- C114
- 作者：
- 2024年12月31日 14:46
工聯網消息(IItime) 當前，以5G、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術正加快融入到千行百業，將重塑多鏈條多環節產業生態，促進實體與數字經濟深度融合，助力賦能全場景數智化升級。
今年政府工作報告明確提出，要深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。“雙千兆”的網絡基礎也在催動著傳統制造及工業領域加速向數字化、智能化快速轉型。此外，多模態大模型的成熟應用使得運營企業決策更加敏捷化和智慧化。
為進一步的促進新型工業化落地，加快構建新質生產力囿于更多生產領域，繼續探索大模型之于行業應用場景仍是關鍵要素之一。對于眾多傳統領域，如能源礦產行業也一直在著力尋求大數據、人工智能等帶來的便利，穩步解決其人力成本及安全生產等關鍵問題，為企業發展注入新動能。
強強聯合，智能化裝備助力礦業生產提質增安
12月16日，浙江上創智能科技有限公司與華為技術有限公司在華為深圳坂田基地簽訂合作協議，上海創力集團（603012）股份有限公司委托浙江上創智能科技完成合作協議內容。
按照協議，雙方將進一步聚合創力在礦山裝備上的能力，聯合發布業內首個礦山裝備大模型，結合華為在AI和數字孿生開發平臺等方面的能力，實現更加深層的合作，打造“礦山裝備+AI算法+應用”的新一代礦山智能化裝備。
在綜采工作面，創力集團和華為規劃了62個基于機器視覺和預測的人工智能場景，雙方在未來2年內計劃逐步完善這些場景；在掘進面工作面，也會進行進一步的規劃。除了人工智能，雙方還會在新型傳感技術、通訊技術以及人才培養方面進行合作。
基于雙方合作的方案成果，還將聯合進行市場拓展，制定礦山裝備智能化標準，共同開拓全國礦山智能化建設市場，提升礦山的智能化水平,為煤礦的提質增安貢獻力量。
實際上，圍繞構建“感知-認知-決策-執行”四位一體的裝備智能化長期發展目標，創力集團已經和華為油氣礦山軍團進行了多種方案的共同研發，包括綜采工作面的視頻遠控、MEMS慣導找直、異常識別、三機聯動等解決方案均已成為創力集團礦機裝備出廠成套預集成的一部分。
“人工智能+”高效賦能產業數字化轉型升級
當前，加快推動以大模型為代表的人工智能逐步賦能制造業發展，今年政策層面，多部委也力推“人工智能+”行動，希翼促進人工智能與實體經濟深度融合，推動人工智能賦能新型工業化。
產業前景層面，據IDC預測，2024年全球人工智能產業規模將達到6233億美元，同比增長21.5%；預計到2028年，全球企業生成式AI（GenAI）支出占比將由2024年的17%提升至32%，國內大模型解決方案市場規模則預計2028年將超過20億元，增長規模超過100%。因此，大模型落地已成為各行業智能化轉型的關注焦點。
上海創力集團長期來力圖以豐富的大模型種類使能裝備智能化，即重點依據其技術力量實現全面感知環境，并有效分析當前和未來趨勢，通過大模型自主決策并采取行動，以滿足特定的生產目標。基于多模態、NLP及強大的平臺能力，實現了感知智能化、認知智能化、有效執行及決策智能化。
人工智能技術近些年來在提高礦產資源勘探的精度和效率方面也不斷獲得產業界認可，將逐步改變傳統的資源開發等生產活動。創力將其裝備技術與華為成熟ICT解決方案的有力結合，共同打造的礦山裝備大模型基于裝備互聯互通與低時延高可靠切片網絡，是有效使能裝備智能化，并賦能礦業數智化升級的重要成果。
在實際場景中，通過ICT解決方案和礦山裝備本身的結合，可提升礦山裝備的數字化能力，讓設備更容易的感知井下的環境和裝備本身的狀態。據悉，當前礦業領域僅以視覺及預測類為方向的話便可梳理出超過300個高價值AI場景，因而未來還可擴展到更多實際應用。
短期來看，礦山裝備大模型已在市場上具備強大的競爭力，針對采煤機裝備能實現預測性維護，進而降低非計劃停機時間，有效減少了維護工作量，可為客戶帶來直接的經濟收益。基于礦山智能化應用需求，也可上架在其它平臺，作為原廠方案更能實現高故障診斷率，助力相關企業搶占市場份額，滿足快速變現的需求。
小結
不久前中央經濟工作會議對明年重點任務部署中繼續提到了要開展“人工智能+”行動，培育未來產業；而開展新技術新產品新場景大規模應用示范行動，也一直是多方產業鏈在復雜形勢下助推國產化科技創新及應用的重要使命。
近些年來適度超前布局5G、算力等信息基礎設施，正逐步有效夯實了我國新基建底座，加快數字化網絡化智能化發展仍在路上。此番創力與華為的通力合作，將雙方裝備智能化與ICT方案有效融合創新，共同打造的礦山裝備大模型不僅為礦業等傳統領域帶來了基于人工智能技術的實際場景應用，也將為產業數字化轉型提供新的實例借鑒。
面向未來中遠期，雙方及更多產業伙伴還將繼續推進礦山裝備標準產業發展，共同圍繞著發揮優勢、補足短板、滿足行業需求為重，全方面開展標準產業發展活動，更加廣泛地團結合作伙伴，真正解決多層次的行業發展問題，更大力度的推動傳統企業及產業的數智化升級。
