“华为”矿鸿实验室揭牌，华为用AI大模型实现煤矿智能化｜最前线

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来源：36氪

矿鸿为矿场实现统一的云平台和数据湖后，即可简化AI数据建模的复杂度，逐步实现用AI来控制装备，让装备自主运行，进而实现智能化。

文｜张一弛

编辑｜苏建勋

封面来源｜IC photo

4月26日，矿鸿工业互联创新国家矿山安全监察局重点实验室正式揭牌，加快构建以矿鸿为基础的煤炭工业互联网架构，建设智能矿山。

矿鸿操作系统是国家能源集团打造万物互联智能矿山的重要一步，同时也是华为鸿蒙操作系统在工业领域的首次商用。自2022年10月正式发布后，矿鸿已经在超过10个煤矿中部署，实现了3300多套设备的数字化管理和运营。

国家、地方、煤企发布的政策频出，加速煤炭行业智能化。2020年3月，国家8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，预计2035 年基本实现煤矿智能化。

此前煤矿业智能化推动速度慢的原因之一为井下的装备形态非常多，以乌兰木伦煤矿为例，虽然是中小矿山约有上千台设备，但装备厂家的协议互不相通，只能靠跨系统协调操作，工人工作强度非常大。

华为煤矿军团MKT与解决方案总裁郭振兴向36氪表示，华为成立煤矿军团初衷在于实现整个矿业少人、无人、高效、绿色的目标。此前业界建设矿山，面临各环节系统没有实现统一的痛点，企业进行点状创新或是在应用建设上重复投资，浪费了投资甚至不见得有效果。

为了让设备与设备之间说“普通话”，实现统一标准、统一规范、统一架构的“三统一”模式十分关键。因此华为建议通过工业互联网分层解耦的架构建设智能矿山，做到平台先行。

郭振兴表示，虽然由于国际形势鸿蒙率先应用到手机上，但立项时的本意就是要做万物互联的操作系统，为价值量更大的工业领域提供服务。华为通过物联操作系统+5G、WIFI等模组技术的模式，为矿山提供可靠的统一架构打下基础。

而其中的关键技术就是网络技术，工业领域当中网络技术需求与日常生活中的需求差别很大。以煤矿业为例，其设备需要煤安认证，满足电磁防爆、电流、电流漩涡等参数，因为井下可能有瓦斯、煤灰，电火花可能会引发爆炸。

如何在满足工业场景需求的情况下，将工控数据高可靠、低时延地传入数据湖中，是华为煤矿军团主要的发力点之一。

在矿鸿为矿场实现统一的云平台和数据湖后，即可简化AI数据建模的复杂度，逐步实现用AI来控制装备，让装备自主运行，进而实现智能化。

华为在2019年立项人工智能大模型，煤矿军团在2021年将大模型引入到煤矿领域进行训练，并取得阶段性的成果。郭振兴认为，工业领域AI的价值可能比NLP还大，提升工业产能效益与国计民生产生直接联系。

虽然用大模型实现人工智能落地初期成本比小模型更高，但整体效率会更高。通过小模型进行训练后，泛化性不高难以适用不同矿山，因此煤炭军团选择使用大模型解决泛化难题。

工业领域的大模型研发需要与行业和特殊场景进行结合。华为L0算法模型具有上千亿因子，研究人员通过与类似ChatGPT的预训练模式，将L0算法模型介入到矿山行业，进行矿山领域专业系统、采掘机等基本场景的预训练和标注，最终获得基于L1矿山大模型的平台。基于L1大模型，华为再针对细分的特定场景进行训练和标注，以实现场景调优。

郭振兴认为，“多煤少油贫气”的能源现状难以改变，中国若达到欧洲中等发达国家水平时，人均能耗可能要再翻6倍。虽然在发展绿色能源背景下煤炭占比可能会下降，但中长期主体地位很难动摇。此前国内煤矿行业信息化投资较小，相对比较落后，因此煤矿数字化场景仍具备较大空间。

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