开元体育·(中国)官方网站AI帮助煤炭行业智能化升级（能源与智能）

　　开元体育·(中国)官方网站AI帮助煤炭行业智能化升级（能源与智能）从智能掘进、综采，到矿山无人驾驶，再到智能洗选，对煤炭行业来说，“智能化”早已不是新概念，但伴随近期DeepSeek的火爆，矿山企业又掀起一股新的人工智能(AI)潮。越来越多的煤炭企业宣布接入DeepSeek，从增强自有模型到强化智能开采，AI和矿山智能系统体现出较强互补性。AI的深度应用，可为决策者提供更科学、更直观的参考，也可以降低使用者面临的技术门槛。但另一方面，复杂条件下AI决策的透明性、可靠性仍有不足，制约着AI价值的进一步释放。

　　“你在煤炭行业能发挥哪些作用？”针对《中国能源报》记者的提问，DeepSeek列举了智能勘探与资源评估、自动化开采与设备管理、安全生产与风险预警等一系列应用场景，并表示：“通过这些功能，DeepSeek能够帮助煤炭行业实现智能化、自动化和可持续发展，提升生产效率，保障安全生产，降低环境影响。”

　　而对煤炭行业来说，DeepSeek所说的概念似乎并不新鲜，近年来智能掘进、智能综采、智能巡检等一系列关键设备和技术落地推广，行业智能化建设已然取得一批成果。但因DeepSeek模型的开源特性和良好性能，近期，一批煤炭企业或下属科技公司也掀起DeepSeek的“接入”潮。从智慧办公到设备监测，从安全生产到供应链优化，AI似乎正改变着矿山的每个环节。

　　那么，矿山智能系统和时下兴起的AI有何不同？中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院教授郭一楠在接受《中国能源报》记者采访时表示：“智能系统通常基于自动化控制、数据采集和传感器技术，依赖事先设定的规则和算法，完成数据研判和控制下发。这种系统最典型的特征，就是通过确定性方式实现对数据信息的利用。无论是报警阈值设定，还是控制目标值设定，抑或是设备故障诊断时故障树的排查逻辑，均是依赖于确定性的数据信息。”

　　人工智能的引入可以为智能系统带来一些新的特性和升级。郭一楠表示，AI能够从大规模数据中提取深层次的关系和规律，不局限于传统的规则和模型，还能根据实时数据的变化动态调整分类、预测或决策结果，突破预设规则的限制。“得益于学习到的多领域通用知识，包括DeepSeek在内的生成式AI能够以更拟人的思维和沟通方式提供人性化输出，被视作重塑行业AI应用模式的性技术。”

　　从利用方式来看，多个煤炭企业都是以自有的智能化项目为“基座”，通过接入DeepSeek为项目升级。其中，山东能源集团旗下的云鼎科技股份有限公司利用DeepSeek增强了自有模型对矿山行业知识数据的推理能力，并进一步将其开发成智能应用，可在安全生产、运营管理、财务审计和辅助决策等多个场景落地。

　　中煤信息公司称，通过接入DeepSeek大模型，提升了其自有的“智控”项目AI能力。通过发挥DeepSeek在推理、数据处理与智能化分析方面的优势，形成具备多项能力的大模型技术底座，可在煤炭、煤化工开元体育·(中国)官方网站、电力、新能源等专业领域应用。

　　郭一楠表示：“AI系统善于识别传统系统难以察觉的微小变化和潜在问题，而精准分析又依赖于智能系统为矿山企业提供的数据基座，二者缺一不可。当前煤炭领域的智能系统经过长期优化，为AI系统的建设提供了宝贵的业务基础。”

　　AI对智能系统升级可体现在多个方面。“生成式AI能够直接处理非结构化数据，如井下巡检视频、设备异响音频和地质报告文本等，还能从设备日志文本中提取关键语义，并与传感器数据形成互补，构建更全面的设备状态画像。”郭一楠指出，AI也可以结合实时数据和知识库，动态生成决策建议，并用自然语言解释决策逻辑。通过强化学习与数字孪生技术，AI能够在虚拟环境中预演不同决策方案，从而为决策者提供更科学、更直观的参考。

　　此外，面对智能系统中可能存在的阈值设置不合理等情况，AI系统可以通过对多源乃至多模态数据的综合分析，辅助人员完成现有智能系统的优化。AI也可以降低使用人员的技术门槛开元体育·(中国)官方网站，辅助理解和应用不熟悉的知识，并通过类人的语言交互模式完成对多系统复杂信息的融合分析，更精准、快速地解决现场问题。

　　近年来，我国煤开采深度以每年8—12米的平均速度向深部延伸。面对这一新形势，AI既有独特优势，但同时也存在短板。

　　郭一楠指出，面对高度不确定的地质条件，AI可以融合多方面数据，构建动态风险预测模型开元体育·(中国)官方网站。而针对深部煤层赋存形态不确定性强的特点，AI可利用强化学习算法动态调整开采方案。深部开采常面临多灾种耦合风险，传统分析方法受限于单一学科模型，而AI可通过知识图谱技术整合多领域知识，建立跨学科的因果推理模型。

　　近期，已有部分企业通过接入AI加快推进煤矿开采装备的智能化升级。中国煤科天玛智控的技术涵盖液压控制、综采自动化控制、生产维护维修等多个领域，通过DeepSeek大模型、向量数据库和图数据库的综合运用，提高了智能系统推理的准确性和数据的安全性；郑煤集团利用DeepSeek完成了对“安全生产数字矿工”系统的关键技术升级，探索矿山安全管控“多模态感知+自主决策”。

　　在煤矿领域，AI做出的决策可能直接关系到人员安全，其可靠性与精准性仍需强化。首先，AI决策的运作机制复杂，尽管能够推导出结论，但其推导过程就像在一个黑箱中进行，对使用者不透明。AI决策的“黑箱”特性和矿山安全的强合规性要求存在一定矛盾。同时，深部开采中新出现的致灾模式往往缺乏历史数据，导致AI预测可靠性下降。深部作业现场的高温、高湿环境易导致传感器数据漂移，训练不足的AI模型可能产生误判。

　　“当前智能化转型已从单一技术验证迈向全链条协同创新，但井下复杂场景适配性、算法可靠性和人才储备等问题仍制约着AI价值的释放。”郭一楠表示，随着AI决策链向采掘、安全等核心环节延伸，人工与智能设备的权责界定也需同步完善，避免“算法黑箱”引发的责任真空。

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