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全球首个矿山智能体「小元」来了,开口就能管全矿!

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9月23日,希迪智驾正式发布矿山智能体「小元」,这是行业内首个在矿山生产环境实现从语音输入到任务执行全流程闭环的垂域智能体,首发落地“元矿山”调度中台,可实现一句话,管全矿。

同步发布的MineMate矿用对话终端,直接化身AI工友,让智能体真正可视、可感、可用,打通了人与矿山智能系统之间的 “最后一公里”。

凭借在智能化技术与矿山场景理解方面的深厚积淀,希迪智驾率先完成从矿卡装备无人化到矿山决策智能化的关键跨越,为矿山智能化建设树立了新的标杆,推动矿山作业迈入 AI 智能体时代。



一个入口,调度全矿

降本增效是矿山生产运营的核心诉求,但是作业风险高,人工监管容易顾此失彼;各业务系统独立建设、数据不通,形成信息孤岛,制约调度效率。

具体到日常作业,痛点集中在三个层面:

操作靠手:单条调度指令需跨多套系统完成状态查询、参数核对、指令下发,人为出错率高,大量时间耗在重复操作上,有效调度产能被稀释。

信息靠盯:生产数据海量却分散于不同模块,跨维度交叉分析依赖人工导出整理;异常信号静默淹没在日常数据流中,全靠人眼盯屏排查。

决策靠经验:车流拥堵预判、作业瓶颈识别、突发工况调整,高度依赖核心调度员的个人经验;新人培养周期长,调度能力无法随矿山产能扩张同步复制。

小元的推出,正是为了解决这些难题。它以自然语音交互为核心,融合 “元神” 矿山大模型与矿山知识库,深度联动“元矿山”无人驾驶系统、矿山管控平台及各类业务系统,成为连接全矿数字系统与物理终端的通用基座。

矿山的管理工作,核心是信息查询、生产分析、调度执行。小元的业务能力正是沿着这条链路铺开,调度员只需通过自然语言下达指令,小元即可调动不同系统完成复杂任务,实现“查得到、想得清、干得好”。

查得到:矿卡状态、挖机位置、排土场还剩几个车位,故障预案和作业规程都能语音问答。



想得清:支持多维度定制化生产统计,自动生成生产简报、评价报告、交接班台账。



干得好:覆盖派车收车、排土场管控、补能维保,把复杂作业流程封装成可复用的技能,让一句自然语言指令穿透到设备动作上。



与此同时,除传统的电脑端对话框外,小元还带来了全新的交互设计——MineMate矿用对话终端。只需轻轻一按,即可唤醒小元,让智能服务触手可及。

截至目前,小元已在 15 个矿山项目投入实际应用,安全、效率、成本三项核心指标均有显著改善:

  • 安全评审一次性通过,调度指令全程留痕、数据留存矿区内网,安全管理规范零改动,批量调度从数分钟压缩至 3 秒。
  • 生产报告由大半天缩短为 3 分钟自动生成,通过能耗定位分析优化排班装载,故障处理效率提升 80%、单位运输成本下降 5%。
  • 单车运输效率平均提升 11.7%,百台无人矿卡每日多转运 1万方物料。



一个入口调度全矿,正在成为矿山生产运营的新范式。

一套架构,闭环执行

“小元”的差异化壁垒,来自全域监控、理解执行、事前预测三大底层核心能力。

它能够7×24小时全天候值守,实现全矿设备与作业场景的全域监控调度;基于现场状态处置故障与突发工况,实现理解式执行;通过历史数据与现实感知,预判设备故障、堆场拥堵、产量趋势,将事后响应前置为事前干预,直接提升产能与安全的天花板。

这一系列能力的支撑,是一套能闭环执行的系统架构。



这套架构由三层组成:「元神」矿山大模型负责理解意图、生成计划;Harness智能体编排引擎把复杂目标拆解为可执行、可核验的任务链;重载世界模型端云协同,云端训练模型做物理推演与后果预测,端侧行动模型负责现场执行,覆盖矿区所有移动设备和作业设备。

三层协同,形成从感知到决策到执行的完整闭环。其中,Harness 采用希迪智驾自研多智能体协同调度架构,模型输出不可直接执行,只有依据实时台账关键参数生成的结构化指令才允许下发;权限按角色在服务端强制校验,规程约束高于模型,高风险指令须经人工确认。

通用大模型虽能回答矿山知识问题,但缺少矿山专用语料与工艺规则的支撑,也不掌握矿山此刻的生产状态。「元神」矿山大模型基于矿山语料和工艺规则训练,并以实时生产数据为上下文,完成意图理解、任务推理和计划生成,可快速适配不同矿山现场。二者的差异不仅在于响应速度,更在于对业务的理解深度和结果的可靠性。

在安全层面,小元通过矿区私有化部署、权限校验、数据分级加密与全链路审计保障操作可控,车端独立承担实时控制与安全兜底。人只需说清楚想做什么,系统就能在权限和安全规则内组织执行,并跟踪结果。

结语

从装备无人化,到管控数字化,再到决策智能化,矿山智能化的竞争坐标正在切换:从单一能力走向全链智能。

大模型进矿,意味着矿山对 AI 的探索进入深水区。“会调度”只是起点,谁能重构生产力,将是核心分水岭。

而小元,正是这条路上第一个真正上岗的矿山智能体。

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