隨著DeepSeek大模型的密集接入和本地化部署，一場由大模型驅動的生產力變革正在浸潤煤炭行業。

大模型+煤炭，會發生什么？在近日舉辦的中國煤炭工業協會信息化分會五屆理事會二次會議暨第二屆煤炭行業大模型技術應用研討會上，來自煤炭企業、高校、信息技術企業等單位的與會代表，圍繞大模型在煤炭行業的應用展開熱烈討論。

“大模型與煤炭行業深度融合是一項長期、復雜的系統工程，需要大量資金、人才投入和優質數據資源支持。推進煤炭行業大模型落地，需要統籌規劃、梯次實施、行業協同、場景落地，更需要建立與之相協調的協同推進機制?！敝袊禾抗I協會統計與信息部主任、信息化分會副會長陳養才表示。

大模型數量增加，應用廣泛

目前，多數煤炭企業或多或少、或深或淺地已開展大模型應用。據不完全統計，煤炭行業擁有實際應用場景的大模型超過20個，在應用場景、數量和質量上取得一定突破。

中國煤炭工業協會統計與信息部副主任、信息化分會秘書長王丹識表示，煤炭行業應用的大模型可分為三種類型。

一是大型煤炭央企、國企結合積累的數據知識開發的大模型。如國家能源集團神東煤炭公司“神東慧知”大模型、中國煤炭科工集團煤炭科學研究總院有限公司太陽石礦山大模型、中國中煤能源集團有限公司中煤識物靈境大模型等。

二是大型信息技術公司結合其通用大模型，與礦山行業場景相融合開發的大模型。如科大訊飛股份有限公司礦山星火大模型、云鼎科技股份有限公司（以下簡稱云鼎科技）與華為公司共同開發的盤古礦山大模型、杭州?？低晹底旨夹g股份有限公司觀瀾大模型等。

三是專門服務于煤炭行業的技術廠商，利用通用大模型底座，結合各自服務領域積累的知識數據開發的專業領域大模型。如北京龍軟科技股份有限公司龍軟時空大模型、重慶梅安森科技有限公司SPG安全大模型等。

“大模型技術在煤炭行業應用滲透速度快，應用場景廣、潛力大?！标愷B才說。

如今，大模型已應用在煤炭行業生產、安全、管理、決策、辦公、運維、培訓等場景中，涵蓋地質、建設、開采、洗選、運輸、營銷等領域，在圖像智能識別、自然語言處理、辦公輔助、知識檢索、決策優化等方面均有進展。

開發應用場景，為煤礦生產賦能

目前，不同類型企業發揮其獨特技術優勢，開發出不同應用場景，為煤礦生產精準賦能。

國家能源集團利用煤、電、化、運產業生產運營中積累的設備、貨物、物流、銷售、氣象等高質量數據，對通用大模型進行強化訓練，建立了能源通道行業大模型——基石大模型?；竽Ｐ蜆嫿ㄒ悦禾?、電力、鐵路、港口、航運、化工、銷售生產運營計劃為驅動的模型體系，形成智能查詢與問答、智能平衡與調控、智能預警與通知、智慧分析與決策四大核心能力，支持國家能源集團一體化運營調度。

結合視覺、聽覺、觸覺、嗅覺和味覺“工業五感”，大型信息技術公司已在煤炭行業展開探索?？拼笥嶏w股份有限公司利用訊飛聲學、聲音振動溫度多維度感知技術，實現遠程聲音監聽、異常告警、故障識別。北京龍軟科技股份有限公司基于時空大模型，在煤礦端部署視頻AI（人工智能）系統，實現礦井9大類72小類場景的監測與識別。安徽容知日新科技股份有限公司基于振溫傳感器等設備，采集到某公司烯烴裝置關鍵設備磨損斷裂引發高溫，并通過算法精準報警、及時推送，避免了事故發生。

部分企業利用行業積累數據，結合通用大模型技術進行微調，打造出專屬礦井的大模型。云鼎科技沉淀出礦山AI應用場景126類，覆蓋立井提升、采煤、皮帶運輸、防沖、洗選等作業環境，開發出掘進安全質量智能監管系統、采煤轉載裝運AI監管系統、重介選煤分選密度智能控制系統等，在山東能源集團43對礦井推廣應用。西安煤科透明地質科技有限公司構建“曉悟”地質垂直大模型，采用透明地質+煤礦智能大腦進行實時預報，預測出的5處地質異常信息均得到驗證；利用三維地質建模+大模型圖模理解功能，成功預測出一礦井存在約8米寬的斷層破碎帶。

CCTD中國煤炭市場網利用多年來積累的數據，接入DeepSeek大模型建設專屬煤炭市場數據體系，包括供應鏈、煤炭價格、市場運行等數據，可進行煤價預測、形勢分析等。同時，CCTD中國煤炭市場網利用AI建成煤市智慧大腦，可實現煤源智能采購、煤炭智慧運銷、最優物流方案選擇等。

另外，國家能源集團電商公司利用大數據模型重塑煤炭市場研究和營銷決策新范式，中國礦業大學信控學院研發“慧眼神瞳”煤礦安全隱患智能輔助監管監察AI視頻分析模型，中國平煤神馬集團打造風控引擎智能體賦能經營管理，中國中煤天津設計公司“地知”大模型支持智能問答等，推動大模型技術在煤炭行業深度推廣應用。

仍有難題待解，需系統推進

“目前，煤炭行業大模型多應用在建設知識庫、知識問答、辦公輔助等方面，能夠發揮大模型優勢進行智能控制、決策優化的應用場景數量較少，尤其與生產、安全等核心領域的相關應用仍局限于輔助場景?！标愷B才指出，煤炭行業大模型應用處于初期階段。

業內人士表示，煤炭生產場景環境具有差異性、風險性、未知性和移動性特征，要求數據實時、穩定、精確、多樣采集。這就決定了煤炭行業人工智能技術應用難度較大。同時，當前大模型的可控性、可靠性和風險性水平，難以滿足煤礦生產和安全要求。

另外，煤炭行業生產環境復雜，大模型與生產場景精準對接的程度仍待驗證。比如，在煤礦大模型知識問答方面，現階段主要是對行業政策法規、公開資料的問答處理，缺少與生產礦井具體數據、業務、系統的深度融合，難以適應私域、動態與復雜的礦山應用場景。

中國煤炭工業協會副會長、信息化分會會長王虹橋指出，推動大模型應用，還需要解決數據孤島、標準不統一以及安全漏洞等難題。煤炭行業大模型落地需系統推進，涉及企業戰略規劃、人才培養等長期工程。

中平信息技術有限公司副總工程師李博介紹，為推動AI落地，中國平煤神馬集團制定了“十八字”方針，即走出去、引進來，橫到邊、縱到底，做試點、重應用。

“中國平煤神馬集團組織內外部專家團隊深入基層單位，開展面對面授課、手把手教學。引入國內外頂尖AI專家、成熟技術方案以及行業標桿案例，通過專題講座、技術研討、場景共創等形式，拓寬應用視野?！崩畈┍硎?。

同時，中國平煤神馬集團面向中層以上管理人員和機關各管理部室人員，全面開展通用人工智能知識培訓；針對煤礦、化工等不同業務線和技術線，定制專業化培訓內容，推動科研、生產、管理等機構部署AI應用，打造自下而上的創新應用環境。

云鼎科技副總經理曹懷軒表示，云鼎科技通過實踐帶動培訓，讓人才在自有項目中歷練，結合大量的人工智能培訓，培養出既懂人工智能又懂業務的復合型人才300多名，同時匯聚了一批能源行業資深業務專家與技術專家。

國能數智公司智能礦山事業部副總經理李冉表示，國家能源集團將分階段搭建包含十大業務領域百余個應用場景的多層構架煤炭大模型，推進人工智能技術在采掘機運通、穿爆采運排、篩破選驗裝等領域應用。

煤炭科學研究總院有限公司礦山數據標準研究院副院長張建中表示，大模型技術與煤礦數字化轉型相互促進，大模型的深度應用將會推動煤礦數字化轉型。

“數字化轉型分為業務活動步驟化、步驟環節要素化、要素數據規格化和以數據為中心的業務變革四個階段。大模型處于以數據為中心的業務變革階段，將會改變數字化發展和下一代信息系統的底層邏輯，形成一個引領未來信息化系統的新一代互聯網操作系統。它會幫助煤礦激活數據價值，優化業務流程，助力知識管理和數字化應用?！睆埥ㄖ姓f。