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原創(chuàng)：風(fēng)辭遠(yuǎn) 轉(zhuǎn)載自：腦極體

如果大海給貝殼下的定義是珍珠，那么時(shí)間給煤的定義就是鉆石。

2020年初，我們?cè)?jīng)探訪過(guò)山西一家大型礦山。礦山中的工程師對(duì)我們說(shuō)，現(xiàn)在礦上特別需要新技術(shù)，需要數(shù)字化、智能化。但現(xiàn)在年輕人，尤其是懂AI、懂云計(jì)算的人才，大多不愿意來(lái)煤礦。怎么讓礦山與未來(lái)接軌，是他們最憂心的問(wèn)題。

想要徹底克服這個(gè)挑戰(zhàn)，當(dāng)然還任重道遠(yuǎn)。但跨出第一步是一切可能性的開始。年輕的AI開發(fā)者，需要一個(gè)窗口來(lái)了解煤礦，需要一個(gè)底座來(lái)融匯AI技術(shù)，需要一個(gè)舞臺(tái)來(lái)展示自己的才能。即使是還沒有走向社會(huì)的校園開發(fā)者，也可以先用“眾籌模式”讓他們親臨煤礦智能化的產(chǎn)業(yè)一線——這一切，已經(jīng)發(fā)生了。

由中國(guó)煤炭學(xué)會(huì)主辦，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）協(xié)辦，華為進(jìn)行贊助支持的第一屆全國(guó)煤炭行業(yè)礦山AI大模型大賽已經(jīng)進(jìn)入決賽階段。根據(jù)評(píng)委專家組審評(píng)，有15支隊(duì)伍入圍決賽，最終比賽預(yù)計(jì)在12月底結(jié)束。

過(guò)往，我們討論過(guò)各種各樣的AI開發(fā)大賽，但這場(chǎng)比賽具有幾個(gè)重要特點(diǎn)：最真實(shí)的場(chǎng)景，比賽直接關(guān)注煤炭產(chǎn)業(yè)一線問(wèn)題與挑戰(zhàn)，對(duì)齊行業(yè)需求；最前沿的技術(shù)，基于AI預(yù)訓(xùn)練大模型完成比賽，對(duì)齊技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)；最年輕的開發(fā)者，高校在校學(xué)生即可參賽，最大限度剔除參賽門檻。

這三個(gè)特點(diǎn)相互碰撞，激活了煤炭智能化的星星之火。

礦山之上：既要AI，更要人才

從需求上看，礦山產(chǎn)業(yè)對(duì)AI技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)有著高度的需求。煤礦中有大量亟待遠(yuǎn)程化、自動(dòng)化改造的工作，同時(shí)也有大量需要智能化改造的設(shè)備。這些都是AI技術(shù)可以帶來(lái)深度變革的潛力空間。

但問(wèn)題在于，煤炭產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜、作業(yè)場(chǎng)景多樣、裝備資產(chǎn)厚重、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)豐富，數(shù)字化方案缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，且不同企業(yè)、礦區(qū)之間的數(shù)字化建設(shè)差異巨大。這就導(dǎo)致礦山是一個(gè)很難“懂”的行業(yè)，需要真正投身一線，花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)吸收經(jīng)驗(yàn)，尋找問(wèn)題，才能將AI技術(shù)帶來(lái)的識(shí)別、理解等能力發(fā)揮出價(jià)值。

既懂AI，又懂礦山，歸根結(jié)底需要依靠人才。但就礦山行業(yè)的特殊性而言，通過(guò)招聘方式獲取到大量高水準(zhǔn)AI人才是很難的。這一方面是局限于企業(yè)本身的智能化需求和階段，可能無(wú)法負(fù)擔(dān)巨大的AI人才開支。另一方面，礦山普遍地處偏遠(yuǎn)，在客觀條件上也限制了吸引高水準(zhǔn)AI人才。

近幾年，AI預(yù)訓(xùn)練大模型是AI領(lǐng)域最火熱的概念。大模型可以通過(guò)海量數(shù)據(jù)+行業(yè)場(chǎng)景精調(diào)的方式，降低行業(yè)利用AI成本，實(shí)現(xiàn)AI的工業(yè)化落地。

在大模型有效降低產(chǎn)業(yè)門檻的基礎(chǔ)上，剩下的問(wèn)題就是讓AI人才來(lái)到礦山，來(lái)到礦山產(chǎn)業(yè)的一線。

礦山AI大模型大賽，就搭建了這樣一個(gè)舞臺(tái)。

舞臺(tái)之中：

校園AI開發(fā)者的煤礦首秀

我們可以看到，參賽選手雖然來(lái)自校園，但他們的關(guān)注點(diǎn)與發(fā)力點(diǎn)，卻充分展現(xiàn)了與產(chǎn)業(yè)充分融合的“老道”。

對(duì)于很多校園AI開發(fā)者而言，礦山AI大模型大賽是他們的產(chǎn)業(yè)舞臺(tái)首秀。這種觀察產(chǎn)業(yè)、理解產(chǎn)業(yè)、融入產(chǎn)業(yè)的價(jià)值觀，想來(lái)會(huì)陪伴他們很久，更會(huì)改變未來(lái)煤礦智能化，乃至更多行業(yè)智能化的人才基座。

我們可以來(lái)看兩支參賽隊(duì)伍的作品。

“中科大少年班”，是無(wú)數(shù)人從小夢(mèng)想加入的學(xué)府。從這里出發(fā)的隊(duì)伍，也加入了礦山AI大模型大賽。來(lái)自中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班學(xué)院的“蝸殼穿山甲隊(duì)”，帶來(lái)了礦上運(yùn)煤傳送帶的AI機(jī)器人巡檢方案。

在礦山當(dāng)中，大型露天礦區(qū)需要使用遠(yuǎn)距離傳送帶進(jìn)行傳輸。大型礦山的傳送帶長(zhǎng)度可能達(dá)到10公里。而傳送帶故障巡檢至關(guān)重要，一旦因故障造成停工檢修，每檢修一小時(shí)就可能影響數(shù)千噸的礦物運(yùn)輸。傳統(tǒng)人工巡檢，要在如此長(zhǎng)的距離中來(lái)回巡視，面臨著環(huán)境惡劣，且容易漏檢、錯(cuò)檢等問(wèn)題。

AI巡檢方案則改變了這種情況。通過(guò)巡檢機(jī)器人（端）、服務(wù)端（云）、客戶端三部分組合，AI巡檢機(jī)器人可以通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)將海量感知數(shù)據(jù)上傳至云端，從而在云端進(jìn)行智能化的故障識(shí)別與檢測(cè)。這個(gè)方案有效應(yīng)用了大模型泛化性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，可適用于多種使用膠帶傳輸系統(tǒng)的場(chǎng)景，并且可以在發(fā)現(xiàn)新的異常場(chǎng)景后，實(shí)時(shí)上傳圖片，完成云端迭代訓(xùn)練，讓礦山中的巡檢AI“越用越聰明”。

來(lái)自中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的“煤有辦法”團(tuán)隊(duì)，帶來(lái)了“刮板后溜煤矸及人員識(shí)別AI模型成果展示”。

這一項(xiàng)目直接作用于采煤環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的放頂煤采煤法，需要在開采厚煤層時(shí)，沿煤層的底板或煤層某一厚度范圍內(nèi)的底部布置采高為2～3m的采煤工作面，用綜合機(jī)械化方式進(jìn)行回采，再利用礦山壓力的作用或輔以松動(dòng)爆破等方法，使頂煤破碎成散體后，由支架后方或上方的“放煤窗口”放出，并由刮板運(yùn)輸機(jī)運(yùn)出工作面。

這個(gè)方法的問(wèn)題在于，大部分工作面依賴于人工放煤，現(xiàn)場(chǎng)工人只能通過(guò)看和聽來(lái)把握放煤過(guò)程、煤矸混放過(guò)程和放矸過(guò)程，掌控放煤口的開關(guān)時(shí)機(jī)。這種方式高度依賴經(jīng)驗(yàn)，并且很有可能造成煤炭開采中的浪費(fèi)。

“煤有辦法”團(tuán)隊(duì)，將盤古大模型部署在液壓支架后方對(duì)準(zhǔn)后刮板，使AI識(shí)別能力遍布整個(gè)工作面。既可以判斷檢修期間工作人員的行為安全情況，同時(shí)也可以在生產(chǎn)時(shí)間拍攝畫面?zhèn)鬏數(shù)骄仙a(chǎn)調(diào)度室，基于華為礦山AI大模型識(shí)別厚煤層放頂煤煤矸，從而降低矸石產(chǎn)出，提高煤炭資源回收率，減少下井人數(shù)。

記得在礦山時(shí)，礦上的工程師跟我們說(shuō)，“什么是煤礦安全？少下礦，不下礦就是最大的安全”。這句話給我留下了深刻的印象。今天，不僅是各個(gè)企業(yè)、供應(yīng)鏈在為此努力，大學(xué)生AI開發(fā)者也為這個(gè)目標(biāo)貢獻(xiàn)出獨(dú)特的價(jià)值。

校園AI開發(fā)者的煤礦首秀，真的十分精彩。

底座之路：

“眾籌模式”讓煤礦智能化成為“活水”

礦山智能化，確實(shí)有很多的問(wèn)題。但如果每個(gè)開發(fā)者都能解決一個(gè)問(wèn)題。全中國(guó)，甚至全世界的AI開發(fā)者都來(lái)解決煤礦的問(wèn)題，那么最終會(huì)怎樣？

我想，這才是礦山AI大模型大賽真正帶來(lái)的啟示。過(guò)去，我們總是認(rèn)為AI大模型、開發(fā)者、煤礦場(chǎng)景，這幾件事是相互分流的：中小型AI開發(fā)者團(tuán)隊(duì)難以實(shí)現(xiàn)大模型的開發(fā)，煤炭產(chǎn)業(yè)難以找到高水平的AI人才，年輕開發(fā)者也總是遠(yuǎn)離煤礦這種傳統(tǒng)行業(yè)。

但這場(chǎng)比賽卻打破了這種固化認(rèn)知。這種礦山產(chǎn)業(yè)出問(wèn)題，科技行業(yè)出技術(shù)， 產(chǎn)學(xué)研共同搭建舞臺(tái)的方式，構(gòu)成了一種類似“眾籌平臺(tái)”的效應(yīng)。煤炭產(chǎn)業(yè)的需求，不再需要從找人、招人開始做起；AI開發(fā)者，也不會(huì)對(duì)礦山這樣的產(chǎn)業(yè)望而生畏。

這次比賽與其背后的組織機(jī)制、平臺(tái)機(jī)制，有效將華為礦山AI大模型、云計(jì)算資源、校園開發(fā)者生態(tài)，這些AI領(lǐng)域的人、技術(shù)、資源，直接對(duì)齊了煤炭產(chǎn)業(yè)一線。讓大量產(chǎn)業(yè)需求與海量開發(fā)者自由結(jié)合，雙方充分發(fā)揮創(chuàng)造性與洞察力。當(dāng)這種“眾籌模式”形成固定機(jī)制，發(fā)展出產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，礦山智能化就會(huì)成為活水：最新最強(qiáng)的技術(shù)不斷涌入；人才隨時(shí)加入；產(chǎn)業(yè)問(wèn)題不斷得到解決。

礦山AI大模型之路，就是一條底座之路。復(fù)雜、繁榮的，礦山AI場(chǎng)景應(yīng)用，將是這個(gè)底座之上的高樓大廈。

目前，礦山AI大模型大賽，已經(jīng)有389支隊(duì)伍，一共有1500多全國(guó)高校師生參與，覆蓋中國(guó)科技大學(xué)、西安電子科大、北京郵電大學(xué)、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）、中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、安徽理工大學(xué)等國(guó)內(nèi)多所高校。他們的到來(lái)、發(fā)現(xiàn)和完成作品，就是礦山行業(yè)智能化的星星之火。他們與礦山行業(yè)的碰撞，閃爍出關(guān)于智能的無(wú)限可能。

當(dāng)AI開發(fā)者來(lái)到這里，舉起AI大模型的光亮，照向礦山。那里將不再是年輕人“避之不及”的地方，而是變成施展鴻鵠之志的舞臺(tái)，變成他們改變未來(lái)的起點(diǎn)。