山西
吕梁东义集团煤气化有限公司鑫岩煤矿通过5G实现井上高清查看井下情况（资料图片）。
吕梁山深处，山西西山晋兴能源有限责任公司斜沟煤矿的调度中心里，大屏幕上的数据正实时跳动。井下数百米，传感器阵列采集着瓦斯浓度、顶板压力、设备温度，边缘计算盒子在现场完成初步研判，云端大模型则对全矿数据进行综合分析。这套系统的背后，是一个年轻的工程师团队，他们来自数百公里外的一个特殊基地。
这个基地不采煤，也不发电，却正在改变煤炭行业最核心的运行逻辑。它就是国家煤炭行业人工智能应用中试基地。
近年来，煤炭智能化建设如火如荼，但一个尴尬的现实始终存在：实验室里表现优异的人工智能算法，一下井就“水土不服”。井下黑暗潮湿、粉尘弥漫、网络不稳定，加上煤矿作业环境的复杂性和高安全性要求，大量前沿AI技术卡在了“最后一公里”。
这就是中试基地成立的初衷——在实验室原型和矿厂规模化部署之间，搭建一座桥梁。
走进基地的算力中心，一排排服务器整齐排列，指示灯明灭闪烁。这里是基地对外开放的核心资源之一。算力底座、高质量煤炭行业数据集、煤炭行业通用大模型……这些过去只有科技巨头才有实力建设的“基础设施”，如今通过基地向全行业开放。
“我们就像提供了一个‘工具箱’。”基地工作人员打了个比方，“中小煤矿企业不需要自己建算力中心、不需要从头训练模型，只需要带着具体场景需求来，就能在这里找到解决方案。”
正是这种开放共享的理念，让基地迅速汇聚了产业链上下游的力量。从智能感知到智能决策再到智能控制，覆盖采、掘、机、运、通、洗选全业务链条的技术攻关全面展开。
2025年，一起煤矿瓦斯事故给行业敲响了警钟。如何借助技术手段杜绝人员定位不精准的隐患？基地迅速响应，联合多家生态企业，在极短时间内制定了煤矿入井人员精准管控解决方案。
方案采用了“端侧+边缘+云端”三级架构——井下摄像头和传感器在端侧完成初步识别，边缘计算盒子做二次研判，云端模型进行全局分析和数据贯通，井上井下的监管信息孤岛被彻底打通。目前，这套方案正在山西焦煤集团所属煤矿进行中试验证，并同步推进与山西省能源信息监管服务平台对接。
效率，从来都是中试基地的核心竞争力。传统模式下，一项AI技术从实验室到煤矿实际部署，往往需要两到三年。而借助基地提供的开放算力、通用模型、模拟验证环境，这一周期被大幅压缩至数月。
品牌影响力也在持续积累。基地相继亮相第九届数字中国建设峰会、WA-IC2026世界人工智能大会等国家级展会，以及第24届太原国际煤炭工业技术与装备展览会。在这些场合，基地展示的不仅是技术成果，更是一种可复制的转型范式。
从“平台筑基”到“场景牵引”，从“服务赋能”到“生态共建”，基地探索形成了能源AI成果转化的完整路径。免费开放的智算资源和模型算法，大幅降低了中小煤矿企业和生态企业的智能化准入门槛——这里既有公益属性，也有可持续的市场化运营。
如今，基地正在推动煤炭AI应用从单点示范加速迈向全行业规模推广。每一次算法的迭代，每一个场景的验证，都在为这个传统行业积累着智能化的底层能力。
这个基地的终极目标，并非做出某一个惊艳的产品，而是建成一个让所有煤炭企业都能从中受益的共性支撑体系。在算力、数据、模型构成的数字化土壤上，越来越多的AI应用将破土而出。这是一个关于“赋能”的故事，它不张扬，却在黑暗深处点亮着智慧矿山的光。
调度中心的大屏依然在跳动，井下数百米的传感器仍在不知疲倦地采集数据。这些数据流穿越地层，汇聚云端，又化作指令回到井下——一个看不见的闭环正在运转。
这是一条“数据—算力—模型—应用”的链路，不长，却跨越了煤炭工业从传统到智能的时代分野。在这个链路的两端，一端是深埋地层的千年“黑金”，一端是奔涌不息的数字浪潮。当它们相遇，智慧矿山的光，在地下数百米处亮起。
山西经济日报全媒体记者 王龙飞
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