山东矿山大模型建设实践措施有哪些？

在山东能源实践中，为了确保实 践成功，我们提出以下关键措施：

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。

云边协同是规划的显著特点，在中心实现统一的 人工智能开发、训练和运维，训练获得的推理模 型被分发部署到位于生产单位的边缘节点，以支 撑业务场景应用。在AI服务推理过程中，在边缘 节点完成数据获取、推理识别、告警处置的业务 闭环，并可通过接口将异常样本回传到中心云， 中心接收、存储异常样本，定期启动再训练，生 成新版本的推理模型，并重新分发到边缘，形成 飞轮效应，实现AI服务的迭代优化。

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。 矿山大模型的建设不是一蹴而就的过程，首先需 要全面梳理矿山智能化场景，做好场景分类；然 后选取具有代表性的业务场景进行应用试点，树 立标杆；最后，横向不断推动新类型业务场景试 点工作开展，纵向基于试点开发的模型成果，在 更多同类型业务场景中推广应用。在山东能源的 实践中，梳理的智慧化场景类型超过40个。以配 煤为例，作为炼焦的核心工序，对通过大模型实 现降本增效需求强烈，被列为先行试点场景，试 点单位也选择了源煤类型多样、业务复杂的炼焦 厂，以期通过试点发现和解决各种问题和不足， 从而验证大模型的成效，为更广泛的推广和应用 打下基础。

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”。