4月22-24日，以“智能高效 綠色低碳”為主題的第二十一屆2023太原煤炭（能源）工業(yè)技術(shù)與裝備展覽會成功召開。華為攜智能礦山解決方案及相關(guān)產(chǎn)品亮相N3展館。華為煤礦軍團MKT與解決方案總裁郭振興受邀出席“中國太原煤礦智能化創(chuàng)新技術(shù)高峰論壇”，以《以AI為新型生產(chǎn)力，建設(shè)“安全、綠色、高效”的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能礦山》為主題發(fā)表演講。
華為煤礦軍團采用“平臺+AI+生態(tài)”戰(zhàn)略，持續(xù)投入創(chuàng)新，構(gòu)建以礦鴻、工業(yè)承載網(wǎng)、云基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字平臺和智能應(yīng)用為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)智能礦山，攜手生態(tài)伙伴、科研院所，使能礦山客戶，讓智能礦山建設(shè)行穩(wěn)而致遠。
大勢所趨：“AI”走近礦山，走進礦山
自2022年11月上線后，ChatGPT“一路開掛”，僅5天就突破百萬用戶，月活用戶突破 1 億更是僅用時 2 個月，成為史上增速最快的消費級應(yīng)用，可謂來勢洶洶。縱觀ChatGPT 發(fā)展歷程的發(fā)展歷程，從2018年的GPT-1.0到如今的GPT-4.0，不僅參數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長，預訓練量更是從5GB增長至百TB級別。而以ChatGPT為代表的AI大模型，正在掀起“行業(yè)擁抱AI”新高潮。
郭振興表示，目前人工智能的趨勢體現(xiàn)在兩個方面，一是從小模型到大模型，二是人工智能與科學計算的交匯。現(xiàn)階段工業(yè)、氣象、能源與生物醫(yī)學等眾多領(lǐng)域都受到人工智能的深刻影響，而人工智能技術(shù)深度融入礦山，則是行業(yè)發(fā)展（少人、無人）的必然趨勢。從機械化到自動化、信息化，再到智能化，從應(yīng)用、ICT設(shè)施到裝備，都在向著智能化、協(xié)同化、在線化升級。
加快礦業(yè)智能化建設(shè)已成為礦業(yè)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵之一。
當前礦山智能化建設(shè)過程中存在一系列的挑戰(zhàn)，例如行業(yè)標準還需要進一步推進和深入；企業(yè)各個系統(tǒng)之間的互聯(lián)互通難度大、成本高；數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)不暢，各類煙囪式的系統(tǒng)林立導致數(shù)據(jù)孤島問題比較突出，各種生產(chǎn)設(shè)備接口不統(tǒng)一，嚴重影響了數(shù)據(jù)價值的釋放。針對當前挑戰(zhàn)，華為提出智能礦山建設(shè)本質(zhì)是工業(yè)體系架構(gòu)的變革，唯有建設(shè)統(tǒng)一標準、統(tǒng)一架構(gòu)和統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范的礦山工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，才能實現(xiàn)整個礦山生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化。
礦鴻智聯(lián)：AI+礦山工業(yè)網(wǎng)，助力煤礦智能化
針對煤礦裝備系統(tǒng)繁多、協(xié)議不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)采集難、裝備協(xié)作難，數(shù)據(jù)共享難等一系列痛點，華為于2021年9月聯(lián)合國能集團發(fā)布了礦鴻物聯(lián)操作系統(tǒng)，使能煤礦裝備智能化，實現(xiàn)大量實時數(shù)據(jù)入湖，為AI應(yīng)用提供豐富數(shù)據(jù)。礦鴻是面向礦山裝備的新一代物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)，為不同設(shè)備的智能化互聯(lián)與協(xié)同提供了統(tǒng)一語言，讓所有設(shè)備“說普通話”。
面對煤礦井下網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中，作業(yè)頻繁移動、設(shè)別繁多，且用網(wǎng)互通困難的背景下，華為打造的具備TSN特質(zhì)的礦山工業(yè)承載網(wǎng)，可保障井下數(shù)據(jù)可靠回傳，提供遠控等智能應(yīng)用最佳體驗，基于切片技術(shù)的本安型TSN網(wǎng)絡(luò)，可有效支撐礦山智能化應(yīng)用。
郭振興指出，基于智能礦山兩級云（集團中心云+煤礦邊緣云），可通過統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一管理，為集團型企業(yè)智能化筑基底座，支撐集團和煤礦智能協(xié)同發(fā)展。華為通過打造智能煤礦數(shù)字平臺，實現(xiàn)了煤礦數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)共享和應(yīng)用使能，其優(yōu)勢在于讓資產(chǎn)沉淀、驅(qū)動運營管理和完成智能化與自動化的融合，構(gòu)筑煤礦自適應(yīng)、自決策的能力。
智能礦山：多場景實踐與創(chuàng)新方案亮相展臺
在華為展區(qū)，可以見到基于礦鴻+5G+AI等技術(shù)，圍繞井工煤礦和露天煤礦生產(chǎn)場景孵化的一系列的智能化應(yīng)用實踐和創(chuàng)新方案。
在開采端，通過5G+AI技術(shù)，將綜采面上百路攝像機視頻進行拼接，實時顯示井下生產(chǎn)場景，同時采用防塵、防水、防煤油的新材料實現(xiàn)攝像機自清潔，保證采煤機司機在井上調(diào)度中心看得清看得全；在掘進端，利用5G+AI技術(shù)實現(xiàn)掘進作業(yè)工序和作業(yè)質(zhì)量的自動監(jiān)測，提升作業(yè)安全；在皮帶運輸環(huán)節(jié)，通過機器視覺+AI技術(shù)實現(xiàn)皮帶的人工智能實時巡檢代替人工定期巡檢，將有效降低巡檢工作強度；在瓦斯智能監(jiān)測方面，基于統(tǒng)一云平臺可實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)融合AI分析，實現(xiàn)綜采面瓦斯?jié)舛瘸揞A測，提前10分鐘發(fā)現(xiàn)瓦斯超限可能（超限召回率 > 80%）。
在露天礦生產(chǎn)場景展臺上，重點介紹了排土車輛的無人駕駛方案和案例，以及挖機、電鏟、鉆機的5G遠程控制。除了無人駕駛方案，展臺同時展出車輛智能改在的部件，包括中控設(shè)備、通信設(shè)備、雷達和攝像頭等。
華為融合通信方案實現(xiàn)了不同網(wǎng)絡(luò)的融通、不同終端的融合，實現(xiàn)一體化指揮調(diào)度，日常隨時隨地通信、應(yīng)急高效決策指揮、員工健康關(guān)懷等。展臺也同時展示了礦用的手機、手表、記錄儀、背包式應(yīng)急融合通信設(shè)備等。智慧園區(qū)方案實現(xiàn)園區(qū)安防、訪客管理、園區(qū)智能會議、辦公網(wǎng)絡(luò)、資產(chǎn)跟蹤管理等各場景的智能化，提升園區(qū)運營管理效率、提升員工的幸福感。
值得一提的是，眾多觀眾對華為利用虛擬現(xiàn)實、三維可視化等技術(shù)打造的元圖工坊數(shù)字孿生使能平臺產(chǎn)生了強烈的興趣。元圖工坊的實質(zhì)是一個基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)思路，采用云計算、協(xié)同GIS、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)，建立統(tǒng)一標準、全面感知、實時互聯(lián)、高效集成、開放共享的礦井智能綜合管控平臺。它包括“四中心一平臺”即智能綜合集控中心、智能綜合監(jiān)測中心、智能決策指揮中心、智能移動中心、大數(shù)據(jù)分析平臺。平臺向三方伙伴開放，可以快速融合接入煤礦領(lǐng)域?qū)I(yè)應(yīng)用，依托元圖工坊穩(wěn)定靈活的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，統(tǒng)一管理配置，改變當前礦山多系統(tǒng)林立的煙囪式現(xiàn)狀，讓礦山用戶體驗到便捷的“一屏統(tǒng)管”。
開放協(xié)作：共同實現(xiàn)“穿西裝打領(lǐng)帶”采煤之夢
近年來，華為攜手晉控集團算力中心、晉控三元礦智能礦山、山西華陽新材料科技集團、焦煤集團龐龐塔智能礦山等多個頭部煤企，打造了多個示范工程項目，合力推動山西煤礦礦山智能化的建設(shè)與發(fā)展。在4月21日，華為還與山西移動共同舉辦了“引領(lǐng)礦山新基建，賦能采礦新智慧”暨2023中國·太原5G-DMN智慧礦山推介會，聯(lián)合完成了5G-DMN智慧礦山的主題推介。
華為聯(lián)合伙伴在西北某礦部署了“無人駕駛智能云控系統(tǒng)+寬體車智能化無人駕駛系統(tǒng)+5G網(wǎng)絡(luò)”綜合場景解決方案，實現(xiàn)了露天煤礦“采運排”核心生產(chǎn)流程無人化率大于90%，24小時全天候連續(xù)不停歇作業(yè)，減輕粉塵、噪聲、振動等工作環(huán)境對人體的傷害，達到礦山運輸環(huán)節(jié)本質(zhì)安全的目標。
郭振興在演講中提到，“過去，懂場景的人不懂裝備，懂裝備的人不懂AI，懂AI的人不懂場景”。
面向未來，我們希望通過“華為inside”或“華為enable”的方式，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、開放共贏，與伙伴共同打造面向未來、安全可信的智能礦山解決方案，構(gòu)建智能礦山生態(tài)圈。合力加速推進數(shù)實融合，加快推動礦山數(shù)智化轉(zhuǎn)型，早日圓夢“穿西裝打領(lǐng)帶”采煤。
