摘要：

本文概述了人工智能在危险繁重工作中的应用，指出传统建设模式的不足，介绍了鄂尔多斯如何通过构建市级大模型工业互联网平台，利用华为云Stack和标准化AI开发流程，解锁数据与AI潜力，加速工业智能化转型。该平台不仅优化了应用场景，还构建了供需交易平台，促进了商业闭环。与生态伙伴合作，共创智能应用场景，特别是在矿山领域，显著提升了作业安全性和效率。未来，该平台将继续推动智能化能力复制与外溢，深化与科技巨头的合作，引领区域工业智能化转型。

1. 人工智能辅助从事危险、繁重、重复的工作

在探讨行业发展的必然趋势时，我们不得不聚焦于人工智能（AI）如何深刻地改变着各行各业的工作模式与效率。安监生产领域的综合管控、决策指挥以及经营管理等方面，正逐步迈向智能化这一高级阶段，这一过程清晰地揭示了行业进步的四个关键阶段：机械化、自动化、信息化与智能化。

一、机械化阶段：作为最基础的阶段，机械化通过多机联动、机电一体化以及控制电气化的方式，极大地提升了生产效率，减少了人力直接参与繁重劳动的需求。这一阶段的变革，为后续自动化、信息化乃至智能化的发展奠定了坚实的基础。

二、自动化阶段：在机械化基础上，自动化进一步解放了人力，通过安全生产监控和专业应用系统的部署，实现了对生产过程的自动控制和预游性（预防性）维护。自动化不仅提高了生产效率，还显著增强了生产安全性，减少了人为错误导致的风险。

三、信息化阶段：随着信息技术的飞速发展，行业进入信息化阶段。在这一阶段，智能分析与智能决策成为核心驱动力。通过收集、处理和分析大量数据，企业能够更精准地把握市场动态，优化资源配置，实现主动预防，降低事故发生率。信息化不仅提升了决策效率，还增强了企业的整体竞争力。

四、智能化阶段：作为行业发展的必然趋势，智能化阶段将人工智能深度融入安监生产的各个环节。AI辅助从事危险、繁重、重复的工作，不仅进一步提高了生产效率和安全性，还促进了生产模式的根本性变革。在这一阶段，智能系统能够自主学习、优化决策，实现更加精准、高效的管控和指挥，为企业带来前所未有的发展机遇。

2. 烟囱式建设不足以解决当前问题

在探讨企业建设大模型，特别是区域产业集群的数智化转型过程中，大会强调了当前“烟囱式”建设模式的局限性，并提出了向“三统一”平台化架构演进的必要性。

一、烟囱式建设的局限：

• 资源利用率低：当前许多企业采用烟囱式建设方式，即各系统独立建设，互不联通，导致资源（包括数据、计算资源等）无法有效共享和整合，利用率仅为8.6%，造成了极大的浪费。
• 落地周期长：由于各系统间缺乏统一的标准和接口，导致大模型在工业领域的渗透和落地过程复杂且耗时。
• 模型开发难：烟囱式建设使得数据难以跨系统流通，增加了模型开发的难度，限制了模型的准确性和效率。
• 实践经验少，共享复制难：独立建设的系统缺乏统一的平台支持，导致实践经验难以积累和共享，限制了企业的快速发展和规模化复制。

二、“三统一”平台化架构的优势：

• 向下统一接入各种装备：通过建立统一的接入标准和接口，实现各种装备、设备和系统的无缝对接，打破信息孤岛，提高资源利用率。
• 向上使能应用创新：在统一平台的基础上，支持多样化的应用创新，满足企业不同场景下的需求，推动业务快速发展。
• 提升效率与灵活性：平台化架构能够更好地适应企业快速变化的需求，通过模块化、组件化的设计，提高系统开发和部署的效率，缩短落地周期。
• 促进知识共享与复制：统一的平台为知识共享和复制提供了良好的环境，企业可以更容易地积累和传播实践经验，加速行业整体的数智化转型进程。

三、具体行业与场景的应用：

华力开发者大会还提到了四大行业创新解决方案和七大重点市场领域，以及大规模、多领域的数智化转型实践。这些案例表明，“三统一”平台化架构在不同行业和场景下均展现出强大的生命力和应用潜力。

3.构建全国首个市级大模型工业互联网平台：解锁数据与AI潜能的鄂尔多斯实践

鄂尔多斯市率先迈出了重要一步，致力于建设全国首个以大模型为核心的市级工业互联网平台。这一创举不仅标志着工业互联网发展的新高度，也预示着数据与AI潜能的充分激发和深度融合。

一、平台的核心在于华为云Stack的强大支撑：

它集成了运营支持、企业应用丰富场景等功能，为鄂尔多斯市的数字化转型提供了坚实基础。特别值得一提的是，盘古矿山大模型CVI预测工业互联网平台的引入，为煤炭、矿产等行业的智能化升级开辟了新路径。通过AI技术的赋能，平台实现了对生产过程的精准预测和高效管理，显著提升了生产效率和安全性。

二、在平台架构上：

鄂尔多斯市采用了“三统一”架构，即统一接入、统一管理和统一服务，确保了数据的一致性和系统的稳定性。同时，平台充分利用了云边协同的优势，实现了边缘节点与云端的无缝对接和实时交互。这种设计不仅降低了网络延迟，还提升了数据处理的实时性和准确性。

三、在应用场景方面：

平台覆盖了煤流通、风安监、巡检推水等多个领域，通过智能采集和分析生产数据，为企业提供了全面的生产管理和决策支持。此外，平台还支持工业全域连接，以云边协同和智能采集为基础，汇聚了线边中心的生产要素，为企业的数字化转型提供了全方位的支持。

四、在创新模式上：

平台引入了“边学边用”、“皮用庙城”等先进理念，鼓励企业在实际应用中不断探索和优化。同时，平台还建立了大模型应用开发与流转交易迭代模式，促进了工业应用的持续创新和生态伙伴的敏捷开发。

4.标准化AI开发流程引领未来：携手生态伙伴共创海量智能应用场景

一个以标准化AI开发流程为核心，汇聚生态伙伴力量，共同构建海量智能应用场景的宏伟蓝图被清晰勾勒。这一战略不仅展现了华为在人工智能领域的深厚积累与前瞻视野，也为行业内的合作伙伴提供了强大的技术支持与广阔的发展空间。

一、强调了标准化AI开发流程的重要性。

通过构建一套完善、统一的开发流程，能够显著提升AI项目的开发效率与质量。在这一流程中，从基础大模型的学习能力训练，到矿山行业等特定领域的原子能力构建，再到模型的预训练、在线学习及持续优化，每一个环节都紧密相连，形成了高效、可复制的AI开发体系。

二、展示了华为在算力资源方面的强大实力。

提供的人工智能算力与通用算力资源，足以支持多用户在线开发，为AI应用的快速迭代与优化提供了坚实的保障。这种强大的算力支撑，使得AI模型能够处理更为复杂、庞大的数据集，从而进一步提升其智能化水平。

在应用领域方面，大会重点介绍了煤矿行业的AI大模型智能应用。通过引入无人智能系统，不仅大幅减少了数据样本标注的工作量（减少90%），还显著提升了平均识别精度（提升20%）。

三、应用的上线周期也缩短到了天级。

极大地加速了AI技术在煤矿行业的落地与应用。这些成功案例不仅展示了AI技术的巨大潜力，也为其他行业的智能化转型提供了宝贵的经验与启示。

四、生态伙伴的重要性。

通过构建开放、共赢的生态体系，华为携手煤矿企业、工业互联网平台等各方力量，共同推动AI技术的创新与应用。这种合作模式不仅促进了技术的交流与共享，还加速了AI应用的商业化进程，为行业带来了更多的发展机遇与价值创造。

5.构建多维运营体系下的供需交易平台：释放平台价值，加速商业闭环

1. 平台定位与愿景：
• 概述：搭建以多维运营体系为主体的供需交易平台，旨在通过一站式数字化及智能化解决方案，实现区域商业资源的高效整合与管理。
• 目标：推动煤炭行业智能化转型，打破时间与空间限制，加速平台定制化成果的商业化转换，闭环产学研用价值。
2. 交易服务平台的统一与高效：
• 功能：提供统一交易审核平台，支持AI赋能的应用商品化服务，实现产品交易的全生命周期管理。
• 优势：透明化、标准化的交易流程，有效降低库存和广告成本，提升客户体验与满意度。
3. 供需双方的深度连接：
• 机制：建立高效、精准的供需对接机制，深入连接供需双方，降低交易成本，提高市场效率。
• 应用：包括数字展厅、广告门户等多元化应用，为供需双方提供便捷的展示与交流平台。
4. 煤炭行业的定制化服务：
• 服务内容：提供煤炭企业的定制化交易服务，涵盖标准化产品及解决方案，助力企业实现数字化转型。
• 监管与认证：建立商城准入认证机制、公开透明的商品指导价及服务流程管理机制，保障交易的真实性与公平性。
5. 高效驱动行业数字化：
• 策略：通过聚合优秀数字化商品，为煤炭行业提供全面的数字化解决方案，加速行业整体数字化进程。
• 成效：实现煤炭企业运营效率的提升，降低试错成本，促进产业链上下游的协同发展。

6.共建行业智能化生态平台：汇聚产业智能化解决方案，引领未来

一：背景与平台愿景

聚焦煤矿人工智能等前沿领域，旨在通过共建行业智能化生态平台，推动产业智能化解决方案的汇聚与创新。该平台不仅涵盖传统商品与新兴矿鸿商品的融合，还吸引了国内外众多科技企业的积极参与，共同探索智能化转型的新路径。

二：生态伙伴与入驻成果

截至目前，已有众多生态伙伴入驻该平台，包括北路智控、华海等知名企业，以及鄂尔多斯工业互联网平台等区域性平台。这些伙伴带来了丰富的工业应用场景和智慧应用商品，涵盖了AI人工智能、仿真工控、矿鸿设备等多个领域，展现了产业智能化生态的蓬勃生机。

三：工业应用场景的多样性

平台上的工业应用场景丰富多样，涵盖了机器人、矿山作业、机器视觉、巡检监控、火灾检测等多个方面。这些应用场景不仅提升了生产效率，还保障了生产安全，为煤炭等传统行业带来了深刻的变革。同时，平台上的280个智慧应用商品，更是为各行业提供了多样化的智能化解决方案。

四：技术创新与主频特色

在技术创新方面，平台注重AI、物联网、云计算等前沿技术的融合应用，推出了多种主频特色解决方案。这些方案不仅解决了传统行业中的痛点问题，还推动了行业的智能化升级。同时，平台还注重用户体验和数据分析能力的提升，为用户提供更加精准、高效的服务。

7.AI赋能矿山：实践流转，打造安全高效作业新生态

深入探讨了如何通过AI技术的实践流转，将其价值场景真正落地于矿山作业中，旨在显著提升作业安全性与效率。大会成功孵化了13类超过300个的生产应用场景，这些场景覆盖了矿山作业的方方面面，从日常操作到特殊工况，均实现了智能化升级。

一、安全提升方面：

1. 人员安全行为管理：通过AI识别技术，实时监测并纠正100+种人员不安全行为，有效预防了安全事故的发生。
2. 设备安全检测：从皮带异物检测到光杆传动监控，AI技术深入设备运行的每一个环节，确保设备处于最佳状态，减少故障停机时间。
3. 环境安全监控：涵盖气体浓度、温度湿度等多维度环境监测，为矿山作业提供安全预警，保障作业环境安全可控。

二、效率提升方面：

1. 作业流程优化：AI技术优化了矿山作业的多个环节，如物料运输、设备调度等，实现了作业流程的自动化与智能化，显著提高了作业效率。
2. 智能检测与维护：通过AI预测性维护，提前发现并解决设备潜在问题，减少了非计划停机时间，提高了设备利用率。
3. 数据驱动决策：利用大数据分析技术，对矿山作业数据进行深度挖掘，为管理层提供精准决策支持，推动矿山管理向智能化、精细化方向发展。

8.平台生态构建与数字化转型实践：共创矿山智能新篇章

鄂尔多斯平台在近期举办了一系列重要活动与合作发布，标志着平台在推动矿山行业数字化转型、构建产业生态方面迈出了坚实步伐。以下是关键时间节点与成果的总结：

1. 筑巢引凤，启动合作新篇章（2024.1）：
2. 平台成功举办上线发布会，携手11家A类大恒面伏伙伴、1家矿鸡铁伴及10家矿山企业，共同开启合作新纪元。通过红庆阁立体造势，持续打造具有产业特色的IP，有效提升了平台的品牌影响力。
3. 实践流转，打造示范标杆（2024.2）：平台积极响应国家关于工业互联网和数字化转型的号召，加入《工业互联网数字化转型推进中心》及《制造业数字化转型服务商》行列，致力于引导和推动广大中小企业加快数字化转型步伐，全面提升产业集群的数字化水平。同时，平台启动了首批示范矿山的打造工作，为行业树立了可复制、可推广的标杆案例。
4. 双榜助力，加速集群升级（2024.3）：在华为开发者大会2024的盛会上，鄂尔多斯平台与生态伙伴共同发布了首个软件著作权《输煤皮带智能化煤流检测监管系统》，进一步展现了平台在产业场景创新能力方面的实力。此外，平台还通过双榜助力机制，加速了产业集群的升级进程。
5. 深入合作，创新孵化成果显著（2024.5）：经过深入合作与创新孵化，平台成功完成了首批示范矿山的建设工作，包括红庆网、满果梁和纳汇矿等。这些示范矿山充分应用了前沿的AI大模型技术，展现了平台在技术创新与应用落地方面的卓越能力。

9.构建区域工业智能化转型的科技引擎与产业复制路径

如何面向未来，通过能力外溢的方式，打造区域工业智能化转型的科技引擎。这一战略聚焦于煤炭、煤化工、新能源、羊绒等核心产业，旨在通过持续创新与技术突破，开辟出全新的梭型产业赛道，从而引领区域工业向智能化、数字化方向迈进。

一、依托鄂尔多斯工业互联网平台

整合了区域内外的优质资源，形成了集矿鸿井工、盛天矿系列等先进技术于一体的综合解决方案。这些方案不仅针对煤炭、煤化工等传统产业进行了深度优化，还涵盖了安全监控、设备运维、能效管理等多个维度，为打造标杆示范矿山奠定了坚实基础。

二、进一步推动了智能化能力的复制与外溢。

通过综合髻控、智慧检测等先进技术手段的应用，我们成功实现了矿山生产流程的智能化改造，显著提升了生产效率和安全性。同时，这些成功经验和技术成果也被广泛复制到区域内的其他煤矿及非煤矿山，如电力、天然气、炼焦、制造、冶炼等多个行业，形成了跨行业的工业互联新生态。

三、继续深化与华为等科技巨头的合作

不断引入前沿技术和创新理念，推动区域工业智能化转型向更高层次发展。同时，我们也将积极探索新的商业模式和市场机会，为区域经济的持续繁荣注入新的动力。通过构建区域工业智能化转型的科技引擎与产业复制路径，我们有信心将鄂尔多斯打造成为全国乃至全球工业智能化发展的新高地。

本文参与华为云社区【内容共创】活动第27期,

任务8: 主题5：大模型赋能矿山产业集群智能化，打造工业互联网新范式