AI深入千米井下：不只会“看见”，开始会“解决”

当AI深入千米井下，人工智能可以做什么、还能做什么？

11月11日，记者参加“国企智涌・赋能未来”省属企业人工智能媒体行活动，走进山东能源集团旗下云鼎科技，探访人工智能如何深入矿山、化工及新能源生产一线。

一块超过规定标准的矸石混入煤流，摄像头迅速捕捉异常，系统随即预警，并联动设备停机；一段长达数小时的井下打钻视频，人工智能自动核验孔深和作业规范，只留下异常片段供人工复核；远在海上、山地的风机还未发生故障，系统已根据多源数据发出预警……

这些生产场景，如今都已成为山东能源集团生产一线的日常。

起步早，源于矿山生产特性

在不少企业刚开始讨论大模型应用时，山东能源集团已在工业人工智能领域摸索多年。

早在2021年，山东能源集团便开始探索人工智能技术与应用。彼时，人工智能还没有进入大众视野。

2022年初，与华为签订框架合作协议，成立联合创新中心；2023年7月，发布并商用盘古矿山大模型，将通用大模型能力与矿山生产数据相结合。

此后，人工智能应用由矿山向更多产业延伸：2025年10月发布伏羲化工大模型，2026年10月发布轩辕电力大模型，逐步覆盖集团核心产业。

早早起步，并非为了追逐概念。对山东能源集团而言，应用人工智能首先源于生产经营中的现实需求。

煤矿、化工、电力等行业生产环境复杂，安全监管要求高。一些煤矿开采深度已达数百米乃至上千米，传统安全监管较多依靠人工巡查、人工盯守，不仅工作量大，也难以做到全时段、全覆盖。

与此同时，大量生产工艺长期依赖老师傅的经验，参数调整存在滞后性，难以在产品质量与生产成本之间找到最优平衡。面对厚重的操作规程和不断更新的制度文件，一线员工要快速、精准地获取知识，也并非易事。

“人工智能不能光飘在天上，它需要具体落地到每个产业里面去。”山东能源集团数智化部相关负责人表示，集团拥有丰富的工业生产场景，为人工智能提供了应用土壤；而安全、质量、效率等方面的痛点，则决定了人工智能必须真正解决问题。

因此，山东能源集团将应用目标概括为“减人、提效、增安”：推动风险识别和防控关口前移，形成“感知—预警—处置—复盘”闭环；让工艺控制从依赖个人经验转向数据分析和智能寻优；让沉淀在文件资料和生产实践中的知识，转化为可以随时调用的企业能力。

建底座，让模型真正“懂工业”

通用大模型能够回答问题，却未必了解一座矿井、一套化工装置的真实运行情况。让人工智能进入工业现场，首先要补齐数据、场景和运营三块短板。

为此，山东能源集团依托云鼎科技构建“1+4+N”工业智能化架构：以一站式人工智能平台为底座，形成视觉、预测、自然语言处理、多模态融合四大核心能力，支撑N个场景化应用落地。

视觉大模型如同工业现场的“眼睛”，能够在低照度、粉尘等复杂环境中分析图片和视频，识别人员不安全行为、设备异常状态；预测大模型从历史数据和实时工艺参数中寻找规律，为生产提供优化建议；自然语言处理能力将规程、标准和经验转化为企业知识助手；多模态融合则综合视频、图片、文字等信息，提升复杂场景下的分析研判能力。

盘古矿山大模型在兴隆庄煤矿现场应用

模型训练在中心完成，应用推理下沉至厂矿边缘节点，现场数据再回传用于标注、训练和评测，形成“边用边学”的持续优化机制。围绕数据治理，集团打通采集、治理、标注、训练、评测、应用、反馈全链条，让人工智能不仅要“上线”，更要在真实生产环境中长期稳定运行。

如何跨越技术与业务之间的鸿沟，同样关键。山东能源集团建立“集团+矿厂+云鼎+华为”联合攻关机制，由业务专家和技术人员共同梳理流程、评估应用价值、验证效果，并组建200余人的复合型团队，避免“技术人员看不懂工艺、业务人员说不清需求”。

如今，集团已沉淀350余类人工智能场景，覆盖矿山、化工、电力、油气、装备制造等领域，形成从内部孵化、试点验证到复制推广的应用路径，累计服务200余家单位。

进现场，把技术变量变成发展增量

人工智能的价值，最终要落在生产现场。在矿山井下，人工智能首先是一名不疲倦的“安全员”。

防冲卸压施工关系到冲击地压灾害防治。孔打在哪里、打多深、操作是否规范，都有严格要求。过去，工人将施工视频传到地面，审核人员再逐段回看。井下施工几个小时，地面复核往往也要花费相近时间，问题还可能无法及时发现。现在，人工智能可以自动识别打钻深度，筛查不规范操作，再把异常片段截取出来交给人工复核。原本需要从头到尾看完的视频，如今只需重点查看异常内容，复核时长缩减90%，复核效率提升80%。

煤采出来后，要通过转载机和皮带运往地面。这一环节看似只是运输，实际上风险不少：人员误入运转区域、大块矸石卡住设备、皮带跑偏或撒煤，都可能影响生产的安全与连续性。人工智能接入现场摄像头后，可以持续识别这些异常，并及时预警、联动处置。过去需要巡检工一遍遍巡查的点位，如今由系统全天候“盯防”。

到了洗选环节，人工智能又从“安全员”变成了“工艺参谋”。原煤中混有矸石和杂质，需要通过重介、浮选等工艺提高精煤质量。过去，分选密度怎么调、药剂加多少，很依赖老师傅的经验。如今，模型通过学习历史数据、分析实时工况，给出更合适的参数，并与生产系统联动调节。重介选煤分选密度智能控制应用后，精煤产率提高0.2%以上。这个数字看起来不大，但放到数百万吨的年入洗量中，便能转化为年增收约300万元的效益。

当煤继续走进化工装置，人工智能面对的是更复杂的化学反应。不同矿井、不同批次的煤，煤质存在差异，怎样搭配才能既满足气化炉生产要求，又尽量降低用煤成本？过去主要依靠专家经验，一些煤质指标的检测又需要较长时间，结果出来时，煤甚至已经投入生产。如今，模型可以根据煤质和历史数据预测灰熔点、黏温特性，并推荐配煤方案，相关指标评估耗时由一至两周缩短至5分钟。

而在电力板块，人工智能解决的则是另一种难题：新能源场站常位于海上、山地和荒漠，设备分布广、场站人员少，靠人巡检成本高、风险大。通过分析风机运行状态、历史故障和多源监测数据，系统可以在大部件发生故障前发出预警，让运维由“坏了再修”转向“提前干预”，非计划停机大幅减少。对于“看天吃饭”的风电、光伏，气象大模型还能帮助预测发电功率，让发电计划报得更准，减少偏差考核带来的损失。

轩辕电力大模型应用场景

同样在火电方面，过去人工盘煤费时费力，输煤区域现场作业环境艰苦、风险高，皮带跑偏、撒煤这些隐患只能靠人来回巡查。现在通过燃料智能管控系统，盘煤从过去按天核算，压缩到30分钟以内；输煤系统由AI全天值守，跑偏、撒煤、火情隐患都能秒级识别，既守住了安全底线，也实实在在提升效益。

未来，从“平面”走向“立体”

采访中，相关负责人多次提到，人工智能并不是万能的，更不是要简单替代人。它擅长识别、分析、提出建议，但安全把关、综合判断和价值创造，目前仍然离不开人。

因此，对于下一步，山东能源集团的设想很实在：让生产更安全一些，让经营更高效一些，让员工少做一些重复、繁重、危险的工作，把更多时间用来分析数据、改进工艺、思考创新。

在生产现场，这种变化还在继续向深处走。现在，人工智能发现大块矸石，可以报警并联动停车；未来，它不能只会“看见问题”，还要进一步参与解决问题。

云鼎科技正探索让人工智能由“平面”走向“立体”。比如，发现火情后，不只是发出一条告警，还可以与机器人等装备联动，由机器人携带灭火设备赶到现场处置。人工智能由此从一双“眼睛”、一个“参谋”，逐步延伸出能够执行任务的“手脚”。

经营管理也在发生类似变化。山东能源集团正在建设统一的数字员工入口，把人工智能能力接入更多管理系统。过去，员工需要在不同系统之间查找数据、编制报表、整理材料；以后，很多事务性工作可以由数字员工辅助完成，人则更多负责判断和决策。

云鼎山海体系

2026年是山东能源集团人工智能“战略提升年”，人工智能应用不再是一个个分散的技术项目，而是建设“数智山能”的一条主线。云鼎科技财务总监郑云红介绍，现在的工作重点是梳理整合已有场景，把真正有价值的应用做深、做成体系，推动矿山应用向深处拓展，化工、电力、新能源等领域应用向体系化升级。

云鼎科技展厅里，有一句标语——“为行业创造价值”。让机器多跑腿、系统多计算，让人在更安全的环境中工作、把精力投向更有价值的事情，在山东能源集团，人工智能正是这样一点点进入生产、融入管理，将“为行业创造价值”这句话落到实处。

（大众新闻记者 赵雅南）