工业大省有“模”力丨云鼎盘古：矿山有了24小时的“观察员”

编者按：

为深入贯彻发展新质生产力要求，加快推进人工智能与实体经济深度融合，近期，山东省工信厅遴选出海若、天智、星际、云鼎、星港、尚智、奇智孔明七大垂直领域大模型，挖掘山东人工智能企业创新动能，构建优势企业竞相发展的良好产业生态。工业大省有‘模’力系列报道，将聚焦7个标杆垂域大模型，走进企业一线，记录技术落地工厂车间的真实实践，展现山东依托完备工业家底，做大做强国产行业大模型的创新探索，为制造业数字化转型提供可借鉴的山东样本。

几百米深的煤矿巷道里，机器轰鸣，粉尘弥漫。过去，煤矿安全靠的是矿工的脚步和老师的经验——巡检工一趟趟走巷道，调度员一班班盯屏幕，老师傅凭手感调参数。但人会疲劳，经验难复制，井下风险却从不等人。

当大模型浪潮涌来，怎么让AI真正适应矿山这种特殊场景？云鼎科技的答案是：把一代代矿工攒下的现场经验，变成AI能读懂的能力。

大模型的课本来自井下现场

大模型的“课本”，全是从井下现场“搬”来的。走进云鼎科技的AI训练中心，没有花哨的对话演示，大屏幕上滚动的是全国各矿井的井下监控画面、设备运行曲线和历史故障记录。百万张现场实拍图、千亿条真实生产数据，构成了盘古矿山大模型的训练素材库。

“矿山最值钱的资产，就是一代代矿工攒下的现场经验。过去这些经验只装在老师傅脑子里，很难快速复制、大范围传承。”云鼎科技工业互联网事业部副总经理崔润兴说，盘古矿山大模型做的，就是把这些隐性经验数字化，变成随时能调用的智能能力。

过去开发一套矿山AI应用，技术团队得在矿上驻场一两个月反复调试。现在依托平台化底座，最短一两周就能迭代出一套可用的智能应用。整套“一核四翼”产品矩阵，把大模型、智能体平台、工业机器人、边缘算力打包在一起，矿山、化工企业拿来就能用，不用从零搭建复杂的技术栈。

2026WAIC现场介绍“盘古矿山大模型”

AI当好矿山的“24小时观察员”

在兴隆庄煤矿的地面调度指挥中心，数十路井下实时画面铺满整块大屏。过去为了保证皮带运输安全，巡检工得徒步穿行数公里巷道，调度人员还得轮班盯屏幕——人总会疲劳，长时间盯着很容易错过堆煤、异物闯入这类隐患。

现在盘古矿山大模型成了24小时不间断的“观察员”。井下摄像头拍到的画面实时回传，一旦识别出皮带异物、物料堆积、人员误入危险区域，系统立刻高亮报警，精准标出风险位置推给调度人员。不用再靠人工死盯屏幕，风险苗头能被第一时间捕捉。

这套能力落地后，十余个井下风险监测场景同步运行，大量重复性巡检工作交给了AI，现场值守压力明显减轻。矿山安全管理，也从“人防为主”慢慢转向“本质安全”。

AI的价值不止于“看监控”。地面洗选车间里，参数的细微浮动直接影响精煤产出。以往调参全靠操作工攒了多年的手感，接入盘古矿山大模型后，系统能结合实时生产数据给出调参参考。一座年入洗300万吨的洗选厂，经过AI持续优化工艺，精煤产率提升，每年能新增效益超300万元。

井下防冲卸压施工，过去要人工反复核对纸质、电子施工记录，繁琐还容易出错。现在AI自动比对核验，效率直接提升85%。遇到设备故障，工人不用翻厚厚的规程手册，智能助手能快速推送安全规范和处置方案，资料查询效率提升一半以上。

员工行为智能监测系统

从幽深矿井走向更多能源阵地

云鼎通过矿山打磨成熟的技术底座，被进一步复用至化工领域，打造出了“伏羲化工大模型”。

以甲醇生产为例，该模型融合化工工艺原理、行业专家经验以及海量历史生产数据，参与甲醇合成、精馏等核心生产环节。经过智能优化后，每生产一吨甲醇，蒸汽消耗降低3.2%，单套装置一年可新增综合效益450多万元。

但崔润兴反复强调：“AI始终只做辅助。不管是矿山还是化工场景，智能体识别异常之后，会自动梳理故障诱因、输出处置建议，可是否调整工艺、如何处置险情，全部由现场工程师最终拍板，生产决策权牢牢掌握在人的手里。”

如今，依托两大垂直大模型，云鼎科技已经沉淀280余类标准化AI智能体，覆盖矿山、化工、电力、油气、钢铁六大行业，在全国15个省区的170余家大中型能源企业落地应用。

“矿山地质条件千差万别，化工装置工况各不相同，没有一套方案可以直接照搬。”崔润兴向记者介绍，云鼎把经过实战检验的能力做成标准化平台，到新项目再做适配调优，解决工业AI规模化落地的难题。

“未来我们还将继续攻关多智能体协同，推动AI从单一风险识别，向灾害预警、生产调度等复杂任务延伸。同时向冶金、高端装备赛道拓展，探索算电协同新模式，把在井下淬炼出来的AI能力，赋能更多传统工业现场。”崔润兴说。

大众新闻·齐鲁壹点记者 李殷婷