礦山大模型，技術明燈不只照亮幽深地下

作者 | 曾響鈴

文 | 響鈴說

煤礦井的地底下是什么樣子？恐怕很多人腦海中首先浮現的標簽是幽深、黑暗、充滿危險，“臟苦累險”似乎已經成了人們對煤礦的固有印象。

回顧人工智能高速發展的2025年，央視《新智中國說》第二期《黑金新生》的播出，真正打破了大眾這種刻板印象。

地下1000米的“黑金世界”，央視主持人魯健戴著智能手表下井，心率數據實時同步至地面監控中心，礦工通過骨傳導耳機輕松溝通，AI攝像頭精準識別皮帶跑偏隱患，自動發出預警等，充滿科技感與人文溫度的場景呈現，讓很多人第一次實際看到數智化改造對傳統礦業的深刻改變。

而這一切變化的技術驅動力，來自山東能源與華為聯合打造的礦山大模型，以“可復制的基因”，不僅讓一座礦山煥發新生，更拉開了AI突破產業邊界、重塑傳統行業的序幕，讓人們看到技術賦能實體經濟的無限可能。

人工智能大模型另一個“主業”——“破壁”傳統產業

在大眾認知中，由于相關C端應用的廣泛普及，大模型往往都與ChatGPT、Deepseek等支持的AI助手綁定，聚焦于日常對話、文案生成、信息檢索等輕應用、消費級場景。

的確，大模型正在成為普通人的工作生活的助手。

但《新智中國說》第二期的播出以及出圈，卻直觀表達出大模型產業應用的另一面：技術重心下沉至傳統產業端，以行業定制化大模型推動傳統行業數智化轉型——這一過程不遜色于C端，甚至早于C端，且如火如荼。

以華為的盤古大模型為例，其早已不再是實驗室里的技術概念，而深入到了礦業、港口、電力、化工等實體經濟核心產業和場景，在產業端加速普及，成為打破傳統模式“壁壘”的真實力量。

《黑金新生》所展露的，就是華為與山東能源合作，針對礦業安全風險高、生產效率低、管理模式粗的痛點，基于大模型能力，提供了從井下到井上、從設備到人的全鏈條解決方案。

而這并不是華為人工智能大模型的第一次露臉。

此前《新智中國說》第一期《港口童話》，就展示了華為人工智能大模型與天津港的深度合作，通過AI大模型與港口管理系統融合，實現集裝箱裝卸、運輸的全流程無人化操作，不僅將作業效率顯著提升，還大幅降低了人工安全風險。

除此之外，華為還與電網企業合作打造的電力大模型提供設備巡檢、故障診斷、負荷預測等智能化、無人化能力；與化工企業合作的預測大模型實現從事后維修到預測性維護的轉變，預測準確率持續提升，運維效率顯著提升。

華為人工智能大模型在眾多產業、場景中的實踐表明，傳統行業的AI應用已從試點探索進入規?；涞仉A段，大模型正在破除陳舊生產模式的束縛，“破壁”傳統產業，為社會經濟發展注入新動能。

工人破壁產煤，礦山大模型“破壁”生金

在地底開采煤炭，最通常的動作是工人用掘進機突破礦層，破除“物理之壁”，把“黑金”變成礦石運出來成為現實世界的能源。

而現在，大模型幫助傳統礦業擺脫發展困境，其本質也是打破安全、效率與管理等方面的“模式之壁”，為傳統礦業尋找發展新動能。

2021年華為煤礦軍團成立之前，就與山東能源開啟了深度合作：后者作為扎根礦業數十年的龍頭企業，深知井下安全監管、設備檢修、生產效率提升的痛點；前者則攜數字化、智能化技術優勢，將AI大模型與礦業生產流程深度融合。

2022年雙方成立聯合創新中心，共同研發全球首個礦山行業大模型。

而《新智中國說》的探訪，某種程度上是這一合作成果的全景展示，大模型在不同場景下的應用，都精準擊中了傳統礦業的痛點。

首先，是普通人、從業者都最為關心與敏感的煤礦安全問題。畢竟，許多年以前屢屢發生的安全事故已經成為蒙在煤礦產業上的陰云，至今未完全散去，以至于很多人一看到煤礦還是會想起“礦難”，令人唏噓。

而《黑金新生》的“新生”，首先直指安全——“安全破壁”，把安全由從“人盯人”進化到“AI全監控”，把風險攔在發生前。

傳統礦業的安全管理長期依賴“安監員巡檢+人工經驗判斷”，不僅成本高，人會疲勞、經驗有局限的缺陷也無可避免，而礦山大模型通過多場景技術應用徹底重構了安全監管體系：

井下布置的數百個AI攝像頭，能實時識別皮帶跑偏、異物混入等隱患，甚至通過“敲幫問頂”行為檢測，確保每一步操作符合安全規程；井筒檢修場景中，多模態融合技術替代了“蜘蛛人”式的高危人工巡檢，360度攝像頭、高速攝像機與拾音設備協同，實現井筒變形、裂縫、異響的實時監控，將安全風險降到最低。

礦山大模型，托舉起煤礦安全，也托舉起萬千家庭的幸福。

解決安全這一基本問題后，《黑金新生》展示了大模型如何幫助煤礦實現效益提升——效率破壁，從“靠經驗”到“靠算法”，讓每一分產能都不浪費。

傳統礦業的生產效率，長期受限于人工操作精度低、設備協同差、資源利用率不高的問題，礦山大模型則通過算法優化，實現了全流程效率提升。

例如，AI 預測大模型介入洗煤流程，通過精準控制重介加藥比例與淺槽密度，讓精煤產量每年增加 5000 噸，同時實現煤泥水零排放；防沖卸壓場景中，視覺大模型替代人工數鉆桿，3 分鐘即可完成人工半小時的工作量，且準確率更高，提升效率又準確防范作業風險；切片網絡技術則打造了礦山智能交通系統，實現井下數據的分級傳輸，避免網絡擁堵導致的安全風險。

最后，傳統礦業長期重生產、輕關懷，礦工不僅要面對井下惡劣環境，還缺乏實時健康檢測、便捷溝通工具，是“挖煤工人”而非被尊重與關心的個體。礦山大模型通過小設備+大后臺的模式，實現“關懷破壁”，從“重生產”到“重人本”，讓礦工工作更有尊嚴，將人文關懷落到實處。

典型場景如，智能手表實時檢測礦工心率、血氧等健康數據，一鍵報警功能可快速定位并救治突發狀況；骨傳導耳機解決了井下嘈雜環境中的溝通難題，讓礦工無需 “交流靠吼”，同時實現班組內的高效協同。

可以說，在《黑金新生》中，一套全鏈條解決方案徹底打破了傳統礦業長期存在的安全、效率與管理三重壁壘，讓“穿西裝打領帶采礦”的夢想從口號變為現實，為最基礎的工業領域開辟了智能化、無人化、人性化的新天地。

“破壁人”，批量走向千行百業

回過頭來看，礦山大模型的成功并非單一場景的偶然突破，而是一套可批量復制的技術體系，其背后是“基礎大模型—行業大模型—場景模型”的層級架構：

華為提供通用人工智能基礎大模型，融入山東能源的礦山數據、安全規程、工藝知識后，訓練出懂礦業的行業大模型，再基于此孵化出敲幫問頂、防沖卸壓、洗煤優化等應用場景模型。

這種架構的優勢極為顯著：一是訓練效率高，過去單個場景模型需數月訓練，現在基于行業大模型微調，數周即可完成；二是泛化能力強，大模型復制到其他礦山時，只需補充少量本地數據進行微調，就可能達到90%以上的精度；三是可擴展性廣，可同時支持上千個小模型訓練，快速覆蓋多場景。

這意味著，華為打造的“傳統產業破壁人”，正從礦山走向千行百業。

《黑金新生》介紹，在山東能源內部，該模型已具備向化工、電力、新能源等主業延伸的潛力；放眼更廣闊的工業領域，這套體系可應用于半導體制造的質檢、高鐵巡檢、電力設備預測性維護、鋼鐵高爐控制等諸多場景。

據了解，目前人工智能在工業領域的場景部署率僅約4%，未來大模型在制造業、工業領域的規?；涞?，將帶來萬億級的經濟價值。這意味著，華為與山東能源打造的不僅是智慧礦山模板，更是傳統產業數智化轉型的通用工具箱——只要行業存在安全風險高、效率待提升、管理需優化等痛點，這套體系就能快速適配，成為該行業的“破壁人”。

結語

曾經，煤礦是“臟苦累險”的代名詞，礦工下井如同高收益的冒險；

如今，在華為人工智能大模型的賦能下，井下有AI監控守護安全，井上有數據中心優化效率，礦工有智能設備保障健康，傳統礦業已升級為安全、高效、有溫度的智慧產業。

最傳統的領域孕育著最前沿的技術可能，最深處的地底蘊藏著光明的工業未來。未來，隨著這套可復制體系在千行百業落地，更多傳統產業將告別粗放模式，迎來數智化“新生”。

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