圖為位于陜西省榆林市的國家能源集團國神公司三道溝煤礦井下綜采工作面生產數字孿生場景。

從智能掘進、綜采，到礦山無人駕駛，再到智能洗選，對煤炭行業來說，“智能化”早已不是新概念，但伴隨近期DeepSeek的火爆，礦山企業又掀起一股新的人工智能（AI）潮。越來越多的煤炭企業宣布接入DeepSeek，從增強自有模型到強化智能開采，AI和礦山智能系統體現出較強互補性。AI的深度應用，可為決策者提供更科學、更直觀的參考，也可以降低使用者面臨的技術門檻。但另一方面，復雜條件下AI決策的透明性、可靠性仍有不足，制約著AI價值的進一步釋放。

智能系統和AI有何不同？

“你在煤炭行業能發揮哪些作用？”DeepSeek列舉了智能勘探與資源評估、自動化開采與設備管理、安全生產與風險預警等一系列應用場景，并表示：“通過這些功能，DeepSeek能夠幫助煤炭行業實現智能化、自動化和可持續發展，提升生產效率，保障安全生產，降低環境影響。”

而對煤炭行業來說，DeepSeek所說的概念似乎并不新鮮，近年來智能掘進、智能綜采、智能巡檢等一系列關鍵設備和技術落地推廣，行業智能化建設已然取得一批成果。但因DeepSeek模型的開源特性和良好性能，近期，一批煤炭企業或下屬科技公司也掀起DeepSeek的“接入”潮。從智慧辦公到設備監測，從安全生產到供應鏈優化，AI似乎正改變著礦山的每個環節。

那么，礦山智能系統和時下興起的AI有何不同？中國礦業大學（北京）機械與電氣工程學院教授郭一楠表示：“智能系統通常基于自動化控制、數據采集和傳感器技術，依賴事先設定的規則和算法，完成數據研判和控制下發。這種系統最典型的特征，就是通過確定性方式實現對數據信息的利用。無論是報警閾值設定，還是控制目標值設定，抑或是設備故障診斷時故障樹的排查邏輯，均是依賴于確定性的數據信息。”

人工智能的引入可以為智能系統帶來一些新的特性和升級。郭一楠表示，AI能夠從大規模數據中提取深層次的關系和規律，不局限于傳統的規則和模型，還能根據實時數據的變化動態調整分類、預測或決策結果，突破預設規則的限制。“得益于學習到的多領域通用知識，包括DeepSeek在內的生成式AI能夠以更擬人的思維和溝通方式提供人性化輸出，被視作重塑行業AI應用模式的革命性技術。”

AI應用潛力如何？

從利用方式來看，多個煤炭企業都是以自有的智能化項目為“基座”，通過接入DeepSeek為項目升級。其中，山東能源集團旗下的云鼎科技股份有限公司利用DeepSeek增強了自有模型對礦山行業知識數據的推理能力，并進一步將其開發成智能應用，可在安全生產、運營管理、財務審計和輔助決策等多個場景落地。

中煤信息公司稱，通過接入DeepSeek大模型，提升了其自有的“智控”項目AI能力。通過發揮DeepSeek在推理、數據處理與智能化分析方面的優勢，形成具備多項能力的大模型技術底座，可在煤炭、煤化工、電力、新能源等專業領域應用。

郭一楠表示：“AI系統善于識別傳統系統難以察覺的微小變化和潛在問題，而精準分析又依賴于智能系統為礦山企業提供的數據基座，二者缺一不可。當前煤炭領域的智能系統經過長期優化，為AI系統的建設提供了寶貴的業務基礎。”

AI對智能系統升級可體現在多個方面。“生成式AI能夠直接處理非結構化數據，如井下巡檢視頻、設備異響音頻和地質報告文本等，還能從設備日志文本中提取關鍵語義，并與傳感器數據形成互補，構建更全面的設備狀態畫像。”郭一楠指出，AI也可以結合實時數據和知識庫，動態生成決策建議，并用自然語言解釋決策邏輯。通過強化學習與數字孿生技術，AI能夠在虛擬環境中預演不同決策方案，從而為決策者提供更科學、更直觀的參考。

此外，面對智能系統中可能存在的閾值設置不合理等情況，AI系統可以通過對多源乃至多模態數據的綜合分析，輔助人員完成現有智能系統的優化。AI也可以降低使用人員的技術門檻，輔助理解和應用不熟悉的知識，并通過類人的語言交互模式完成對多系統復雜信息的融合分析，更精準、快速地解決現場問題。

井下用AI是否可靠？

近年來，我國煤開采深度以每年8—12米的平均速度向深部延伸。面對這一新形勢，AI既有獨特優勢，但同時也存在短板。

郭一楠指出，面對高度不確定的地質條件，AI可以融合多方面數據，構建動態風險預測模型。而針對深部煤層賦存形態不確定性強的特點，AI可利用強化學習算法動態調整開采方案。深部開采常面臨多災種耦合風險，傳統分析方法受限于單一學科模型，而AI可通過知識圖譜技術整合多領域知識，建立跨學科的因果推理模型。

近期，已有部分企業通過接入AI加快推進煤礦開采裝備的智能化升級。中國煤科天瑪智控的技術涵蓋液壓控制、綜采自動化控制、生產維護維修等多個領域，通過DeepSeek大模型、向量數據庫和圖數據庫的綜合運用，提高了智能系統推理的準確性和數據的安全性；鄭煤集團利用DeepSeek完成了對“安全生產數字礦工”系統的關鍵技術升級，探索礦山安全管控“多模態感知+自主決策”。

在煤礦領域，AI做出的決策可能直接關系到人員安全，其可靠性與精準性仍需強化。首先，AI決策的運作機制復雜，盡管能夠推導出結論，但其推導過程就像在一個黑箱中進行，對使用者不透明。AI決策的“黑箱”特性和礦山安全的強合規性要求存在一定矛盾。同時，深部開采中新出現的致災模式往往缺乏歷史數據，導致AI預測可靠性下降。深部作業現場的高溫、高濕環境易導致傳感器數據漂移，訓練不足的AI模型可能產生誤判。

“當前智能化轉型已從單一技術驗證邁向全鏈條協同創新，但井下復雜場景適配性、算法可靠性和人才儲備等問題仍制約著AI價值的釋放。”郭一楠表示，隨著AI決策鏈向采掘、安全等核心環節延伸，人工與智能設備的權責界定也需同步完善，避免“算法黑箱”引發的責任真空。

來源：中國煤炭報