Репортаж от Wedoany，Четыре ведомства, включая Государственный комитет по развитию и реформам, недавно совместно опубликовали «План действий по содействию двустороннему взаимовыгодному развитию искусственного интеллекта и энергетики», направленный на усиление базовой поддержки энергетики для развития ИИ и использование мультипликативного эффекта ИИ для энергетического перехода, способствуя их взаимовыгодному развитию. Угольная промышленность, как важная сфера применения, ускоряет свою цифровую и интеллектуальную трансформацию. На недавней конференции, организованной Комитетом по информатизации Китайской ассоциации угольной промышленности, участники обсудили прогресс и вызовы в области «уголь + ИИ».
Ван Даньши, заместитель председателя Комитета по информатизации Китайской ассоциации угольной промышленности, отметил, что искусственный интеллект стал ключевым драйвером цифровой и интеллектуальной трансформации угольных предприятий, и крупные угольные группы превращают его из вспомогательного инструмента в стратегию развития. Государственная энергетическая группа (China Energy) активно реализует специальную программу «ИИ+», и соответствующие сценарии были включены в первый набор высокоценных сценариев в области стратегического ИИ, утвержденный Государственным комитетом по делам государственного имущества и администрирования; China Coal Energy Group, China Coal Technology & Engineering Group и Huaibei Mining Group опубликовали планы действий «ИИ+»; Xuzhou Mining Group представила семь ключевых сценариев применения ИИ, используя его для решения проблем развития. Применение ИИ охватывает более 200 специализированных сценариев, включая добычу угля, контроль безопасности и обслуживание оборудования. Что касается отраслевых больших моделей, такие модели, как Pangu Mining Model от Shandong Energy Group, Lingjing Model от China Coal Energy Group и Taiyangshi Model от China Coal Technology & Engineering Group, преобразуют общие возможности ИИ в профессиональные компетенции. Технология беспилотного вождения на угольных шахтах постепенно становится зрелой. Нань Хуэй, заместитель директора Центра интеллектуального оборудования компании Guoneng Beidian Shengli Energy, сообщил, что компания уже обеспечила круглосуточную беспилотную эксплуатацию 29 тяжелых карьерных самосвалов грузоподъемностью 220 тонн и одного водородного карьерного самосвала грузоподъемностью 110 тонн, а также дистанционную загрузку двух электрических экскаваторов WK-35. Чжан Пэнпэн, заместитель генерального директора Beijing Longruan Technology Co., Ltd., заявил, что их пространственно-временная большая модель Longruan уже обладает мультимодальными возможностями и внедрена в семи ключевых сценариях, таких как интеллектуальная безопасность и интеллектуальное проектирование. Цяо Вэй, заместитель генерального директора компании Transparent Geology, входящей в Xi'an Research Institute of China Coal Technology & Engineering Group, отметил, что технология прозрачной геологии объединяет более 20 профессиональных алгоритмов, охватывая 11 сценариев применения, включая шахтную геологию и проходку. В районе шахты Хуанлин система интеллектуальной добычи с прозрачными забоями обеспечила непрерывную безлюдную добычу на протяжении семи циклов, снизив погрешность геологической модели с 50 см до 15 см, а объем добычи угля с использованием прозрачной технологии превысил 30 млн тонн. Фан Цзе, директор по продуктам компании Langkun Wisdom Suchang Research Institute, представил, что их услуги активного удаленного мониторинга состояния помогли Shandong Energy Group Luxi Mining Co., Ltd. продлить срок службы оборудования на 20% и снизить затраты на ремонт на 15%. Отраслевые базовые платформы ИИ ускоряют внедрение: компания Shanxi Jinyun получила разрешение на строительство национальной пилотной базы применения ИИ (в области энергетических ресурсов, направление угля); промышленная интернет-платформа Ордоса, поддерживаемая моделью Pangu Mining от Huawei Cloud, создала интегрированную систему работы ИИ «центральное обучение, периферийный вывод, облачно-периферийное взаимодействие, обучение в процессе использования, непрерывная оптимизация». В области подготовки кадров Китайский горно-технологический университет первым учредил междисциплинарную специальность «интеллектуальная добыча», Китайский горно-технологический университет (Пекин) создал факультет искусственного интеллекта, Сианьский университет науки и технологий запустил программу подготовки специалистов по воплощенному ИИ; Государственная энергетическая группа провела конкурс по ИИ для формирования кадрового резерва в области цифровизации и интеллектуализации.
На конференции также были отмечены текущие вызовы. Участники считают, что цифровое строительство в угольной отрасли сталкивается с глубокими противоречиями в трех аспектах: база данных, общее цифровое операционное управление и отраслевая цифровая экосистема. Чжан Цзяньчжун, директор Института стандартов шахтных данных Китайской академии угольных наук, указал, что общие большие модели при входе в конкретные отрасли сталкиваются с дилеммой «понимают общее, но не понимают профессиональное» из-за отсутствия профессиональных данных. Он предложил создать доверенное пространство данных на основе аутентификации личности и контроля использования, чтобы обеспечить «доступность данных без их видимости» и способствовать циркуляции отраслевых данных. Лю Цяоси, председатель правления компании Huaxia Tianxin IoT Technology Co., Ltd., отметил, что цифровая и интеллектуальная трансформация угольных шахт вступила в сложную фазу: комплексное управление остается на уровне больших экранов, подсистемы строятся независимо с разными протоколами, образуя «дымовые трубы» данных и управления, где данные не могут взаимодействовать, а команды не могут быть скоординированы; управление оторвано от исполнения — «мозг» и «руки» не синхронизированы, платформы комплексного управления делают упор на мониторинг, а не на контроль, процессы управления длительны и имеют высокую задержку, решения ИИ не интегрированы глубоко с системами управления, что не позволяет сформировать интеллектуальный замкнутый цикл. Ван Даньши указал, что между угольными предприятиями, производителями оборудования, поставщиками решений и научно-исследовательскими институтами отсутствует эффективный механизм координации, что затрудняет объединение усилий в цепочке создания стоимости; вопрос «кто будет финансировать» по-прежнему сдерживает цифровую и интеллектуальную трансформацию отрасли. Что касается дальнейших приоритетных задач, конференция определила пять направлений: усиление отраслевого руководства, устранение узких мест в данных (включая продвижение систем стандартов данных и управления, отбор и рекомендацию высококачественных наборов данных), преодоление барьеров внедрения, укрепление кадрового обеспечения и ликвидация технологических разрывов (поддержка строительства пилотных баз, вычислительных центров, сообществ с открытым исходным кодом и т.д.). Чэнь Янцай, заместитель генерального секретаря Китайской ассоциации угольной промышленности, заявил, что будет продвигаться строительство пилотной базы применения ИИ в угольной отрасли, подготовка кадров и формирование экосистемы сотрудничества.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
