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地下1000米的煤礦深處 ， 玻璃展示柜內的金魚正歡快地游著；耳戴骨傳導耳機的工人能實時通話 ， 手腕上的智能手表24h采集著健康數據；蜿蜒的礦井內 ， 兩百多個AI攝像頭協同工作 ， 一旦檢測到危險作業就會發出預警……
這個充滿科技感的智能化場景并非來自科幻電影 ， 而是山東能源地下煤礦基地里每天都在發生的尋常一幕：傳統印象中昏暗危險、灰塵漫天的采煤現場已經變得明亮寬闊、處處都標著“安全第一”的標識 。
回顧2025年行業數智化的精彩案例 ， 央視《新智中國說》第二期的內容值得回味——據說 ， 這里布署了全球首個礦山行業人工智能大模型 。 同時 ， 該模型問世僅僅兩年 ， 卻已經實打實地走進了煤礦一線 ， 覆蓋采煤、掘進、主運等180多類場景的落地應用 。

那么 ， 大模型如何助力傳統煤礦行業轉型升級？山東能源和華為聯合打造的“智慧礦山模板” ， 給行業帶來了怎樣的啟示？讓我們再次跟著《新智中國說》的鏡頭一起來看看山東能源與華為攜手書寫的“黑金新生”故事 。

提到煤炭行業 ， “臟、苦、累、險”是繞不開的標簽 。
全國4300多處煤礦里 ， 數百萬工人常年堅守 ， 每年產出的超40億噸煤炭支撐著工業運轉 ， 但光鮮產能背后 ， 是難以言說的艱辛 。
一方面 ， 過去的煤礦產業是典型的勞動密集型作業 ， 生產復雜、難度大、效率低 。
它始于地質勘探與巷道掘進 。 工人必須在復雜多變的地質條件下開鑿巷道網絡 ， 實時支護頂板以防坍塌 ， 來進行采煤作業 ， 采出的煤炭通過破碎、篩分和洗選等地面洗選環節去除矸石和雜質 ， 最后還需對采空區進行填充或塌陷管理 ， 確保井下安全 。 每個環節都高度依賴地質條件的實時變化 ， 必須動態調整工藝參數 ， 任何疏漏都可能影響全局安全與效率 。
另一方面 ， 工人面臨著一定的安全隱患 ， 人員流失大、人才難培養難留住 。
煤礦深處數百米至數千米的地下世界 ， 面臨頂板塌陷、透水事故等威脅 。 斷層、巖層應力突變等地質構造變動難以完全預測 ， 即使通過技術檢測 ， 仍存在突發性風險 。

而傳統的敲幫問頂等作業完全依賴人工經驗 ， 礦工們需要背負數斤巡檢設備 ， 在僅2—3米高的巷道中彎腰前行 ， 每一步都要警惕頂板塌陷的危險 。
同時 ， 越是高危艱苦 ， 越難吸引和留住人才；越是缺乏有經驗的熟練工 ， 安全生產的風險系數就越高 。 人才斷層形成了惡性循環 。
困守于臟苦累險的傳統模式 ， 煤礦業難道只能選擇被動苦熬？
答案是否定的 ， 隨著新能源和AI浪潮席卷而來 ， 部分公司開始嘗試研發煤礦行業的專業模型 。 破局之路已經顯現 ， 但仍面臨一些挑戰：
煤礦行業積累了海量的專業數據 ， 但這些數據分散在各個系統 ， 格式不一 ， 質量參差不齊 。 如何將這些數據轉化為訓練大模型所需的營養 ， 成為首要難題 。
前沿大模型技術與基礎應用場景之間存在著巨大的鴻溝 ， 定制化、作坊式的研發方式已經無法滿足行業需求 。 過去每個煤礦都在獨立開發智能化系統 ， 重復造輪子 ， 效率低下 。 行業亟須一個足夠強大、全面的基礎大模型 ， 能夠理解煤礦行業的專業知識 ， 適應不同礦井的特殊需求 。
這些困境 ， 正是山東能源集團與華為攜手破局的起點 。

2019年 ， 懷抱著“讓煤礦工人穿西裝打領帶去采煤”的愿景 ， 華為與同樣在智能化轉型中尋求突破的山東能源開啟深度合作 。 2022年 ， 雙方成立聯合創新中心 ， 決定不再沿用“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的小模型路線 ， 而是共同開發一個能夠覆蓋煤礦“采、掘、機、運、通”全場景的行業大模型 。
2023年7月18日 ， 山東能源和華為攜手打造的礦山大模型正式發布 ， 標志著AI開始“大規模下井” 。

礦山大模型作為全球首個礦山人工智能大模型 ， 采用了創新的“基礎大模型+行業大模型+場景模型”架構 。 該模型通過海量礦山數據進行預訓練 ， 深度融合煤礦生產的專業知識 ， 具備視覺識別、預測分析、多模態融合等核心能力 ， 能夠適應不同礦井的個性化需求 。
礦山大模型的落地解決了一系列生產難題 。
在選煤廠 ， 重介選煤是提升煤炭質量的關鍵環節 ， 核心在于精確控制重介懸浮液的密度 。 傳統方式完全依賴老師傅的個人經驗 ， 礦山大模型通過學習海量歷史生產數據 ， 構建了精準的密度預測模型 。 它能根據原煤煤質、設備參數等變量 ， 實時推薦最優的分選密度 。
應用實踐表明 ， 該系統在保證產品質量的同時 ， 將精煤回收率提升了0.2% 。 一個算法介入 ， 每年就能增加5000噸的產量 。
在地下數百米的煤礦中 ， 為預防巖層突然崩塌 ， 工人需在巖層上鉆出大量卸壓孔 。 過去 ， 監管人員只能通過抽查錄像來核驗鉆孔深度和數量是否達標 ， 耗時耗力且存在監管盲區 。 如今 ， 搭載了視覺大模型的AI系統 ， 能夠實時監控鉆孔全過程 。 人工審核工作量降低了82% ， 相關監管流程從3天大幅縮短至10分鐘 ， 實現了100%驗收率 。
【井下千米的AI：礦山大模型讓“煤海”變“智?！薄?/strong>
礦山大模型深度融入了井下生產核心環節 ， 實現了從地質勘探、智能采掘、煤炭洗選、精準配煤到災害防護的全流程智能化閉環管理 。 貫穿“采-選-配-防”的一體化智能體系 ， 極大提升了礦山作業的整體效率與資源利用率 。
當然 ， 一項技術的問世不僅提質增效 ， 還要服務于人 。
礦山大模型帶來的最大變革 ， 是將人從危險、繁重的工作中解放出來 。
掘進工作面 ， 十幾臺高清攝像機如同24小時不知疲倦的電子眼 ， 實時檢測著人員行為和環境狀態 。 一旦有人進入危險區域 ， 或出現不規范操作 ， 地面集控室會立刻收到聲光報警 。 這套系統讓“三違”（違章指揮、違章作業、違反勞動紀律）行為無處遁形 ， 從根本上提升了工人的安全意識 。

不僅如此 ， 井下還布置了密集的無線網絡 ， 工人佩戴智能手表、骨傳導耳機等可穿戴設備后 ， 系統可實時檢測心率等礦工的健康狀況 ， “緊急報警防摔倒”等功能真正實現了從生產安全到生命健康的全方位關懷 。
除了安全保障 ， 山東能源和華為還打造了一款礦業安全生產知識助手APP 。 該應用結合了NLP大語言模型的能力 ， 礦業工作者可以登錄學習采礦理論、安全規程管理、規章制度等行業知識 。
可以說 ， 礦業大模型不僅注重效率提升、更注重安全生產和人文關懷 。 “穿西裝、打領帶 ， 喝著咖啡去挖煤”的夢想 ， 正一步步照進現實 。

山東能源與華為的合作 ， 其意義遠不止于打造了智慧礦山樣板間 。 它最大的價值在于 ， 探索出了一條可規?；瘡椭频膫鹘y產業智能化升級路徑 。
這一路徑的核心是“基礎大模型+行業大模型+場景模型”的三級架構 。 華為提供基礎大模型作為技術底座 ， 融入山東能源數十年的行業知識、安全規程和工藝數據 ， 訓練出專業的礦山大模型 。 在此基礎上 ， 針對防沖、洗選等不同礦井具體場景 ， 只需進行少量數據微調 ， 就能快速生成高效的場景模型 。

這種工廠式的開發模式 ， 徹底告別了過去“一礦一策、從零開始”的作坊式開發 ， 將新場景的應用開發周期從數月縮短到幾周 。
為了進一步降低行業門檻 ， 雙方還聯合發布了《礦山智能化暨礦山大模型最佳實踐白皮書》 ， 將硬件選型、算法迭代、數據安全等全流程經驗固化為標準 ， 為全行業提供了清晰的行動指南 ， 真正做到了授人以漁 ， 推動行業走出重復試錯、低效投入的傳統困局 。

從一個點到一個面 ， 從一個礦井到一個行業 ， 這場始于千米地下的智能化變革 ， 正在為中國乃至全球的能源、制造、交通等傳統行業 ， 提供一個破解轉型難題的中國方案 。
它雄辯地證明 ， 最前沿的數智化技術與最深厚的行業知識相結合所迸發出的新質生產力 ， 足以穿透任何堅固的壁壘 ， 引領傳統產業駛向波瀾壯闊的智能新藍海 。