在山東能源集團、云鼎科技與華為的聯合推動下，一場以AI大模型為核心的工業智能化革命正從礦山深處向外蔓延。這場革命的核心，是打破傳統工業中“作坊式”AI開發的局限，構建起可復制、可擴展的“工廠式”生產體系。2025年10月29日，第二十一屆中國國際煤炭采礦技術交流會及設備展上，三方聯合發布的六大創新成果，標志著這一轉型進入關鍵階段。

傳統工業的AI開發長期面臨技術門檻高、場景適配難、復制成本高等問題。每個應用場景都像獨立的“手工作坊”，算法開發零散，數據壁壘林立。以礦山場景為例，皮帶跑偏識別、瓦斯監測等需求各自為政，模型間缺乏關聯，開發周期長且成本高昂。華為與山東能源集團、云鼎科技的聯合創新，通過構建“1個AI開發平臺+4種核心能力（視覺、預測、自然語言處理、多模態）+N個高價值場景”的標準化架構，將AI開發從“手工作坊”升級為“流水線工廠”。

這一變革的成效已在多個領域顯現。在興隆莊、李樓、新巨龍等煤礦，盤古大模型已落地超100個場景。視覺大模型實現了甲烷傳感器狀態監測、設備合規檢查的自動化；預測大模型讓煤泥浮選加藥控制精準自適應，藥耗降低0.05kg/t，精煤產率提升0.1%以上。更關鍵的是“邊用邊學、持續優化”的閉環機制——通過輕量化增訓一體化設備“調優艙”，大模型能力可快速復制到其他礦井，形成AI“苗圃”，讓優秀模型批量“育苗”和“移栽”。目前，成果已從山東能源內部擴展至國家管網、皖北煤電、西部礦業等70余家單位。

標準化、模塊化與生態化，是“工廠式”復制的核心秘訣。架構標準化解決了“路怎么修”的問題：無論是煤礦、鋼鐵廠還是化工廠，其數智化底座均可遵循相似邏輯。例如，李樓煤業的“綜合承載網”通過FlexE硬切片技術，將井下多張網絡合一，為視頻、控制數據提供穩定通道，其技術理念同樣適用于鋼鐵廠對低時延控制、化工廠對大帶寬接入的需求。

能力模塊化則解決了“磚怎么造”的問題。礦山盤古大模型提供的視覺、預測等能力，如同樂高積木的標準件，可跨行業復用。在礦山，視覺能力用于輸送帶撕裂檢測；在鋼鐵行業，同一能力被用于寶武鋼鐵的棒材表面缺陷檢測和南鋼的金相智能識別；在化工領域，則用于萬華化學的設備狀態監控。預測能力在礦山用于瓦斯涌出預警，在鋼鐵行業則用于寶武高爐爐溫預測和南鋼的軋制力預報，大幅降低新場景開發門檻。

生態協同化解決了“房子怎么蓋”的問題。華為通過與行業龍頭合作，打造中間件平臺，彌合AI基礎設施與場景化應用的鴻溝。例如，與創力集團合作開發礦山裝備AI大模型，與華運智遠攜手打造智慧礦山輸送系統。這種“技術平臺+行業Know-How”的模式，確保了AI解決方案既先進又貼合產業實際，并成功復制到寶武、南鋼、中鋁、萬華、云天化等企業的合作中。

隨著“工廠式”復制的推進，AI大模型開始跨行業遠征，形成智慧“血脈”，連接不同行業的核心生產環節。在寶武鋼鐵，盤古大模型通過時序信息增強算法，解析高爐內1400多個參數的動態關聯，實現爐溫精準調控，單個高爐每年可節省成本約1000萬元。在云天化大為制氨，煤氣化RTO大模型使自動化率躍升至96.88%，噸蒸汽煤耗降低2.08%，2025年上半年即實現綜合節約標準煤8500噸、減排二氧化碳2.23萬噸。

預測性維護能力也跨越設備形態差異，成為保障生產連續性的通用法寶。在伊敏露天礦，100臺無人駕駛礦卡通過預測性維護模型，綜合效率提升20%；在南京鋼鐵，預測大模型用于軋制力預報和設備維護，減少非計劃停機；在萬華化學，基于盤古預測大模型檢測設備異常、預測老化趨勢，補充了機理之外的故障感知能力。

在原材料環節，AI的全局優化思維正從單點突破匯聚成提升產業鏈效率的洪流。南鋼的智慧配煤算法將效率從天級壓縮到分鐘級，噸焦成本降低5-10元；海螺集團的“云工”大模型對水泥燒成系統進行全局尋優，標準煤耗再降1%；中鋁集團的“綠鋁云慧鑒”大模型優化電解鋁生產，年降本超5000萬元。

如今，這場始于礦山的智能化革命已在鋼鐵、化工、有色、水泥等行業形成“數字熱帶雨林”。無人礦卡從零星試驗到2025年底預計突破5000輛，AI大模型從解決單一問題到覆蓋“研-產-供-銷-服”全流程，標志著規模化智能的拐點已至。這場革命不僅是技術的復制，更是一場基于標準化架構、模塊化能力和開放生態的深度融合與創新，開啟了一個以數據為燃料、AI為引擎的現代工業新征程。