圖為位于陜西省榆林市的國家能源集團國神公司三道溝煤礦井下綜采工作面生產數(shù)字孿生場景。
從智能掘進、綜采，到礦山無人駕駛，再到智能洗選，對煤炭行業(yè)來說，“智能化”早已不是新概念，但伴隨近期DeepSeek的火爆，礦山企業(yè)又掀起一股新的人工智能（AI）潮。越來越多的煤炭企業(yè)宣布接入DeepSeek，從增強自有模型到強化智能開采，AI和礦山智能系統(tǒng)體現(xiàn)出較強互補性。AI的深度應用，可為決策者提供更科學、更直觀的參考，也可以降低使用者面臨的技術門檻。但另一方面，復雜條件下AI決策的透明性、可靠性仍有不足，制約著AI價值的進一步釋放。
智能系統(tǒng)和AI有何不同？
“你在煤炭行業(yè)能發(fā)揮哪些作用？”DeepSeek列舉了智能勘探與資源評估、自動化開采與設備管理、安全生產與風險預警等一系列應用場景，并表示：“通過這些功能，DeepSeek能夠幫助煤炭行業(yè)實現(xiàn)智能化、自動化和可持續(xù)發(fā)展，提升生產效率，保障安全生產，降低環(huán)境影響。”
而對煤炭行業(yè)來說，DeepSeek所說的概念似乎并不新鮮，近年來智能掘進、智能綜采、智能巡檢等一系列關鍵設備和技術落地推廣，行業(yè)智能化建設已然取得一批成果。但因DeepSeek模型的開源特性和良好性能，近期，一批煤炭企業(yè)或下屬科技公司也掀起DeepSeek的“接入”潮。從智慧辦公到設備監(jiān)測，從安全生產到供應鏈優(yōu)化，AI似乎正改變著礦山的每個環(huán)節(jié)。
那么，礦山智能系統(tǒng)和時下興起的AI有何不同？中國礦業(yè)大學（北京）機械與電氣工程學院教授郭一楠表示：“智能系統(tǒng)通常基于自動化控制、數(shù)據采集和傳感器技術，依賴事先設定的規(guī)則和算法，完成數(shù)據研判和控制下發(fā)。這種系統(tǒng)最典型的特征，就是通過確定性方式實現(xiàn)對數(shù)據信息的利用。無論是報警閾值設定，還是控制目標值設定，抑或是設備故障診斷時故障樹的排查邏輯，均是依賴于確定性的數(shù)據信息。”
人工智能的引入可以為智能系統(tǒng)帶來一些新的特性和升級。郭一楠表示，AI能夠從大規(guī)模數(shù)據中提取深層次的關系和規(guī)律，不局限于傳統(tǒng)的規(guī)則和模型，還能根據實時數(shù)據的變化動態(tài)調整分類、預測或決策結果，突破預設規(guī)則的限制。“得益于學習到的多領域通用知識，包括DeepSeek在內的生成式AI能夠以更擬人的思維和溝通方式提供人性化輸出，被視作重塑行業(yè)AI應用模式的革命性技術。”
AI應用潛力如何？
從利用方式來看，多個煤炭企業(yè)都是以自有的智能化項目為“基座”，通過接入DeepSeek為項目升級。其中，山東能源集團旗下的云鼎科技股份有限公司利用DeepSeek增強了自有模型對礦山行業(yè)知識數(shù)據的推理能力，并進一步將其開發(fā)成智能應用，可在安全生產、運營管理、財務審計和輔助決策等多個場景落地。
中煤信息公司稱，通過接入DeepSeek大模型，提升了其自有的“智控”項目AI能力。通過發(fā)揮DeepSeek在推理、數(shù)據處理與智能化分析方面的優(yōu)勢，形成具備多項能力的大模型技術底座，可在煤炭、煤化工、電力、新能源等專業(yè)領域應用。
郭一楠表示：“AI系統(tǒng)善于識別傳統(tǒng)系統(tǒng)難以察覺的微小變化和潛在問題，而精準分析又依賴于智能系統(tǒng)為礦山企業(yè)提供的數(shù)據基座，二者缺一不可。當前煤炭領域的智能系統(tǒng)經過長期優(yōu)化，為AI系統(tǒng)的建設提供了寶貴的業(yè)務基礎。”
AI對智能系統(tǒng)升級可體現(xiàn)在多個方面。“生成式AI能夠直接處理非結構化數(shù)據，如井下巡檢視頻、設備異響音頻和地質報告文本等，還能從設備日志文本中提取關鍵語義，并與傳感器數(shù)據形成互補，構建更全面的設備狀態(tài)畫像。”郭一楠指出，AI也可以結合實時數(shù)據和知識庫，動態(tài)生成決策建議，并用自然語言解釋決策邏輯。通過強化學習與數(shù)字孿生技術，AI能夠在虛擬環(huán)境中預演不同決策方案，從而為決策者提供更科學、更直觀的參考。
此外，面對智能系統(tǒng)中可能存在的閾值設置不合理等情況，AI系統(tǒng)可以通過對多源乃至多模態(tài)數(shù)據的綜合分析，輔助人員完成現(xiàn)有智能系統(tǒng)的優(yōu)化。AI也可以降低使用人員的技術門檻，輔助理解和應用不熟悉的知識，并通過類人的語言交互模式完成對多系統(tǒng)復雜信息的融合分析，更精準、快速地解決現(xiàn)場問題。
井下用AI是否可靠？
近年來，我國煤開采深度以每年8—12米的平均速度向深部延伸。面對這一新形勢，AI既有獨特優(yōu)勢，但同時也存在短板。
郭一楠指出，面對高度不確定的地質條件，AI可以融合多方面數(shù)據，構建動態(tài)風險預測模型。而針對深部煤層賦存形態(tài)不確定性強的特點，AI可利用強化學習算法動態(tài)調整開采方案。深部開采常面臨多災種耦合風險，傳統(tǒng)分析方法受限于單一學科模型，而AI可通過知識圖譜技術整合多領域知識，建立跨學科的因果推理模型。
近期，已有部分企業(yè)通過接入AI加快推進煤礦開采裝備的智能化升級。中國煤科天瑪智控的技術涵蓋液壓控制、綜采自動化控制、生產維護維修等多個領域，通過DeepSeek大模型、向量數(shù)據庫和圖數(shù)據庫的綜合運用，提高了智能系統(tǒng)推理的準確性和數(shù)據的安全性；鄭煤集團利用DeepSeek完成了對“安全生產數(shù)字礦工”系統(tǒng)的關鍵技術升級，探索礦山安全管控“多模態(tài)感知+自主決策”。
在煤礦領域，AI做出的決策可能直接關系到人員安全，其可靠性與精準性仍需強化。首先，AI決策的運作機制復雜，盡管能夠推導出結論，但其推導過程就像在一個黑箱中進行，對使用者不透明。AI決策的“黑箱”特性和礦山安全的強合規(guī)性要求存在一定矛盾。同時，深部開采中新出現(xiàn)的致災模式往往缺乏歷史數(shù)據，導致AI預測可靠性下降。深部作業(yè)現(xiàn)場的高溫、高濕環(huán)境易導致傳感器數(shù)據漂移，訓練不足的AI模型可能產生誤判。
“當前智能化轉型已從單一技術驗證邁向全鏈條協(xié)同創(chuàng)新，但井下復雜場景適配性、算法可靠性和人才儲備等問題仍制約著AI價值的釋放。”郭一楠表示，隨著AI決策鏈向采掘、安全等核心環(huán)節(jié)延伸，人工與智能設備的權責界定也需同步完善，避免“算法黑箱”引發(fā)的責任真空。
來源：中國煤炭報