原标题：华为煤矿军团刘维：矿山智能化面临四大鸿沟，要实现矿山工人穿西装打领带采矿
12月16日下午消息，“2022科技风云榜”年度盛典今日举行，今年活动主题为“守正创新，科技向上”。华为煤矿军团市场与产业发展总裁刘维发表《“将数字技术带入每一座矿山”——华为矿山AI大模型将普惠全国矿业》的主题演讲。
他介绍，煤矿军团在2021年3月成立，使命就是要将数字技术带入每一座矿山。未来二三十年，人类社会还有一次重大的技术革命，就是人工智能的广泛应用。矿山行业的智能化就是这次科技飞跃的一个缩影。
如何将数字技术深度融合到矿山生产流程，推进智能矿山建设，最终实现矿山工人穿西装、打领带采矿？他从两个方面来分享融合的实践探索。
第一是架构方面的融合。过去一些矿企积极试点创新，形成了几十个应用系统，这些系统在一定程度上取得了单系统内的优化，但是要跨系统之间的调度联动比较困难，甚至管理这几十套系统的账号和密码，都是不小的工作量。华为煤矿军团和大型煤炭生产企业、行业伙伴在矿山智能化建设实践中，探索出一套统一标准、统一架构、统一数据规范的智能矿山工业互联网，矿山智能化基于统一的工业互联网架构，向下统一介入各类设备互联互通，并实现数据统一采集、统一入湖，向上使能各类智能应用。
第二是人工智能在行业大规模应用。煤矿生产是一项复杂、危险性较高的工作，当前仍需大量人员现场作业。智能矿山的核心就是通过人工智能算法来沉淀专家经验，替代人从事危险、复杂、重复的劳动，让煤矿生产更加安全、智能、高效和绿色。
在矿山智能化的推进过程中，还面临着根技术、场景、人才和生态四大鸿沟。
首先是根技术鸿沟，AI技术在全球能源行业渗透率不到百分之三。每家想要应用AI技术的企业，可能都需要一些技术水平高的人进行独立的架构设计与调参。就像每家工厂都需要聘请设计师来设计螺丝一样，是一种相当粗放原始的手工作坊模式。
其次是场景鸿沟。场景指的是AI使能应用的各个细分领域。在矿山行业，场景千差万别，除了挖矿本身，还有挖矿前的勘测规划，挖矿后的运输、通风、安全保障，以及过程中间的经营管理等等。这么多的场景，光靠一家企业是无法穷举和实现的。
再次是人才鸿沟。智能矿山对人才的需求非常迫切，既懂采矿又具备AI技术的人才可谓是凤毛麟角。
最后是开放合作的生态。煤炭涉及开采、机电、通风等多门类专业，全国大大小小4000多家煤矿的地质条件和自动化程度更是截然不同。要构建良好的行业生态，离不开产学研用的通力合作，让学术研究的成果不断转化到工业应用里。同时，还需要行管部门、煤炭生产企业、装备制造商、应用系统开发者，以开放的姿态共同推进创新合作，促进智能矿山建设高效的规模化开展。
他表示，华为矿山AI大模型的最大价值，正是在于借助人工智能推动了其在矿山行业中的使用、复制及其创新。“我们坚信，有根技术、有价值场景、有人才、有开放合作的生态。华为矿山AI大模型这一支点将在不远的将来迅速突破产业规模期，必将为全国乃至全球的矿山行业带来更多的普惠价值。”
以下为演讲全文：
《“将数字技术带入每一座矿山”——华为矿山AI大模型将普惠全国矿业》
各位来宾，各位朋友，大家好，我是华为煤矿军团的刘维。感谢新浪科技风云榜的邀请，很荣幸用视频的方式同大家见面。有些朋友可能知道，华为最近一年多成立了不少军团，前前后后累计有20个。煤矿军团是第一个，在2021年3月成立。我们的使命就是要将数字技术带入每一座矿山。
早在2020年3月，国家发改委、国家能源局等八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出了到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿将基本实现智能化。到2035年，范围还将扩大到各类煤矿。回顾过去，1950年10月，计算机与人工智能之父阿兰图灵发表了那篇著名论文“计算机械与人工智能”，随之设计了“图灵测试”，开始了全世界在人工智能领域的积极探索。现在基础设施能力也能支撑人工智能的起步。未来二三十年，人类社会还有一次重大的技术革命，就是人工智能的广泛应用。矿山行业的智能化就是这次科技飞跃的一个缩影。如何将数字技术深度融合到矿山生产流程，推进智能矿山建设，最终实现矿山工人穿西装、打领带采矿？我们从两个方面来分享融合的实践探索。
第一是架构方面的融合。工业互联网时代，华为煤矿军团和大型煤炭生产企业、行业伙伴在矿山智能化建设实践中，探索出一套统一标准、统一架构、统一数据规范的智能矿山工业互联网，作为智能化的必经之路，充分发挥数据作为核心生产要素的价值。过去一些矿企积极试点创新，形成了几十个应用系统，这些系统在一定程度上取得了单系统内的优化，但是要跨系统之间的调度联动比较困难，甚至管理这几十套系统的账号和密码，都是不小的工作量。矿山智能化基于统一的工业互联网架构，向下统一介入各类设备互联互通，并实现数据统一采集、统一入湖，向上使能各类智能应用。
第二是人工智能在行业大规模应用。煤矿生产是一项复杂、危险性较高的工作，当前仍需大量人员现场作业。智能矿山的核心就是通过人工智能算法来沉淀专家经验，替代人从事危险、复杂、重复的劳动，让煤矿生产更加安全、智能、高效和绿色。在矿山智能化的推进过程中，还面临着根技术、场景、人才和生态四大鸿沟。这里我想用我们联合中国煤炭学会、中国矿业大学（北京）共同举办的全国首届矿山AI大模型大赛，来阐述一下我们在应对前面提到这四大鸿沟中的一些实践探索。
首先是技术鸿沟，AI技术在全球能源行业渗透率不到百分之三。每家想要应用AI技术的企业，可能都需要一些技术水平高的人进行独立的架构设计与调参。就像每家工厂都需要聘请设计师来设计螺丝一样，是一种相当粗放原始的手工作坊模式。华为一直重视研发投入，2021年研发费用为1427亿元，约占全年收入的22.4%。而过去十年累计研发投入达8540亿元。这样的持续高强度研发投入下，华为拥有了全技术栈的AI解决方案，在人工智能、芯片、深度学习框架等根技术基础之上，构建了矿山AI大模型平台，在煤矿行业实现了首个大模型落地，解决碎片化场景问题，引领煤矿行业AI开发模式从作坊式转变为工厂式的生产变革。矿石AI大模型是一种行业预训练模型，相当于提供了一套自动化工具，用户不再需要手工设计和制作螺丝，只需要放入原材料就能自动生产场景模型，这就大幅简化了开发工作量。
其次是场景鸿沟。场景指的是AI使能应用的各个细分领域。在矿山行业，场景千差万别，除了挖矿本身，还有挖矿前的勘测规划，挖矿后的运输、通风、安全保障，以及过程中间的经营管理等等。这么多的场景，光靠一家企业是无法穷举和实现的。所以我们提出了众筹模式，即通过集体的力量来构建AI场景地图和应用。我们在中国矿业大学（北京）、安徽理工大学、山东科技大学等高校及多个煤矿企业做了深入调研，整理出一个业界最完整的场景地图，里面包含了16个大类，305个场景子项。同时，在矿山AI大模型大赛中，鼓励参赛选手发挥创造性，提出更多创造性场景和方案。
我在这里给大家举两个例子。第一个案例是矿山车厂的场景。煤矿生产中，一天往往涉及上百辆矿车的出入井，是煤矿生产不可或缺的一环。来自中国矿业大学的一个团队借助矿山AI大模型能力替代人工值守，实现了不同载料矿车在出入警时的合理自主变道。在智能系统帮助下，职守人员从3班2人减至2班1人，提升了工作效率。
第二个案例是煤矿传送带巡检场景。来自中科大少年班团队，这些天才少年们设计了端云结合的巡检机器人解决方案，同时借助华为矿山AI大模型的边学边用能力，不断提升识别各种风险问题的巡检能力，可以在恶劣的条件下工作，解决了人工巡检周期长、漏检问题和安全隐患。
刚才我们谈了跟技术鸿沟和场景鸿沟，现在再来谈谈人才鸿沟。智能矿山对人才的需求非常迫切，既懂采矿又具备AI技术的人才可谓是凤毛麟角。这次矿山AI大模型大赛提供了一个很好的人才培养和交流平台。大赛受到了全国众多高校的关注，共有来自59个高校的389支队伍，1460人报名参赛。这里面不仅有地矿专业高校，也有浙大、中科大这类综合院校参加。通过大赛，既锻炼了他们的专业能力，又帮助行业识别了大量人才，同时给选手们提供了一个走向市场、实现价值的机遇。
最后再说说开放合作的生态。煤炭涉及开采、机电、通风等多门类专业，全国大大小小4000 多家煤矿的地质条件和自动化程度更是截然不同。要构建良好的行业生态，离不开产学研用的通力合作，让学术研究的成果不断转化到工业应用里。同时，还需要行管部门、煤炭生产企业、装备制造商、应用系统开发者，以开放的姿态共同推进创新合作，促进智能矿山建设高效的规模化开展。
2000多年前，古希腊物理学家阿基米德曾经说过，“给我一个支点，我就能撬起整个地球。”人类技术发展史上，无数案例一次次证明，一项新技术的发明、应用及推广，正如这样一个支点将带来生产力与生产关系的巨大变革。华为矿山AI大模型的最大价值，正是在于借助人工智能推动了其在矿山行业中的使用、复制及其创新。我们坚信，有根技术、有价值场景、有人才、有开放合作的生态。华为矿山AI大模型这一支点将在不远的将来迅速突破产业规模期，必将为全国乃至全球的矿山行业带来更多的普惠价值。
最后，祝本次峰会圆满成功，谢谢大家。
