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      30億數(shù)據(jù)跑出的大模型,革了采礦業(yè)的命

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      有點數(shù)·數(shù)字經(jīng)濟(jì)工作室原創(chuàng)

      作 者 |伊各義

      從去年火到今年的這波人工智能革新以大模型為突破點,從產(chǎn)品上看,接近用戶層的大模型頻繁出圈,包括文生視頻領(lǐng)域的Sora、Pika,問答領(lǐng)域的OpenAI、Kimi等。

      據(jù)不完全統(tǒng)計,國內(nèi)公開發(fā)布的大模型產(chǎn)品已達(dá)200余個,大模型產(chǎn)業(yè)競爭真正進(jìn)入了“百模大戰(zhàn)”階段。雖然絕大多數(shù)產(chǎn)品以自然語言對話為主要功能,提供聊天對話、創(chuàng)意寫作、代碼生成等服務(wù),但人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也在突進(jìn)。

      除了能“聊天”,大模型正變得越來越會“干活”。熱鬧的“百模大戰(zhàn)”中,贏家或許不用多“說話”。

      01 | .先讓設(shè)備會“說話”,而且得“說普通話”

      提起煤礦,你心目中會出現(xiàn)什么樣的生產(chǎn)場景?是不是“戴著頭盔,一身煤灰,滿臉漆黑”?事實上,如今的礦工“穿著西裝,打著領(lǐng)帶,就把煤采了”,這種革命性的顛覆,正是得益于AI大模型在煤炭行業(yè)的介入。

      大模型進(jìn)礦山,首先得讓設(shè)備之間實現(xiàn)順暢“溝通”。

      以國家能源集團(tuán)神東煤炭為例,它有1370多家主要設(shè)備供應(yīng)商,10萬臺各類設(shè)備、10余類操作系統(tǒng)、500多種需要適配對接的通信協(xié)議。不同的設(shè)備裝置具有不同的操作系統(tǒng),同一家供應(yīng)商不同時期提供的操作系統(tǒng)及應(yīng)用彼此不兼容,造成設(shè)備之間數(shù)據(jù)共享難,信息互通難,生產(chǎn)作業(yè)智能聯(lián)動難。

      國能神東所面臨的這個問題也是很多礦山所遇到的共性問題,擺在它們面前的,是如何構(gòu)造統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一架構(gòu),建立統(tǒng)一的信息化、智能化作業(yè)支撐系統(tǒng),實現(xiàn)智能化協(xié)同作業(yè)和生產(chǎn)控制,實現(xiàn)自感知自優(yōu)化的決策支撐。

      所以,首先要在操作系統(tǒng)上實現(xiàn)創(chuàng)新,直擊設(shè)備與數(shù)據(jù)孤島的痛點。一方面,是將各類煤礦裝備智能化,提升設(shè)備在線率,讓更多設(shè)備“能說話”;另一方面,是在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭就統(tǒng)一了設(shè)備對話的語言,讓設(shè)備“說普通話”。

      當(dāng)設(shè)備們具有智能化的能力和泛在聯(lián)網(wǎng)的能力,礦山也就具備了邁向智能的基礎(chǔ):萬物實時互聯(lián)。煤礦工人、裝備、環(huán)境、數(shù)據(jù)、應(yīng)用通過網(wǎng)絡(luò)連接在一起,踏向智能礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快車道:以泛在的連接為支撐,通過平臺化的服務(wù),實現(xiàn)煤礦生產(chǎn)海量數(shù)據(jù)的存儲、管理、計算和分析,挖掘數(shù)據(jù)價值,同時基于煤礦生產(chǎn)實踐的數(shù)據(jù)分析能力變現(xiàn)成知識,實現(xiàn)知識的智能化,進(jìn)而不斷迭代,實現(xiàn)創(chuàng)新的智能化和常態(tài)化。

      在煤炭精準(zhǔn)開采的層級架構(gòu)中,包括感知層、傳輸層、云(數(shù)字平臺)和應(yīng)用層。其中,上面提到的礦鴻系統(tǒng)解決的就是感知層信息孤島問題,而傳輸層同樣是智能礦山的重中之重,因為煤炭井下開采涉及應(yīng)力場、裂隙場、滲流場等諸多問題,采場及開采擾動區(qū)地應(yīng)力、瓦斯壓力、瓦斯涌出量、裂隙發(fā)育區(qū)等信息的傳輸至關(guān)重要。

      智能煤礦的本質(zhì),是借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云、AI等信息科技,將煤炭工業(yè)由勞動密集型升級為技術(shù)密集型,實現(xiàn)超精準(zhǔn)的開采。

      02 | .以前3天干的活,如今10分鐘就搞定

      現(xiàn)在,在下井閘機(jī)口,在井下巷道、安全禁區(qū),掘進(jìn)作業(yè)中,機(jī)器視覺技術(shù)正在替代安全員這個崗位,通過視頻24小時監(jiān)控,能夠識別人員摔倒、違章自動抓拍,一旦有人進(jìn)入禁止區(qū)域,會自動提示撤離。

      煤炭開采中,井巷或工作面周圍巖體由于彈性變形能瞬時釋放,會產(chǎn)生劇烈破壞,這是煤礦重大災(zāi)害之一。通過向煤壁鉆孔,可以使煤體壓縮彈性能不斷釋放,從而化解沖擊地壓。但這個辦法難在確定鉆孔直徑、鉆孔深度、鉆孔間距、裝藥量和鉆孔方向等復(fù)雜的參數(shù),需要井下錄制視頻,再逐個進(jìn)行人工核驗,一次施工往往需要3天。

      如今安上“眼睛”的打孔桿不光實時看到打孔作業(yè)現(xiàn)場情況,并且能標(biāo)注孔洞,將現(xiàn)場圖片實時上傳,這些圖片“喂”給大模型,實時訓(xùn)練,形成算法包,再發(fā)回礦上的應(yīng)用服務(wù)器進(jìn)行視頻分析,打的孔數(shù)量不足,深度不夠時會立刻報警;如果出現(xiàn)誤差,模型會再訓(xùn)練,實時更新、實時訓(xùn)練,這種企業(yè)內(nèi)部閉環(huán)的算法模型持續(xù)優(yōu)化機(jī)制,使得大模型越用越精準(zhǔn)。

      經(jīng)過大模型的加持,打孔情況實時傳輸給系統(tǒng),AI可以準(zhǔn)確識別視頻中鉆機(jī)、鉆桿、施工人員取桿動作,實時糾錯,一舉將打鉆作業(yè)縮短為10分鐘,人工核驗工作量減少了80%。

      大模型進(jìn)礦山,并不是對礦工的簡單替代,配煤師這個高薪職業(yè)也要消失了。

      煉鋼需要焦煤,中國龐大的鋼鐵產(chǎn)能,把配煤師這個把控?zé)捊钩杀镜年P(guān)鍵環(huán)節(jié)推上高薪崗位。

      以前,配煤師要根據(jù)經(jīng)驗將氣煤、肥煤、焦煤、瘦煤、貧煤等不同性質(zhì)的煉焦煤,在考慮各種煤的特性、價格、庫存等因素的前提下,配出成本較低,又能滿足質(zhì)量要求的焦煤。如今,配煤師的經(jīng)驗被提煉成算法,只要把煤種數(shù)據(jù)輸進(jìn)去,然后把滿足鋼鐵廠質(zhì)量要求的焦煤數(shù)據(jù)輸進(jìn)去,系統(tǒng)會自動計算出那個“最佳性價比”。

      在這場“礦山革命”中,華為提供基礎(chǔ)算力,用30億數(shù)據(jù)跑出了盤古礦山大模型的底座——預(yù)訓(xùn)練大模型。之后,合作礦業(yè)公司將50萬張礦山應(yīng)用場景圖片輸入給預(yù)訓(xùn)練大模型,在人工智能服務(wù)平臺上跑出一系列針對具體場景的算法,便形成盤古礦山大模型。

      其他煤礦使用盤古礦山大模型,識別率達(dá)到80%以上,再放上現(xiàn)場三五十張圖片素材訓(xùn)練,識別率就非常準(zhǔn)了,極大地降低了使用門檻。

      03 | .傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的每個環(huán)節(jié),都能被大模型重塑

      在煤礦領(lǐng)域,從2021年開始,華為分別與晉煤、國家能源、陜煤、山能、中煤等能源行業(yè)龍頭企業(yè)簽署協(xié)議,促成了盤古礦山大模型的落地應(yīng)用;與國家氣象局合作,開發(fā)出盤古氣象大模型;和寶武集團(tuán)合作,開發(fā)出盤古鋼鐵大模型……

      工信部賽迪研究院數(shù)據(jù)顯示,2023年,我國生成式人工智能企業(yè)采用率已達(dá)15%,市場規(guī)模約為14.4萬億元。華為之外,眾多傳統(tǒng)制造業(yè)公司公司正積極接入大模型,讓人工智能參與智能客服與售后服務(wù)、供應(yīng)鏈優(yōu)化、質(zhì)量控制、產(chǎn)品設(shè)計與研發(fā)、能源管理、智能制造等多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

      比如海爾集團(tuán)利用AI技術(shù)提升了其售后服務(wù)的效率和客戶滿意度;三一重工利用AI進(jìn)行設(shè)備監(jiān)控和預(yù)測性維護(hù);中國商飛在C919大型客機(jī)的研發(fā)中應(yīng)用了AI技術(shù);富士康的“燈塔工廠”采用了AI和IoT技術(shù);寶鋼股份利用AI技術(shù)進(jìn)行能源管理;西門子將ChatGPT技術(shù)與其現(xiàn)有的自然語言技術(shù)相結(jié)合,有效實現(xiàn)了操作者與系統(tǒng)自然語言的交互……

      大模型技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用需要基于海量數(shù)據(jù)集,在擁有成百上千加速卡的AI服務(wù)器集群上,對千億級參數(shù)的AI大模型進(jìn)行分布式訓(xùn)練,大模型技術(shù)存在著典型的“飛輪效應(yīng)”,即通過不斷應(yīng)用,實現(xiàn)數(shù)據(jù)反哺,可以不斷加快迭代速度。

      可以說AI基礎(chǔ)大模型的能力是決定性的,是所有數(shù)字前面的“1”,而行業(yè)垂直應(yīng)用的AI大模型是后面的“0”。

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