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實地探訪山能煤礦:盤古大模型如何深度賦能礦山

2023年7月24日 07:06  CCTIME飛象網  

飛象網訊 (計育青/文)自年初以來,先有微軟、谷歌語言大模型引起轟動,后有國內眾多企業紛紛曝出類似模型,AI語言模型似乎成了2023年最亮的明星。不過當火爆的各類GPT還在千方百計尋找自己的實用價值時,華為發布了華為云盤古大模型3.0,這是一個從設計之初就面向行業應用的大模型,專注于為每個行業、每個企業乃至每個人提供專家型AI助手,而且已經在金融、制造、政務、電力、煤礦、醫療、鐵路等10多個行業投入應用,服務于400多個業務場景。

近日,山東能源集團與華為宣布,盤古人工智能礦山大模型已經在山東能源的礦山一線投入了應用,展現出了巨大的商用價值。媒體記者團還深入到山能煤礦井下實地參觀,了解中國AI大模型的真正實力和賦能產業迸發出的卓越價值。

AI下礦井,帶來四大價值

中國是一個煤炭生產大國、消費大國,全國共有約4400處煤礦,280萬煤礦工人每年產出45.6億噸煤。不過由于中國工業底子薄,煤礦行業的自動化、智能化程度都比較低,兩百多萬煤礦工人的工作環境艱苦且危險。為提高煤礦的智能化水平,讓更多的煤礦工人坐在地面辦公室里就能完成挖煤作業,山東能源集團決定與華為合作,將盤古大模型運用在井下,提高礦山的安全性和工作效率。

華為煤礦軍團解決方案總裁蔣旺成表示,對于礦山來說,盤古大模型可以帶來四方面的價值。一是實現由“高危生產”向“本質安全”的轉變,通過對人的不安全因素、物的不安全狀態進行智能管控、提醒、消缺,盤古大模型可以有效提升安全自管自治能力,降低安全事故發生概率;二是實現由“勞動密集”向“精簡高效”轉變,大模型中的機器視覺技術可以優化日常巡檢和安全監管工作,進一步提升生產效率,降低勞動強度,減少作業人員;三是由 “粗放管理”向“質量效益”轉變,對生產數據建模分析,可以持續優化生產質量與成本,有效提高生產效率和效益;四是由“分散重復”向“集約高效”轉變,通過對人工智能應用的統建統管,避免了各單位重復投資和煙囪式建設,實現集約化算力服務、業務場景創新、商業轉化應用發展和人工智能人才培養。

創新AI開發、應用模式

據山東能源集團總經理助理王立才介紹,山東能源此前曾在生產中采用過人工智能技術,但是傳統的AI小模型技術往往只能適用于一個礦井、一個場景,遷移到其它礦井往往需要重新訓練,而且存在成本高、周期長等問題。山東能源希望采用新的AI技術來實現兩個目標,降低人力監測工作強度、培養礦山智能化人才。

井下巡檢過去需要人工完成,作業現場高溫、潮濕、粉塵多且非常危險。山東能源在前期曾嘗試用攝像頭來支持遠程監控,積累了海量的視頻,都需要靠人力來發現、標注異常點,工作量非常大。因此山東能源希望新的AI大模型能夠帶來更加先進的機器視覺技術,實現皮帶運輸、防沖泄壓、人員安全、流程合規檢查等場景的智能化監測和識別,從而降低人力監測工作強度。另一方面,煤礦采掘、運輸、機電等場景化AI應用的專業門檻高,智能化落地需要即懂業務又懂AI的煤礦行業專家,這就要求新的AI大模型在開發、部署的同時,建立科學合理的人才培訓機制,幫助礦山培養智能化人才。

2022年,山東能源與華為成立了聯合創新中心,重點圍繞煤炭開發利用重大科技需求。雙方匯聚了科學技術、應用場景、行業雙跨專家等優勢資源,在智能化煤礦建設、煤礦安全管控等領域形成了一批可復制推廣的解決方案。2023年1月,山東能源建立了基于盤古大模型的人工智能訓練中心,初步構建了中心訓練、邊緣推理、云邊協同、邊用邊學、持續優化的人工智能運行體系,以及集團集中訓練、生產單位執行的人工智能管理體系,探索出了一套可復制應用的工業化人工智能生產平臺,初步實現了從人工管理到智能化管理、從被動管理到主動管理的轉型。

推動工業智能化轉型

作為盤古大模型在礦山領域的首次商用,山東能源、華為和云鼎科技成功地驗證了大模型在工業生產領域的基礎能力,目前已經在興隆莊煤礦、李樓煤業、濟二煤礦等試點單位實施了首批場景應用,覆蓋采煤、掘進、主運、輔運、提升、安監、防沖、洗選、焦化等9個專業、21個應用場景。通過對現場生產數據和監控視頻的智能分析,系統可以實時優化工藝參數、識別故障與異常、審核作業規范,并以廣播提醒、設備聯動等方式實現自動處置,形成了防沖卸壓施工AI監管、多繩摩擦提升系統尾繩運行監測、篩下水“跑粗”智能監測、立井提升井底堆煤監測等一批應用成果。

鉆孔卸壓是防治沖擊地壓的主要手段,引入AI大模型視覺識別技術來分析卸壓鉆孔施工質量、輔助驗證工程規范性,可以減少82%的人工審核工作量,將原本需要3天的防沖卸壓施工監管流程縮短至10分鐘以內,并且做到100%驗收率。山東能源為此編制的監管數據采集規范已在集團魯西礦業推廣應用。

多繩摩擦提升系統中,尾繩的作用是平衡配重、減少首繩與摩擦輪之間相對滑動。山東能源利用AI推理服務器實時分析尾繩的高速影像數據,可以有效發現尾繩異常,及時報警并通知維修人員現場處置,消除隱患、保障人員和財產安全。

選煤過程中,為避免粗顆粒物進入介質回收環節,需要及時發現“跑粗”現象。山東能源通過加裝截粗裝置和攝像儀,在邊緣推理設備上部署AI模型,實時分析粗顆粒物堆積情況并及時告警、推送證據圖片,從而降低工人勞動強度、提升選煤效果。

在主井裝卸及提升作業過程中經常會掉落部分煤渣煤塵,堆積嚴重時會影響提升安全,危及作業人員的生命安全。山東能源基于AI機器視覺算法,在井底設置高清防塵攝像機,實時檢測堆積情況并分級報警,確保及時清運井底堆煤,保障人員生命安全。

蔣旺成表示,盤古大模型在山東能源的商用落地是人工智能技術在工業領域的又一創新實踐,解決了碎片化場景問題,而且提出了創新的礦山AI開發模式,為AI大規模進入礦山打下了堅實基礎。 由此不難看出,在全球AI技術競爭中,中國企業發出的聲音也許不那么大,但是帶給一線工業企業的價值卻是實實在在的。想產業經濟所想的AI才是有前途的AI,服務行業數字化轉型的大模型才是有價值的大模型,從這個角度來看,中國AI必將行穩致遠。​

編 輯:高靖宇
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