矿山产业集群大模型运营最佳实践.pdf

践行深度用云矿山产业集群大模型运营最佳实践版权所有 华为技术有限公司2024。保留一切权利。非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。免责声明商标声明 、华为、是华为技术有限公司商标或者注册商标。在本手册中以及本手册描述的产品中，出现的其它商标，产品名称，服务名称以及公司名称，由其各自的所有人拥有。本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺，华为不对您在本文档基础上做出的任何行为承担责任。华为可能不经通知修改上述信息，恕不另行通知。扫码了解更多序言F O R E W O R D 质生产力，作为当今时代推动社会经济发展的强大动力，包括技术和业态 模式的创新，正深刻改变着传统行业的面貌。在矿山行业中，人工智能、数字化和智能化的应用正在引领一场革命性的变革。鄂尔多斯市有着300多座煤矿，产能近10亿吨/年。2021年以来，在国家、自治区以及鄂尔多斯市的政策指导推动下，约有100处煤矿进行了智能矿山建设，形成了一定的建设成果，但是当前整个矿山行业智能化建设工作依然存在操作设备繁多、技术标准不统一、系统烟囱化建设等问题，导致智能化建设滞后于其他行业。同时，由于矿山智能化场景的需求具有碎片化、定制化和高门槛等特点，传统人工智能局限于特定行业场景和数据，因此难以实现大规模复制。为此，在市政府的正确领导下，数投公司联合华为公司积极合作，基于统一标准、统一架构、统一数据规范的“三统一”架构，集约化建设以AI算力、矿山AI大模型、开发平台和应用商城等先进技术为核心的新型工业互联网平台。汇聚数据和工具环境，支持AI大模型应用从“作坊式”到“工厂式”的升级迭代。栽下“梧桐树”，引得“凤凰”来，平台打造“前店后厂”的创新商业模式，致力于实现人工智能在矿山行业的创新孵化及应用推广，助力产业数字化，数字产业化发展。鄂尔多斯工业互联网平台从2023年年初完成顶层设计，5月完成可行性论证，9月份启动建设，始终遵循“高标准，高要求”的质量把控原则，2024年1月份面向全国正式发布。按照规划，3年内平台将实现100家伙伴入驻，服务企业超过260家，创新应用突破300个。平台将以鄂尔多斯市煤炭产业为先行示范点，逐步覆盖鄂尔多斯市其它优势产业，如煤化工、羊绒、新能源及装备制造等领域及周边区域，充分发挥平台能力，开放合作，让平台成为区域工业智能化转型的引擎。新 高凌云鄂尔多斯市数字投资有限公司 董事长 前，以科技创新全面推进新型工业化建设的号角已经吹响。基于云来构建 面向未来的新型工业体系，已成为工业界的普遍共识。将云上持续迭代的创新技术和具体的工业场景需求结合，将为工业转型注入源源不断的新动能。大模型加速渗透到工业领域，与新型工业互联网深度融合，赋能工业化发展，也让我们进一步认识到工业数智升级的可行性和必要性。纵观全球通用AI领域，我国在算力、算法和数据领域并没有明显的优势，但我们有全球最完整的工业品类，这为大模型的创新提供了丰富的应用场景和宝贵的私有数据，也将成为行业大模型发展无可比拟的优势。可以想象，企业将端侧海量的数据汇聚起来，通过企业专属大模型实现工业智能，再基于云边端协同架构将智能延伸到工业生产的每个角落，将极大的激发工业数据的澎湃活力。鄂尔多斯市是我国重要的传统煤矿、传统化工能源基地，华为是全球领先的ICT基础设施供应商。双方携手共建新型工业互联网平台，就是希望充分利用鄂尔多斯市能源产业和应用场景优势，发挥华为在云计算、人工智能等领域的技术优势，让大模型与行业场景深度融合，并积极探索产业集群的新模式。我们深刻地认识到，矿山智能化的落地是一个复杂的系统工程，平台的建设只是第一步，还需要探索匹配企业特点的新型工业互联网平台运营体系，形成一套流程、建立一个组织、培养一批高素质的运营人才，让新型工业互联网向内能够渗透更多的场景、发挥价值，向外发挥企业头部引领作用，赋能区域、行业和产业链上下游，共同营造开放包容的本地市场环境，加速工业智能化改造进程，合力驱动新型工业互联网的前进步伐。当 尚海峰华为主机上云军团CEO、混合云总裁序言F O R E W O R D 质生产力，作为当今时代推动社会经济发展的强大动力，包括技术和业态 模式的创新，正深刻改变着传统行业的面貌。在矿山行业中，人工智能、数字化和智能化的应用正在引领一场革命性的变革。鄂尔多斯市有着300多座煤矿，产能近10亿吨/年。2021年以来，在国家、自治区以及鄂尔多斯市的政策指导推动下，约有100处煤矿进行了智能矿山建设，形成了一定的建设成果，但是当前整个矿山行业智能化建设工作依然存在操作设备繁多、技术标准不统一、系统烟囱化建设等问题，导致智能化建设滞后于其他行业。同时，由于矿山智能化场景的需求具有碎片化、定制化和高门槛等特点，传统人工智能局限于特定行业场景和数据，因此难以实现大规模复制。为此，在市政府的正确领导下，数投公司联合华为公司积极合作，基于统一标准、统一架构、统一数据规范的“三统一”架构，集约化建设以AI算力、矿山AI大模型、开发平台和应用商城等先进技术为核心的新型工业互联网平台。汇聚数据和工具环境，支持AI大模型应用从“作坊式”到“工厂式”的升级迭代。栽下“梧桐树”，引得“凤凰”来，平台打造“前店后厂”的创新商业模式，致力于实现人工智能在矿山行业的创新孵化及应用推广，助力产业数字化，数字产业化发展。鄂尔多斯工业互联网平台从2023年年初完成顶层设计，5月完成可行性论证，9月份启动建设，始终遵循“高标准，高要求”的质量把控原则，2024年1月份面向全国正式发布。按照规划，3年内平台将实现100家伙伴入驻，服务企业超过260家，创新应用突破300个。平台将以鄂尔多斯市煤炭产业为先行示范点，逐步覆盖鄂尔多斯市其它优势产业，如煤化工、羊绒、新能源及装备制造等领域及周边区域，充分发挥平台能力，开放合作，让平台成为区域工业智能化转型的引擎。新 高凌云鄂尔多斯市数字投资有限公司 董事长 前，以科技创新全面推进新型工业化建设的号角已经吹响。基于云来构建 面向未来的新型工业体系，已成为工业界的普遍共识。将云上持续迭代的创新技术和具体的工业场景需求结合，将为工业转型注入源源不断的新动能。大模型加速渗透到工业领域，与新型工业互联网深度融合，赋能工业化发展，也让我们进一步认识到工业数智升级的可行性和必要性。纵观全球通用AI领域，我国在算力、算法和数据领域并没有明显的优势，但我们有全球最完整的工业品类，这为大模型的创新提供了丰富的应用场景和宝贵的私有数据，也将成为行业大模型发展无可比拟的优势。可以想象，企业将端侧海量的数据汇聚起来，通过企业专属大模型实现工业智能，再基于云边端协同架构将智能延伸到工业生产的每个角落，将极大的激发工业数据的澎湃活力。鄂尔多斯市是我国重要的传统煤矿、传统化工能源基地，华为是全球领先的ICT基础设施供应商。双方携手共建新型工业互联网平台，就是希望充分利用鄂尔多斯市能源产业和应用场景优势，发挥华为在云计算、人工智能等领域的技术优势，让大模型与行业场景深度融合，并积极探索产业集群的新模式。我们深刻地认识到，矿山智能化的落地是一个复杂的系统工程，平台的建设只是第一步，还需要探索匹配企业特点的新型工业互联网平台运营体系，形成一套流程、建立一个组织、培养一批高素质的运营人才，让新型工业互联网向内能够渗透更多的场景、发挥价值，向外发挥企业头部引领作用，赋能区域、行业和产业链上下游，共同营造开放包容的本地市场环境，加速工业智能化改造进程，合力驱动新型工业互联网的前进步伐。当 尚海峰华为主机上云军团CEO、混合云总裁目录D I R E C T O R Y1.1 全球主要国家持续布局工业智能化1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展工业智能化趋势洞察0101-052.1 新型工业互联网平台参考架构2.2 大模型x新型工业互联网，赋能矿山产业集群 智能化新型工业互联网平台是加速工业智能化的核心引擎0206-103.1 运营全景3.2 运营体系：构建全流程保障机制3.3 场景运营：持续孵化新场景3.4 生态运营：促进产业生态繁荣发展3.5 市场运营：塑造智能矿山品牌影响力3.6 技术运营：坚实底座赋能模型升级3.7 运营门户：一站式支撑运营活动4.1 打造体系，全流程赋能业务4.2 聚力伙伴，繁荣应用生态4.3 使能创新，模型越用越好4.4 实践流转，行业能力商业化4.5 立体造势，打造产业特色IP矿山产业集群大模型运营架构0311-31鄂尔多斯平台大模型运营成果0432-38未来展望0539-40目录D I R E C T O R Y1.1 全球主要国家持续布局工业智能化1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展工业智能化趋势洞察0101-052.1 新型工业互联网平台参考架构2.2 大模型x新型工业互联网，赋能矿山产业集群 智能化新型工业互联网平台是加速工业智能化的核心引擎0206-103.1 运营全景3.2 运营体系：构建全流程保障机制3.3 场景运营：持续孵化新场景3.4 生态运营：促进产业生态繁荣发展3.5 市场运营：塑造智能矿山品牌影响力3.6 技术运营：坚实底座赋能模型升级3.7 运营门户：一站式支撑运营活动4.1 打造体系，全流程赋能业务4.2 聚力伙伴，繁荣应用生态4.3 使能创新，模型越用越好4.4 实践流转，行业能力商业化4.5 立体造势，打造产业特色IP矿山产业集群大模型运营架构0311-31鄂尔多斯平台大模型运营成果0432-38未来展望0539-40021.1 全球主要国家持续布局工业智能化 工业智能化已成为未来全球工业升级转型的战略方向“数字化、智能化、绿色化”已成为全球经济发展主旋律，也是工业领域如制造、电力、油气和矿山等行业转型升级的重要方向。放眼世界，欧美国多年来持续并强化布局先进制造业，自2011年起发布先进制造业伙伴计划、成立工业互联网联盟、发布2022国家先进制造业战略等一系列战略与计划，意图引领工业数字化发展，持续扩大工业领域的核心竞争优势。德国是全球率先提出工业4.0概念的国家，自2010年先后提出高技术战略2020、工业战略2030、人工智能战略和德国新数字化战略等系列战略规划，意图提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。工业智能化趋势洞察美主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推进工业智能化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。制造业转型不仅旨在复兴传统工业，更是在全球竞争中抢占先机，通过技术创新和产业融合，构建新型工业生态系统，推动工业领域的全面升级。因此，推动工业智能化升级，是实现工业向高端化、绿色化转型的重要支撑。中国在工业智能化赛道上持续布局回顾过去十年，中国的工业智能化战略始终围绕实现新型工业化的目标，通过一系列配套政策和措施，积极推动工业智能化进程。政府制定了详尽的发展规划，通过政策指引，支持各地建立工业智能化示范区和示范场景。同时注重从顶层设计到具体实施的全方位推进，通过完善的政策支持体系，包括财政激励、技术标准制定、人才培01代表国家产业主张德国工业4.0美国工业互联网中国聚焦行业制造业为主泛工业（能源、医疗、制造、交通）泛工业（能源、医疗、制造、交通）典型场景智能装备、智能工厂、智能生产工业大数据分析和预测维护智能化生产、服务化延伸、网络化协同价值驱动降本增效、柔性生产、产品智能服务卖产品卖服务（基于大数据）政策牵引、模式创新、产业集群升级切入环节关键体系主导厂商西门子、博世、SAP，以及德国众多细分行业、细分领域的“隐形冠军”信通院、三一集团、航天云网、海尔、中国电信、华为等特点及阶段标准化、现场技术强、顶层设计已完成处于商业推广落地关键时期事实标准、云端技术强、现场能力不足从大企业转为小企业技术创新驱动时期场景丰富、数据丰富、制造业大而不强顶层设计与商业推广同步走，政策强牵引工业互联网+智能制造云端（协同）大数据分析、互联网服务系统平台（核心）CPS信息物联系统终端设备（重点）传感器+机器人+装备网络（协同）物联网IP化/无线化OT强推动力云端（核心）大数据分析、互联网服务终端设备（协同）传感器+嵌入式智能分析软件网络（协同）物联网IP化/无线化IT强推动力工业互联网平台网络强基标识解析数据汇聚融合应用创新安全CT/IT强，OT大，产业集群广设计生产维护设计生产维护设计生产维护供应链5大发起公司：GE、思科、Intel、IBM、AT&T图1-1 全球主要工业国的工业智能化战略区别021.1 全球主要国家持续布局工业智能化 工业智能化已成为未来全球工业升级转型的战略方向“数字化、智能化、绿色化”已成为全球经济发展主旋律，也是工业领域如制造、电力、油气和矿山等行业转型升级的重要方向。放眼世界，欧美国多年来持续并强化布局先进制造业，自2011年起发布先进制造业伙伴计划、成立工业互联网联盟、发布2022国家先进制造业战略等一系列战略与计划，意图引领工业数字化发展，持续扩大工业领域的核心竞争优势。德国是全球率先提出工业4.0概念的国家，自2010年先后提出高技术战略2020、工业战略2030、人工智能战略和德国新数字化战略等系列战略规划，意图提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。工业智能化趋势洞察美主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推进工业智能化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。制造业转型不仅旨在复兴传统工业，更是在全球竞争中抢占先机，通过技术创新和产业融合，构建新型工业生态系统，推动工业领域的全面升级。因此，推动工业智能化升级，是实现工业向高端化、绿色化转型的重要支撑。中国在工业智能化赛道上持续布局回顾过去十年，中国的工业智能化战略始终围绕实现新型工业化的目标，通过一系列配套政策和措施，积极推动工业智能化进程。政府制定了详尽的发展规划，通过政策指引，支持各地建立工业智能化示范区和示范场景。同时注重从顶层设计到具体实施的全方位推进，通过完善的政策支持体系，包括财政激励、技术标准制定、人才培01代表国家产业主张德国工业4.0美国工业互联网中国聚焦行业制造业为主泛工业（能源、医疗、制造、交通）泛工业（能源、医疗、制造、交通）典型场景智能装备、智能工厂、智能生产工业大数据分析和预测维护智能化生产、服务化延伸、网络化协同价值驱动降本增效、柔性生产、产品智能服务卖产品卖服务（基于大数据）政策牵引、模式创新、产业集群升级切入环节关键体系主导厂商西门子、博世、SAP，以及德国众多细分行业、细分领域的“隐形冠军”信通院、三一集团、航天云网、海尔、中国电信、华为等特点及阶段标准化、现场技术强、顶层设计已完成处于商业推广落地关键时期事实标准、云端技术强、现场能力不足从大企业转为小企业技术创新驱动时期场景丰富、数据丰富、制造业大而不强顶层设计与商业推广同步走，政策强牵引工业互联网+智能制造云端（协同）大数据分析、互联网服务系统平台（核心）CPS信息物联系统终端设备（重点）传感器+机器人+装备网络（协同）物联网IP化/无线化OT强推动力云端（核心）大数据分析、互联网服务终端设备（协同）传感器+嵌入式智能分析软件网络（协同）物联网IP化/无线化IT强推动力工业互联网平台网络强基标识解析数据汇聚融合应用创新安全CT/IT强，OT大，产业集群广设计生产维护设计生产维护设计生产维护供应链5大发起公司：GE、思科、Intel、IBM、AT&T图1-1 全球主要工业国的工业智能化战略区别1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展1、中国矿山行业已进入智能化发展新进程中国正在推动工业智能化，矿山行业作为工业的重要组成部分，在我国工业中占据着重要地位，并且作为工业智能化的先行者，起着引领作用。“富煤、贫油、少气”是我国资源的特征，煤炭产量占矿产资源开采总量的85%以上，2023年我国原煤产量47.1亿吨，煤炭消费0403量增长5.6%，煤炭消费量占能源消费总量比重为55.3%。煤炭资源成熟可靠、价格低廉等优势，决定了煤炭是我国能源体系的支柱。煤矿行业属于特殊高危行业，具有生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富等特点，尤其是生产环节面临水、火、顶板、瓦斯、煤尘五大灾害威胁，安全生产压力大。矿山行业在实现提效、增安、少人无人的路上经历了四个阶段：机械化、自动化、信息化、智能化。2015年和2016年中国分别提出了“智能制造”与“工业互联网”建设目标。2017年7月国务院印发新一代人工智能发展规划的通知,提出“三步走”战略目标。2021年12月工业和信息化部、教育部等八部门印发“十四五”智能制造发展规划，提出在2025年之前，制造行业智能化升级成效显著，供给能力明显增强，基础支撑更加坚实。2022年8月科技部发布关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知，提出构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态。2023年5月中国电子技术标准化研究院发布了智能制造成熟度指数报告，表明2022年我国37%的制造业企业达到智能制造成熟度二级及以上水平。2024年3月在十四届全国人大二次会议的政府工作报告中，国务院总理李强明确指出要深入推进数字经济创新发展，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用。2022年12月中国信息通信研究院发布工业智能白皮书，提出了面向工业全环节的三种核心应用模式。阶段一：机械化矿山机械化是指在矿山生产过程中使用各种机械设备进行作业，通过控制电气化，并由人工进行决策和执行，逐步提高矿山生产的效率和安全性，降低了劳动强度和成本。阶段二：自动化矿山自动化是在矿山机械化基础上，通过应用自动化技术实现矿山生产的自动化控制和管理。矿山自动化的基本要素包括多机联动、机电一体化等，从而提高生产效率和安全性。阶段三：信息化矿山信息化是指通过应用信息技术对矿山生产、管理、决策等各个环节进行数字化、网络化、智能化改造，包括生产信息的采集、传输、处理、分析和应用等。矿山信息化的应用可以实现生产过程的实时监控、远程控制、自动化调度等，在提高生产效率和降低生产成本的同时，促进矿山生产的可持续发展。阶段四：智能化矿山智能化是在矿山自动化和信息化基础上，通过应用人工智能、大数据、云计算等先进技术实现矿山生产的智能化控制和管理、智能分析、智能决策、主动预防、预测性维护等，进一步提高生产效率、降低生产成本、提高安全性，促进矿山生产的智能化转型。养等，形成了一个系统化的推进机制。此外各地政府和企业积极参与，推动了一大批智能化项目的落地，为其它地区和行业提供了可复制、可推广的经验和模式。1.2 中国加速推进矿山智能化高质量发展1、中国矿山行业已进入智能化发展新进程中国正在推动工业智能化，矿山行业作为工业的重要组成部分，在我国工业中占据着重要地位，并且作为工业智能化的先行者，起着引领作用。“富煤、贫油、少气”是我国资源的特征，煤炭产量占矿产资源开采总量的85%以上，2023年我国原煤产量47.1亿吨，煤炭消费0403量增长5.6%，煤炭消费量占能源消费总量比重为55.3%。煤炭资源成熟可靠、价格低廉等优势，决定了煤炭是我国能源体系的支柱。煤矿行业属于特殊高危行业，具有生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富等特点，尤其是生产环节面临水、火、顶板、瓦斯、煤尘五大灾害威胁，安全生产压力大。矿山行业在实现提效、增安、少人无人的路上经历了四个阶段：机械化、自动化、信息化、智能化。2015年和2016年中国分别提出了“智能制造”与“工业互联网”建设目标。2017年7月国务院印发新一代人工智能发展规划的通知,提出“三步走”战略目标。2021年12月工业和信息化部、教育部等八部门印发“十四五”智能制造发展规划，提出在2025年之前，制造行业智能化升级成效显著，供给能力明显增强，基础支撑更加坚实。2022年8月科技部发布关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知，提出构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态。2023年5月中国电子技术标准化研究院发布了智能制造成熟度指数报告，表明2022年我国37%的制造业企业达到智能制造成熟度二级及以上水平。2024年3月在十四届全国人大二次会议的政府工作报告中，国务院总理李强明确指出要深入推进数字经济创新发展，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用。2022年12月中国信息通信研究院发布工业智能白皮书，提出了面向工业全环节的三种核心应用模式。阶段一：机械化矿山机械化是指在矿山生产过程中使用各种机械设备进行作业，通过控制电气化，并由人工进行决策和执行，逐步提高矿山生产的效率和安全性，降低了劳动强度和成本。阶段二：自动化矿山自动化是在矿山机械化基础上，通过应用自动化技术实现矿山生产的自动化控制和管理。矿山自动化的基本要素包括多机联动、机电一体化等，从而提高生产效率和安全性。阶段三：信息化矿山信息化是指通过应用信息技术对矿山生产、管理、决策等各个环节进行数字化、网络化、智能化改造，包括生产信息的采集、传输、处理、分析和应用等。矿山信息化的应用可以实现生产过程的实时监控、远程控制、自动化调度等，在提高生产效率和降低生产成本的同时，促进矿山生产的可持续发展。阶段四：智能化矿山智能化是在矿山自动化和信息化基础上，通过应用人工智能、大数据、云计算等先进技术实现矿山生产的智能化控制和管理、智能分析、智能决策、主动预防、预测性维护等，进一步提高生产效率、降低生产成本、提高安全性，促进矿山生产的智能化转型。养等，形成了一个系统化的推进机制。此外各地政府和企业积极参与，推动了一大批智能化项目的落地，为其它地区和行业提供了可复制、可推广的经验和模式。新型工业互联网平台是加速工业智能化的核心引擎2、国家持续推进智能化建设政策，矿山智能化机会与挑战并存国家通过印发建设指南，发布标准化体系，推进试点示范，给矿山智能化转型带来了机遇。2020年2月，国务院八部委联合下发了关于加快煤矿智能化发展的指导意见（发改能源2020283号），提出三阶段发展目标。2022年10月国家矿山安监局、财政部印发煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案（矿安2022128号），以遏制矿山重特大事故为目标，建设AI视频智能辅助监管监察系统、应急处置视频智能通讯系统和重大违法行为智能识别分析系统，夯实矿山安全基础。2024年3月国家能源局印发了关于煤矿智能化标准体系建设指南，明确了煤矿智能化标准体系框架和重点建设内容，指导相关标准制修订，促进标准实施。2024年4月，国家矿山安监局等七部委印发关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见，意见指出到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，推动“人工智能+矿山”融合发展。煤矿智能化建设进程中面临三个挑战：系统烟囱化：煤企面临设备多、系统多的问题，且缺乏标准化、一站式智能矿山建设解决方案，各自为政重复建设，方案多种多样，效果参差不齐；同时存在大量“烟囱式”系统，缺乏共享机制和平台支撑，导致行业知识无法沉淀，规模化推广困难。智能化基础薄弱：煤企自建算力有限，试错成本高，算力资源无法有效利用；传统“作坊式”开发，开发效率低、周期长、能力无法有效积累；缺乏大模型可视化开发平台，对小模型的依赖导致产品精度低、泛化性差，影响智能化建设效果。数据流通难：各个煤矿按需设计，数据为特定应用服务，难以向其他应用提供数据，形成众多“数据孤岛”；煤机装备和对应的系统七国八制，数据缺乏统一标准和接口，系统之间数据打通和协同困难，阻碍煤矿智能化的建设进程。因此，有必要集约化建设区域产业集群数字化平台，通过统一建设规范，实现产业集群共享，同时引入AI大模型，加速区域智能化转型。在此基础上，形成一站式模型服务的企业应用市场，加速AI产品与解决方案的交易。该平台可以将矿端的数据统一采集、入湖，为算法训练提供标准数据，提升数据流转效率。0605新型工业互联网平台是加速工业智能化的核心引擎2、国家持续推进智能化建设政策，矿山智能化机会与挑战并存国家通过印发建设指南，发布标准化体系，推进试点示范，给矿山智能化转型带来了机遇。2020年2月，国务院八部委联合下发了关于加快煤矿智能化发展的指导意见（发改能源2020283号），提出三阶段发展目标。2022年10月国家矿山安监局、财政部印发煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总体方案（矿安2022128号），以遏制矿山重特大事故为目标，建设AI视频智能辅助监管监察系统、应急处置视频智能通讯系统和重大违法行为智能识别分析系统，夯实矿山安全基础。2024年3月国家能源局印发了关于煤矿智能化标准体系建设指南，明确了煤矿智能化标准体系框架和重点建设内容，指导相关标准制修订，促进标准实施。2024年4月，国家矿山安监局等七部委印发关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见，意见指出到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，推动“人工智能+矿山”融合发展。煤矿智能化建设进程中面临三个挑战：系统烟囱化：煤企面临设备多、系统多的问题，且缺乏标准化、一站式智能矿山建设解决方案，各自为政重复建设，方案多种多样，效果参差不齐；同时存在大量“烟囱式”系统，缺乏共享机制和平台支撑，导致行业知识无法沉淀，规模化推广困难。智能化基础薄弱：煤企自建算力有限，试错成本高，算力资源无法有效利用；传统“作坊式”开发，开发效率低、周期长、能力无法有效积累；缺乏大模型可视化开发平台，对小模型的依赖导致产品精度低、泛化性差，影响智能化建设效果。数据流通难：各个煤矿按需设计，数据为特定应用服务，难以向其他应用提供数据，形成众多“数据孤岛”；煤机装备和对应的系统七国八制，数据缺乏统一标准和接口，系统之间数据打通和协同困难，阻碍煤矿智能化的建设进程。因此，有必要集约化建设区域产业集群数字化平台，通过统一建设规范，实现产业集群共享，同时引入AI大模型，加速区域智能化转型。在此基础上，形成一站式模型服务的企业应用市场，加速AI产品与解决方案的交易。该平台可以将矿端的数据统一采集、入湖，为算法训练提供标准数据，提升数据流转效率。06050807工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的关键基础设施。通过人、机、物的全面互联，构建起覆盖全要素、全产业链、全价值链的全新制造与服务体系，为工业数字化、网络化、智能化转型提供升级路径，是我国实现新型工业化的关键基础设施和重要驱动力量。工业互联网为以大模型为代表的AI智能化应用规模推广提供了天然土壤。大模型基于大数据量、大参数量、大算力，已经成为人工智能产业的主要路线。大模型在实际场景中落地是一个系统工程，包含场景应用、数据、算力、算法，依赖用户良好的信息化和数字化基础，而新型工业互联网可以为数据开发、算法开发、应用开发、模型部署提供关键能力。工业智能是人工智能在工业领域的融合延伸，大模型将进一步加速工业智能化转型。大模型具有强大的泛化能力和更好的跨模态、跨领域应用能力，在研发设计、生产制造、运维管理、培训服务等工业环节具备广泛的应用价值。矿山行业中通常基于视觉大模型、预测大模型、自然语言大模型来实现人员安全、焦化配煤、洗选煤、智能客服等典型场景的智能化。以视觉大模型为例，通过深度学习矿山场景的图像和视频数据，能够精确识别潜在安全隐患，实现了矿山作业的自动化和智能化监控，大幅降低井下安全事故、提高工作效率、减少人力需求、降低成本。此外，视觉大模型凭借出色的泛化能力，能够适应复杂的矿山环境，通过边学边用机制，不断在线升级，带来更高的运营效率和竞争优势。将大模型服务融入到工业互联网平台，可以满足从单点应用、局部优化到业务贯通的协同发展和全面智能化升级，打造高效率、低成本、绿色化的工业智能解决方案，进而实现对矿山生产现场精确的实时监控、预警和智能决策等。数字化方兴未艾，智能化已然到来。2024年4月华为云面向业界首次发布融入AI大模型能力的新型工业互联网平台参考架构，致力于帮助工业企业加速“数字化、智能化、绿色化、可持续化”转型。1、工业全域连接，以云边协同和智能数采为基础，实现设备上云和业务上云，广泛汇聚端边中心的各类生产要素云边协同：通过构建多级的工业云边协同部署架构，实现云边端一体化设备管理协同，以及工业应用、数据模型、AI模型等生产应用的部署协同，满足工业企业生产边缘差异化建设需求。“中心训练、边缘推理”，实现中心资源池的最大化共享和复用，提升资源利用率；同时支持将中心云上开发的AI算法分钟级推送到边缘进行快速部署，降低应用管理难度。智能数采：提供面向工业设备、工业软件系统和工业IT系统统一高效的OT/IT数采接入能力，助力工业企业实现工业数字孪生，并为工业AI大模型提供高质量私有数据。2、工业数智使能，以数据融合和数智协同为核心，通过大数据和AI技术，促进IT&OT数据融合、工业知识沉淀复用、工业数据价值释放和工业智能化跃升数据融合：构建工业大数据湖及数仓，与工业云边协同系统进行交互，通过数据链路集成和多源数据协同分析，形成全链路工业数据治理及资产沉淀；通过OT和IT数据融合，可以对各类采集数据进行治理和对外提供服务能力，促进数据价值的挖掘，为AI大模型提供高质量数据支撑。数智协同：构建企业人工智能中心，通过湖仓新型工业互联网平台以云为基础，融合了网络、安全、工业智能、应用等数字化资源与能力，与传统工业体系架构之间相互作用并深度融合，已成为面向工业企业生产核心场景数智化转型的标准建设架构。2.1 新型工业互联网平台参考架构云（集团/分公司）边（工厂/作业区）端（场站/车间）数智协同湖仓智一体|AI开发平台数据融合IT&OT统一集成|资产建模应用开发工业类软件开发|通用软件开发|软件工程能力工业应用创新工业数智使能云边协同数据分析|数据治理|模型推理|应用管理智能数采多协议|高并发|多场景传统PLC制造管理系统智能设备第三方物联平台中心训练边缘推理矿山油气制造电力化工新能源羊绒智一体、开箱即用的场景化套件、工业行业大模型、AI运营管理平台等能力，实现从AI平台生产大模型到工业智能工作流开发的全流程支撑，沉淀企业AI应用资产，助力企业提升生产效率，降低运行成本，预防风险事故。3、工业应用创新，提供面向通用软件、工业软件、工程能力建设的平台，使能生态伙伴敏捷开发提质增效，助力实现新型工业化的生产力跃迁应用开发：为企业提供工业软件云、全流程软件开发工具链、工业轻应用平台等产品，使能工业应用创新生产线。基于无码或少码化的应用使能平台服务，面向煤矿企业和生态伙伴提供可视化模型及组件，并提供分类下的细粒度组件清单，包含煤矿生产流程所需要的主要设备组件，如采煤机、液压支柱等，快速高效开发出各类联合创新商品。此外，编排的应用可调动AI推理结果，并将告警信息、视频信息、AI分析结果清晰展示，实现业务的联动控制。工业全域连接AI大模型图2-1 新型工业互联网平台参考架构0807工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的关键基础设施。通过人、机、物的全面互联，构建起覆盖全要素、全产业链、全价值链的全新制造与服务体系，为工业数字化、网络化、智能化转型提供升级路径，是我国实现新型工业化的关键基础设施和重要驱动力量。工业互联网为以大模型为代表的AI智能化应用规模推广提供了天然土壤。大模型基于大数据量、大参数量、大算力，已经成为人工智能产业的主要路线。大模型在实际场景中落地是一个系统工程，包含场景应用、数据、算力、算法，依赖用户良好的信息化和数字化基础，而新型工业互联网可以为数据开发、算法开发、应用开发、模型部署提供关键能力。工业智能是人工智能在工业领域的融合延伸，大模型将进一步加速工业智能化转型。大模型具有强大的泛化能力和更好的跨模态、跨领域应用能力，在研发设计、生产制造、运维管理、培训服务等工业环节具备广泛的应用价值。矿山行业中通常基于视觉大模型、预测大模型、自然语言大模型来实现人员安全、焦化配煤、洗选煤、智能客服等典型场景的智能化。以视觉大模型为例，通过深度学习矿山场景的图像和视频数据，能够精确识别潜在安全隐患，实现了矿山作业的自动化和智能化监控，大幅降低井下安全事故、提高工作效率、减少人力需求、降低成本。此外，视觉大模型凭借出色的泛化能力，能够适应复杂的矿山环境，通过边学边用机制，不断在线升级，带来更高的运营效率和竞争优势。将大模型服务融入到工业互联网平台，可以满足从单点应用、局部优化到业务贯通的协同发展和全面智能化升级，打造高效率、低成本、绿色化的工业智能解决方案，进而实现对矿山生产现场精确的实时监控、预警和智能决策等。数字化方兴未艾，智能化已然到来。2024年4月华为云面向业界首次发布融入AI大模型能力的新型工业互联网平台参考架构，致力于帮助工业企业加速“数字化、智能化、绿色化、可持续化”转型。1、工业全域连接，以云边协同和智能数采为基础，实现设备上云和业务上云，广泛汇聚端边中心的各类生产要素云边协同：通过构建多级的工业云边协同部署架构，实现云边端一体化设备管理协同，以及工业应用、数据模型、AI模型等生产应用的部署协同，满足工业企业生产边缘差异化建设需求。“中心训练、边缘推理”，实现中心资源池的最大化共享和复用，提升资源利用率；同时支持将中心云上开发的AI算法分钟级推送到边缘进行快速部署，降低应用管理难度。智能数采：提供面向工业设备、工业软件系统和工业IT系统统一高效的OT/IT数采接入能力，助力工业企业实现工业数字孪生，并为工业AI大模型提供高质量私有数据。2、工业数智使能，以数据融合和数智协同为核心，通过大数据和AI技术，促进IT&OT数据融合、工业知识沉淀复用、工业数据价值释放和工业智能化跃升数据融合：构建工业大数据湖及数仓，与工业云边协同系统进行交互，通过数据链路集成和多源数据协同分析，形成全链路工业数据治理及资产沉淀；通过OT和IT数据融合，可以对各类采集数据进行治理和对外提供服务能力，促进数据价值的挖掘，为AI大模型提供高质量数据支撑。数智协同：构建企业人工智能中心，通过湖仓新型工业互联网平台以云为基础，融合了网络、安全、工业智能、应用等数字化资源与能力，与传统工业体系架构之间相互作用并深度融合，已成为面向工业企业生产核心场景数智化转型的标准建设架构。2.1 新型工业互联网平台参考架构云（集团/分公司）边（工厂/作业区）端（场站/车间）数智协同湖仓智一体|AI开发平台数据融合IT&OT统一集成|资产建模应用开发工业类软件开发|通用软件开发|软件工程能力工业应用创新工业数智使能云边协同数据分析|数据治理|模型推理|应用管理智能数采多协议|高并发|多场景传统PLC制造管理系统智能设备第三方物联平台中心训练边缘推理矿山油气制造电力化工新能源羊绒智一体、开箱即用的场景化套件、工业行业大模型、AI运营管理平台等能力，实现从AI平台生产大模型到工业智能工作流开发的全流程支撑，沉淀企业AI应用资产，助力企业提升生产效率，降低运行成本，预防风险事故。3、工业应用创新，提供面向通用软件、工业软件、工程能力建设的平台，使能生态伙伴敏捷开发提质增效，助力实现新型工业化的生产力跃迁应用开发：为企业提供工业软件云、全流程软件开发工具链、工业轻应用平台等产品，使能工业应用创新生产线。基于无码或少码化的应用使能平台服务，面向煤矿企业和生态伙伴提供可视化模型及组件，并提供分类下的细粒度组件清单，包含煤矿生产流程所需要的主要设备组件，如采煤机、液压支柱等，快速高效开发出各类联合创新商品。此外，编排的应用可调动AI推理结果，并将告警信息、视频信息、AI分析结果清晰展示，实现业务的联动控制。工业全域连接AI大模型图2-1 新型工业互联网平台参考架构1、工业全域连接，以云边协同和智能数采为基础，实现设备上云和业务上云，广泛汇聚端边中心的各类生产要素云边协同：通过构建多级的工业云边协同部署架构，实现云边端一体化设备管理协同，以及工业应用、数据模型、AI模型等生产应用的部署协同，满足工业企业生产边缘差异化建设需求。“中心训练、边缘推理”，实现中心资源池的最大化共享和复用，提升资源利用率；同时支持将中心云上开发的AI算法分钟级推送到边缘进行快速部署，降低应用管理难度。智能数采：提供面向工业设备、工业软件系统和工业IT