华为人工智能行业报告：矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书

今天分享的人工智能系列深度研究报告：《华为人工智能行业报告：矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书》。

（报告出品方：山东能源集团）

报告共计：35页

大模型引领人工智能发展方向

近年来，人工智能技术发展迅猛，大模型在人工智能发展方向上发挥了重要的引领作用。大模型以其巨大的模型参数规模、大数据预训练和对强大计算能力的需求而著称。通过对大量数据集的预学习，大模型展现出卓越的模型精度和泛化能力，为众多领域提供了革命性的解决方案。

以自然语言大模型为例，大模型在处理自然语言任务时表现出了惊人的能力。当模型参数规模达到600多亿时，大模型在翻译和数学能力方面表现出色。当模型参数增加到1300亿时，大模型具备了上下文学习和处理复杂任务的能力。而当模型参数增加到5300亿时，大模型展示出知识组合和情感感知的能力。

大模型的智能化表现不仅仅局限于特定的任务它还实现了从感知理解到生成创造、从专用到通用的全面智能化探索，为我们带来了无尽的创新空间，引领了一场方兴未艾的科技革命和产业变革。

大模型深入行业，引发范式变革

国内外多款生成式自然语言大模型的火热出圈让大众对大模型能进行对话、写诗、作画等任务不再陌生，但这只是大模型应用的冰山一角。大模型只有深入到工业制造、金融科技、生物医药科学研究等众多行业领域开展应用，才能真正发挥其巨大潜力。面对行业垂直领域的复杂任务，单一形态的大模型显然难以胜任，这就需要多种形态的大模型，来应对行业不同场景。

矿山企业确立智能化发展战略

以山东能源为例，作为山东省煤炭行业的龙头企业，自2020年9月全国煤矿智能化建设现场会召开以来，为落实“深化机械化换人、自动化减人，建设一批智能化示范煤矿”要求，树牢“少人则安、高效可靠、实用实效”理念，构建了三项机制，即规划标准引领机制、科学分类建设机制、定期考核评价机制；筑牢了四大支撑，即建好平台支撑、强化技术支撑、筑牢装备支撑、夯实人才支撑；坚持了五个着力，即着力打造示范矿井、着力推进少人无人、着力提升生产效率、着力强化信息建设、着力保障生命安全健康，通过以上举措，持续推动智能化建设提档升级。

矿山智能化现状挑战

煤炭行业推进智能化建设，依赖人工智能技术的支持，但传统单场景小模型方案存在诸多问题，制约了矿山智能化、规模化建设的发展。

模型可移植性差。传统模式针对一个矿山开发的模型无法直接复用到其它矿山，在一个生产单位训练的模型，转至其它单位应用时准确度明显下降，模型泛化性不足，难以规模化复制。

工况变化，精度满足度低。人工智能模型需要响应行业应用的快速变化，工况发生变化时模型的精度、性能、可扩展性等指标无法满足实际生产需求。

数据安全风险。传统模式的算法训练需要将煤矿的数据导出到线下开发环境进行训练，过程中数据安全保障困难，存在数据泄露等安全风险。

矿山大模型基于"1+4+N" 架构推动矿山智能化升级

针对单场景小模型方案的问题，华为推出矿山大模型解决方案，采用“1+4+N”总体架构，以分层解耦架构为特点，结合数据安全和隐私保护技术，利用无监督或自监督学习方法，从行业数据中提取知识，以满足煤炭行业不同业务场景的智能化需求。

“1”是矿山一站式AI平台: 华为云面向煤炭行业的智能化推出一站式AI平台，提供全流程的大模型训练与推理服务，具备训练算法管理、作业管理、多开发框架支持、模型统一管理、服务按需部署能力，支持GPU、CPU资源调度与统一管理，帮助用户管理全周期AI工作流，助力应用开发者快速完成模型开发与上线，使能煤炭行业创新AI业务。

“4”是矿山大模型的核心能力: LO层大模型由华为已投入大量算力、人力等资源，并基于海量数据预训练而来，包含视觉、预测、自然语言处理、多模态四大基础通用能力，参数已发展到千亿级别，泛化能力强，作为矿山大模型预训练的模型底座，华为拥有完全的知识产权。以L0层大模型为基础，华为面向煤炭行业开展深度合作，把煤炭行业的海量知识，如数百万张矿山图片，结合矿山通用场景，预训练出L1层矿山大模型，包括物体检测、语义分割等开发套件。这些开发套件可以对外授权，开放使用。L1层是煤炭行业的通用模型，能够与矿山具体业务场景结合，训练出L2层场景化模型。

“N”是一系列应用于矿山具体业务场景的专属模型:通过遵选、调研矿山业务领域，选择合适类型的L1场景化工作流(以下简称工作流)。在获得授权情况下，可以选择合适的L1层开发套件(以下简称开发套件)，否则工作流只能调用预制的开发套件。工作流定义了训练L2层场景化模型的整体流程，实现L2层场景化模型可视化、向导式的训练。L2层场景化模型的生产层面，会根据用户的模型大小需求，从预训练模型中抽取满足需求的模型结构和权重。然后根据数据特点，在抽取后的模型上进行算法调优，生产可分发部署的推理模型。

矿山大模型的优势在于它不仅能有效提升样本训练效率、降低样本标注的人力成本，还能与矿山业务应用深度融合，通过小样本快速训练出需要的场景化模型。同时，矿山大模型具有高泛化性和移植性，能适应矿山的不同业务场景。此外，矿山大模型实现了全栈自主创新，为煤炭行业智能化建设提供了综合解决方案。

关键实践措施阐述

大型矿业集团在建设矿山大模型的过程中面临诸多挑战。由于下属矿山企业信息化程度不同、基础建设各异、技术团队能力参差不齐、对大模型的认识尚且不足，且矿山大模型作为新生事物，缺少行业内的标杆参照，这些因素都增加了建设过程的难度。

1. 做好顶层设计，集团中心统建，矿山边缘应用

通过在（山东能源）集团层面集约化建设统一的矿山大模型，可以统一思想，通过顶层设计明确项目建设的权责，从全局视角拉通业务与技术，明确目标与措施，协同内部资源，实现多元知识的融合，构筑共享的AI能力，支持集团决策和运营，促进集团业务转型和创新发展。

2. 结合场景技术选型，采用试点先行策略逐步

建设矿山大模型的建设，需要深入了解业务需求和应用场景，分析业务数据特点，规划选用的基模型，适配开发套件，制定可行的技术方案。如防冲卸压场景，通过现场摄像头采集的视频数据开展业务，符合CV大模型能力范畴，经实验证明，钻杆识别准确率高于钻孔识别，适用事件检测开发套件，以此为基础进一步开展场景化模型的训练工作。

3. 实施标准化的工作流程，有序推进业务场景智能化建设

制定标准化工作流程，涵盖需求分析、设计、开发、测试和试运行等各环节，不仅有利于提高场景智能化建设的效率，也有利于（山东能源）集团评估建设所需资源，厘清工作界面，提前开展资源筹备，合理规划进度，从而保障目标达成。

4. 智能矿山工业互联网“三个统一”架构是确保大模型建设取得实效的关键保障

近年来，华为矿山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“统一标准、统一架构”的智能矿山工业互联网作为煤矿智能化的必经之路，通过“统一数据规范”充分发挥数据作为核心生产要素的价值已经成为行业普遍诉求。

华为矿山军团以“少人无人、安全、高效”采矿的愿景驱动，把握工业互联网的特点，与行业共同努力，基于“三个统一”落实“七大转变”推进智能矿山工业互联网建设，将数字技术深度融合到矿山生产流程中。为此，矿山军团不仅将持续投入技术创新，也将以更开放的平台，广泛联合生态伙伴和科研院所，共同服务于矿山智能化建设。同时，华为矿山军团还将分享自身技术，与行业优秀伙伴一道积极参与标准的完善，切实将“统一标准、统一架构、统一数据规范”落到实处，进一步释放智能矿山工业互联网在行业的价值，最终实现“煤矿工人穿西装打领带采煤”。