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探秘能源行業AI密碼:云鼎科技用大模型實現了″四個轉變″

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舉報 2025-03-21

DeepSeek現象級出圈后,光大證券在研報中拋出了這樣一個的觀點:大模型有望全面賦能流程工業和智能制造。

早在兩年前,電力、采礦、油氣、半導體、汽車等行業陸續開始了大模型落地的探索,不只是大語言模型,視覺模型、多模態模型、垂直領域的專業模型等都有應用,涌現出了不少有價值的案例。

比如在昇騰AI創新大賽2024上獲得金獎的云鼎科技團隊,2022年7月就開始了大模型在煤礦行業的能力驗證,目前已經在115類場景中落地,拓展到了化工、電力、油氣等多個行業。

同時也為我們打開了一個新的視角:當大模型的“春風”吹進工廠車間,將產生什么樣的化學反應?

01 一場始于2022年的創新探索

也許在不少人的印象里,煤礦還屬于所謂的“傳統產業”。

其實在2020年2月,國務院八部委就聯合下發了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》,明確要求將人工智能、工業互聯網、云計算、大數據等新技術與現代煤炭開發利用深度融合。

彼時ChatGPT還在醞釀階段,大模型的討論仍局限在技術圈內,云鼎科技著手組建一支涵蓋方案設計、產品研發、測試交付、運營運維等全棧能力的AI團隊,在2022年初開始了大模型落地試點。

回顧這場長達3年的創新探索,大抵可以分成三個階段:

第一個階段是驗證。

煤礦行業和AI的融合由來已久,但傳統的算法模型是基于某個特定場景開發的,部署到下一個場景的時候,常常因為安裝的位置、補光和環境差異,導致算法精度變差。再加上工業場景較為復雜,采集的數據比較少,且嚴重依賴人工標注,人工智能的落地長期處于試驗階段,無法規模化應用。

傳統算法模型的瓶頸,大模型可以打破嗎?2022年1月,山東能源集團攜手華為成立了聯合創新中心,尋求盤古大模型的行業應用;2022年7月,云鼎科技將大模型能力應用到了興隆莊煤礦,初步驗證了大模型在數據篩選效率、模型優化效率、泛化性等方面的優勢,成為行業里“第一個吃螃蟹的人”。

第二個階段是研發。

短短4個月的時間,云鼎科技就走完了模型驗證、訓練中心建設等工作,創建了百萬張訓練圖片的全場景高質量樣本集,并在L0大模型基礎上訓練出了全球首個擁有視覺感知、數據預測、自然語言處理、多模態等核心能力的L1礦山行業大模型。對比傳統算法,經小樣本訓練后的識別精度對比提升了10%以上,新場景識別精度提升超過23.5%,模型訓練工作量節省了85%。

時間來到2023年7月,山東能源集團、華為公司聯合發布礦山大模型的全球商用,首批發布了21個人工智能應用場景。同年9月,云鼎科技完成了礦山大模型在山東能源集團內5家單位的復制驗證,同時持續對模型進行調優訓練。

第三個階段是推廣。

云鼎科技的探索并未止步于此,目前已經構建了了“1+4+N”架構的礦山智能化方案,通過1個AI開發平臺和4種能力,開發出了N個高價值應用場景,給出了大模型走向更多工業場景的通用范式。

可以找到的一組數據是:2024年12月,礦山大模型的落地場景從最初的21個增長到了115個,實現了大模型的常態化應用;在礦山行業外,逐步擴展到了化工、電力、油氣等,陸續在國家管網、皖北煤電、西部礦業、華能煤業等70余家單位落地,形成了一批可推廣復制的標準化解決方案。

為了讓礦山大模型服務更多客戶,云鼎科技設計了兩種賦能模式:一種是幫助客戶構建AI訓練中心,模型的訓練和部署都可以在本地實現,保障數據不出園區;另一種是輕量化部署的“調優艙”,基于客戶的樣本數據進行增量訓練,并將訓練好的模型推送到邊緣端,客戶可以自主進行模型的持續優化。

02 給能源行業帶來了“四個改變”

必須要回答的一個問題是:大模型解決了哪些產業難題?

可以找到的答案有很多。

比如基于大模型的掘進安全質量智能監管系統,實現了掘進工作面可視、可管、可溯規范化作業;大模型賦能的煤礦安全生產知識助手,深度融入辦公系統,顯著優化了決策流程與作業指導;井筒裝備智能巡檢使用多模態技術,能夠運用視覺、聽覺感知技術檢測井筒裝備的異常情況……

云鼎科技的一個又一個創新點,構建了大模型賦能能源行業的“全景”,確切地說是帶來了“四個改變”。

一是由“被動監管”向“本質安全”轉變。

有了大模型的視覺感知能力,實現了對人的不安全因素、物的不安全狀態進行智能管控、提醒、消缺。比如在掘進作業中,結合視覺感知和設備運行狀態,自動識別危險區域人員進入、自動監測截割部落地、敲幫問頂作業執行等行為,并進行現場告警、聯動停機等自動業務處置,在提升作業流程規范的同時,增強員工的安全管理意識。

二是由“勞動密集”向“精簡高效”轉變。

很長一段時間里,礦山作業的每一個環節都離不開人。在大模型的賦能下,讓現場作業無人化、少人化成為了現實。以煤礦主煤流運輸環節的堆煤監測、異物監測、煤倉運行異常狀態監控為例,礦山大模型落地后極大地減少了現場崗位人員和巡檢人員,實現了關鍵區域從“人盯”到“技防”跨越,既降低了人員的勞動強度,又提高了生產效率。

三是由“粗放管理”向“質量效益”轉變。

大模型之所以成為外界追捧的焦點,一個不可或缺的能力在于預測,通過對生產工藝參數和歷史數據進行分析建模,沉淀老師傅工作經驗為人工智能模型,可以實時預測最優的工藝參數,自動下發和聯動控制,減少人工干預,有效降低生產成本、穩定生產質量,提高產品產量和生產效率,告別過去靠“拍腦袋”做決策的“粗放管理”模式。

四是由“分散重復”向“集約高效”轉變。

以往人工智能在礦山領域的部署應用是分散的“作坊式”開發模式,導致資源重復配置與煙囪式建設,且過度依賴研發人員手工編寫代碼,存在開發周期長、成本高昂及應用效果不佳等問題。云鼎科技采用了更為高效、集約、標準化的“工廠式”開發路徑,以礦山行業預訓練的大模型為基礎,針對性地微調即可快速適應多樣化的應用場景。

按照產業轉型的一般規律:當一家企業、一類場景的創新價值被充分驗證后,大概率會成為整個行業的準則。

2024年4月,國家礦山安監局、應急管理部等國家部委印發的《關于深入推進礦山智能化建設促進礦山安全發展的指導意見》中要求,加快礦山智能化領域的人工智能大模型的算法優化和模型迭代,提升礦山人工智能大模型的通用性和實用性。重點開展人工智能在人員行為規范、工程質量評價、設備運行管控、安全保障、災害預警分析、工藝參數優化等方面的創新應用。

如果說大模型代表的技術創新,是驅動能源產業轉型的“時”;頂層設計上的各項戰略規劃,則是推動創新擴散的“勢”。時與勢的同頻共振,預示著云鼎科技帶給能源行業的“四個改變”,正在成為一種行業共識。

03 看得見的成效和新質生產力

工業大模型的落地能否從1到N,終歸要算一筆“經濟賬”。

正如騰訊研究院在《工業大模型應用報告》中的觀點:相較于消費類場景,工業大模型應用面臨數據質量和安全、可靠性、成本三大挑戰,其中高額成本限制了工業大模型應用的投入產出比。

這里的“成本”顯然不只是價格,隨著大模型壓縮等技術的成熟,訓練和部署成本都在同步降低。左右企業做出選擇的誘因,可以歸結為“成效”二字,即工業大模型是否可以和降本增效劃等號。

和市面上同類大模型最大的差別,在于礦山大模型的規模化落地,不難找到有說服力的實際案例。

比如最早進行大模型能力驗證的兗礦能源興隆莊煤礦,僅僅是將所有的攝像儀接入AI應用平臺,部署對應的模型算法,就能實時監測礦井人的不安全行為、物的不安全狀態,可減少固定崗位工15人、巡檢工24人。

再比如將大模型預測能力用于煤礦洗選的濟寧二號井煤礦,部署應用了云鼎科技研發的重介密控分選系統,利用算法的預測和自學習能力,實時分析預測最優重介分選密度,執行復雜參數預測,有效地穩定了精煤質量,而且精煤產率提升了0.2%以上,每年增加的利潤就達到了400多萬元。

云鼎科技的創新探索并未停下來。

DeepSeek的模型能力出圈后,云鼎科技第一時間進行了驗證,基于安全生產、設備管理、應急救援等關鍵業務場景的百萬級高質量數據資源,蒸餾出了首個基于DeepSeek-R1的垂域礦山大模型,其中安全生產知識場景中的對話問答準確率達到了96%以上。

只有垂域礦山大模型還不夠,為了讓AI深入核心業務環節,云鼎科技還打造了NLP應用智能體,具備知識管理、工作流編排、應用構建、知識運營等核心功能,并為客戶提供了靈活的知識問答編排框架和應用模版,快速接入DeepSeek構建知識問答應用、工作流應用、智能體應用。

隔行如隔山,但隔行不隔理。

礦山大模型沉淀下來的方法論,同樣適用于其他行業。相對應的,云鼎科技制定了“縱向深耕,橫向拓展”的戰略:一邊按照“點-線-面”的路徑持續演進,構建礦山領域整體解決方案;一邊將業務范圍輻射到了化工、電力等板塊,加速推進全產業智能化升級。

每個行業都有自己的特點,但數智化轉型的難題是相通的,直接的例子就是大模型在化工行業的落地。

云鼎科技將礦山行業成熟的視覺類場景快速復制到了化工園區,顯著提升了園區的安全管理能力;基于DeepSeek、盤古等通用大模型,融合能源集團化工領域的知識數據,訓練出了化工行業專用模型。

以甲醇精餾為例,通過采集精餾塔的回流比、溫度、壓力、蒸汽流量、進料流量、液位、原料組分等工藝參數,利用大模型進行分析和預測,對精餾過程實施了精準優化,有效降低了蒸汽消耗。某化工企業落地大模型后,單套設備節約了2%的蒸汽消耗量,每年能夠節約約400萬元成本。

無可否認的是,工業大模型仍處于探索初期,算法、模型、平臺都需要進一步的研發和優化。只要做到了成效可以看見,輕松算清楚一筆經濟賬,勢必會吸引越來越多的企業擁抱大模型浪潮。

04 寫在最后

在DeepSeek的影響下,業內漸漸達成了一種共識——未來大模型將呈現“技術摸高+工程創新”并行發展趨勢。

“技術摸高”指的是頭部企業堅定投入預訓練基礎模型創新,打造深度開放的算力平臺和生態;“工程創新”是指降低大模型的訓練和部署門檻,兼顧成本和性能,有望呈現“百模千態”的繁榮景象。

對號入座的話,云鼎科技無疑是“工程創新”的代表企業,他們所蘊藏的能量和產業勢能同樣不可小覷。


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