在智能矿山领域，华为的思路一直明确——将AI门槛降下来；将应用场景串起来；将IT、CT、OT系统联起来。为此华为肯定是有所准备，这也才有了“矿山AI大模型”、AI开发“众筹模式”，以及会说普通话的“矿鸿”操作系统。
华为的三封邀请函
“能不能突破应用场景，形成业务闭环；能不能突破样本泛化瓶颈，实现解决方案复用；能不能实现‘IT+CT+OT’的‘3T融合’。”华为煤矿军团解决方案总裁蒋旺成，并非突发奇想，更多是难掩兴奋。“首届矿山AI大模型大赛”太过成功，来自各大高等院校的389支队伍报名参加，涉及了数百个应用场景。
【与会嘉宾与决赛选手合影】
这也使华为有了进一步想法。
全国有大大小小4000多家煤矿，以及上万座非煤矿山，涉及应用场景数以千计、“微场景”更是数以万计。以华为一贯的思路，做透此市场必是要为“场景找技术”，也必是依靠合作伙伴。
正因如此，华为煤矿军团向合作伙伴，发出了上述三封邀请函——形成业务闭环、突破AI泛化瓶颈、实现3T融合。而且华为还想好了落地策略——希望以“矿山AI大模型”为切入点，将邀请函快递给合作伙伴。
只为正确的“大模型”
何谓“矿山AI大模型”？2021年4月，华为正式发布AI大模型。随后的2022年，华为又相继在矿山、公安、交通、医疗、制药、气象等领域，发布行业AI大模型。“矿山AI大模型”就是其中之一。
其实，有“大模型”必然有“小模型”。
所谓“小模型”，就是传统作坊式的AI开发模式。开发者基于特定应用场景，进行数据标注和训练，并最终输出模型，但这种看似颇具工匠精神的模式，所能采集到的“异常场景”毕竟有限，无法穷举所有未知“异常场景”。
或者说。“小模型”的AI开发模式，很像不能复制的定制化软件。这就是蒋旺成所说的AI“泛化瓶颈”，或也也称为AI应用碎片化——训练好的AI模型，即使被同类企业移植到类似的应用场景，也会水土不服，其泛化性能明显下降。
“大模型”反其道行之。
“‘大模型’的本质是以低成本、规模化、可复制的解决方案，解决AI应用碎片化问题。” 华为云AI领域首席科学家田奇提出了思路——与其采集“异常场景”，不如学习“正常场景”。
“大模型”思维是“不正常即异常”，不正常就触发告警，即提示人工介入判断。当然，在人工判断过程中，有些异常可以被忽略，也可能被判定为正常。但这无所谓，此时的“大模型”就又学到一招，此后类似场景将不再触发告警。
举例说明
智能矿山主运输皮带检测是典型的应用场景，其中涉及皮带跑偏、异物识别、煤量堆积、皮带撕裂等诸多“微场景”应用。以传统“小模型”的AI开发模式，受不同企业皮带输出角度、皮带材质、皮带宽窄规格，以及巷道中的亮度、湿度等因素限制，AI模型不能复用。
“‘大模型’则解决了这一问题。在此前的应用实践中，即使将解决方案平移，检测准确率也能达到85%，如果再注入本地数据，对模型参数进行“微调”，准确率将迅速达到90%以上。”蒋旺成说。
众筹“大模型”
但这也只是第一步。
“矿山AI大模型”发布至今，已覆盖煤矿的采、掘、机、运、通等业务流程中的1000多个细分场景。但相比于智能矿山中存在的数以千计的应用场景，数以万计的“微场景”显然远远不够。
这就是“众筹模式”的由来。
“‘大模型’是人类将领域知识、行业经验凝聚沉淀的公共平台。”国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广，就特别强调“大模型”是公共平台，需要“产、学、研、用”等不同角色的生态伙伴共同参与。
“人工智能已经成为智能矿山的刚需，‘大模型’既降低了AI的门槛，也聚合生态合作。”重庆梅安森是华为煤矿军团的重要合作伙伴，这家公司专注于煤矿安全生产监测监控与预警、矿山综合智能管控等领域，公司副总裁金小汉也非常看好“大模型”的“众筹模式”。
“‘众筹模式’的核心是算法众筹、场景众筹。”金小汉说：“而且更紧密的生态合作，将围绕‘大模型’形成。”
确实如此。
如重庆梅安森这样的企业，确实有很多自己的事情要做，也确实需要高校、科研架构、以及合作伙伴，分担其在算法研发上的压力。而“大模型”采用“算法预制、预学习、预训练、下游微调”的工业化AI开发模式，合作伙伴正可以此降低AI开发成本，降低AI人才门槛、缩短模型开发周期。
打通“业务闭环”
不仅如此。
俗话说：“脑子越用越快”，“大模型”中积累的算法越多，应用场景越多，也必然会越聪明。“这取决于两方面要素：一是‘大模型’要真正落地用起来；二是有足够多的合作伙伴。”蒋旺成说。
这又是另一个问题。
局限于应用场景，肯定用不起来，“用起来”的关键则是业务闭环。华夏天信是一家工信部重点专精特新“小巨人”企业，在智能矿山领域一直处于领先地位，专注于煤矿井下装备的变频驱动与智能化控制解决方案。
这家公司就特别关注应用场景间的联接。“原煤中含有10%~30%的矸石，矸石密度大、发热量小，对原煤质量影响较大。煤矸识别解决方案则可将矸石与煤分离，广泛应用于煤矿综采工作面等应用场景。”华夏天信刘桥喜说：“但视频识别不是目的，煤矸识别需与采煤盾构机联动，以实现采掘角度实时调整，避开矸石密集区域，才能提升工作效率、提升业务收益。”
当然，这就离不开会说中国话、普通话的“矿鸿”操作系统。没有“矿鸿”操作系统，就不能将七国八制的物联网设备、工业设备联接在一起。“华夏天信的安全监控设备、高压变频器，都已经在实现‘矿鸿化’，这将为基于数据融合、数据共享的人工智能场景创新，奠定了基础。”刘桥喜说。
除此之外，业务闭环还可能从井下延伸到井上，从生产系统延伸至业务系统、办公系统。力控科技就是一家这样的企业，而且它还特别喜欢华为。“力控科技的任何一个解决方案，几乎都与华为的平台天然耦合。”
力控科技是一家老牌企业，始建于上世纪90年代初，专注于HMI、SCADA等工业自动化软件，以及企业级实时历史数据库。尤其是企业级实时历史数据库，可以华为ROMA数据中台，DAYU数据湖紧耦合，在接入工业数据的同时，打通业务数据、办公数据，视频数据、空间数据，并以此联接监控系统、供电系统、排水系统、采掘系统等业务孤岛。
联接起来的“智能矿山”
类似的案例还有很多。
这也就是“IT+CT+OT”的“3T融合”。华为拥有以“矿山AI大模型”为代表的IT技术；以5G、F5G为代表的CT技术；以“矿鸿”操作系统为代表OT技术。不同应用侧重的合作伙伴，正可从中找到不同的业务切入点。
而正是这些合作伙伴，正在将“微场景”联接成为“中场景”，将“中场景”联接成为“巨场景”，再将“巨场景”联接成为“智能矿山”。最终，他们与华为更将共同推动集团型能源企业的数字化转型。
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