北京
8月14日，2026第四届矿山行业装备智能运维暨AI+智慧矿山交流会在山东烟台举行。大会以“AI赋能·智维矿山，打造装备智能运维新生态”为主题，围绕AI在矿山生产、装备运维和安全管理等场景中的应用展开交流。
大会上，作为协办单位的海光信息分享了以国产算力底座支撑矿山智能化升级的实践思路。海光信息油气煤炭业务部总经理于越在开幕式致辞中表示，“十五五”是全面推进矿山智能化建设的关键时期，人工智能、工业互联网及智能运维等技术正成为矿山安全、高效、绿色生产的重要支撑。但算力供给不足、国外技术依赖、运维成本高等问题仍待破解，构建安全自主可靠的国产算力底座，成为支撑AI+矿山规模化落地的重要基础。
从“用上AI”走向“用好AI”，底层算力面临新要求
于越提出，海光希望做好国产算力的可靠供给者、产业升级的同行伙伴和AI赋能的算力基座，以CPU+DCU双芯架构覆盖通用计算与智能计算需求，推动既有业务平稳迁移，并支撑行业大模型、装备智能运维、灾害融合预警、井下无人化作业等AI应用。
与此同时，矿山计算需求也在变化。生产管控、工控系统和经营管理需要稳定的通用计算能力，视觉识别、大模型推理、三维建模等新场景则带来智能计算需求。AI进入生产核心后，矿山需要的不再是单一算力，而是能够协同通用计算与智能计算、支撑既有业务迁移的综合计算体系。
破解规模落地难题，海光构建异构算力底座
当前矿山AI由技术验证走向规模应用，仍面临数据、算力、安全和融合等多重挑战。其中，AI应用开发大多还是“点状突破”，一个模型往往只能解决特定问题，不同矿井的生产环境和业务需求又存在差异，“一矿一策”容易带来较高的开发与交付成本，也制约成熟应用快速复制。
针对矿山传统业务与新增AI负载并存的特点，海光以C86 CPU与DCU构建异构算力底座。CPU面向生产管控、工控系统、经营管理等通用业务，兼容主流国产操作系统及工业软件；DCU采用通用GPGPU架构，覆盖FP64至FP8多种计算精度，可支撑AI训练推理、三维建模、数值模拟等任务。配套软件体系覆盖异构编程、算子优化和AI应用使能，进一步降低模型及算法向国产算力平台迁移部署的门槛。
从算力底座走向矿山生产全流程
算力能否真正产生价值，最终仍要回到生产场景。会上海光信息展示了50余个“AI+矿山”应用场景探索，覆盖地质勘探、智能采掘、运输提升、安全管控和综合管控等环节。
其中，在地质勘探中，DCU可加速多源地质数据融合建模和数值模拟；在采掘环节，CPU与DCU协同支撑煤岩识别、自主导航等低时延AI推理；在安全管控中，可承载灾害监测数据融合分析和视频智能识别，推动安全管理向智能分析、超前预判延伸。
从通用计算到智能计算，从单点AI到生产全流程协同，矿山智能化正在进入更加注重工程化、规模化落地的新阶段。随着AI与生产业务进一步融合，自主算力也将进一步深入矿山核心场景，成为支撑智慧矿山建设的重要基础。
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