云鼎科技，把AI算法送到百米矿下

10月14日，在“齐鲁制造会客厅”活动现场，“AI智领能源，共赴数智山海”的主题下，云鼎科技的展区前人流始终密集，来自能源上下游企业、AI行业同行、高校科研院所的参会者接踵而至，驻足询问这套扎根能源场景的垂域大模型落地细节。云鼎科技党委书记、董事长、总经理刘波的分享，更是将全场目光拉向了几百米深的井下生产一线。

“工业AI不是展厅里的概念，它的战场在采掘工作面、在防冲卸压点、在瓦斯巡检巷这些最危险的岗位上。”刘波直接点出企业工业AI的核心逻辑。他介绍，经过多年深耕，云鼎科技已构建起“1个国家级高质量数据集、1个人工智能训练中心、3个行业垂域大模型”的完整技术体系。其中盘古·矿山大模型作为全球首个商用矿山垂域大模型，核心技术成果达国际领先水平，覆盖全专业178类应用场景，已在全国200余家大中型能源企业实现规模化落地。

在刘波看来，把算法送下矿井，本质是用技术筑牢安全底线、替换高危岗位。路演现场披露的一组量化数据印证了这份价值：依托矿山大模型，单座矿井高危岗位人员可减少18人以上，隐患处置效率提升超80%，平均单矿年创增效可达400万元以上，实现了安全效益与经济效益的双赢。支撑这套模型稳定运转的，是总量达270TB的国家级行业高质量数据集——已汇聚结构化数据300亿余条、高清监控视频18万小时、图像数据100万余张；配套建成的100P算力资源（中心侧训练算力40P、端侧推理算力60P）构建起云边协同机制，即便在井下低带宽环境中，边缘侧也能完成低延迟推理，保障告警响应不脱节。

云鼎科技人工智能解决方案工程师王超对着展区的井下作业实景画面，给前来咨询的参会者拆解了一个典型高危场景。“冲击地压矿井的防冲卸压作业，以前工人井下打钻3小时，地面就得专人盯着录像复核3小时，一秒都不能漏，这是硬性安全要求。”王超说，算法上线后，AI自动识别钻杆深度、操作流程是否合规，全程无间断巡检，异常片段自动标记推送，人工复核时长从3小时压缩至5分钟，大幅提升监管效率。更关键的是，针对瓦斯超限、超员下井这类重大安全隐患，模型可以24小时刚性管控，一旦违规立即告警，从技术层面堵住管理漏洞。

实打实的落地成效，让云鼎科技的展区成为当天的热门交流点。前来对接的人群里，既有矿业集团的技术负责人，详细询问井下低带宽环境下的边缘推理方案；也有AI行业同行，聚焦国家级高质量数据集的建设路径与标注标准；还有高校科研团队，围绕垂域大模型的参数训练、场景迭代展开探讨。不少参会者坦言，相比泛化的通用大模型，这种扎根生产一线、有明确安全价值和经济效益的工业AI，更具实体落地的参考意义。

除了矿山赛道，轩辕·电力大模型同样备受关注。刘波介绍，加上此前的伏羲·化工大模型，企业三大垂域大模型已覆盖能源全产业链。其中化工大模型落地45类应用场景，全面覆盖煤化工生产工序，可实现吨甲醇蒸汽消耗降低3.2%；电力大模型布局70类应用场景，覆盖集中监控、智能巡检等核心业务，可使非计划停机降低50%，电力交易年增收超150万元。

“面向未来，我们将围绕迭代应用形态、拓宽业务领域、创新运营模式三大方向，持续推动人工智能规模化落地。”刘波道出企业的发展方向。展区的交流仍在持续，从井下安全到工艺优化，从算力布局到跨行业拓展，工业AI的故事正在生产一线不断延伸。对能源行业而言，把算法送到最危险的岗位，把安全还给一线工人，正是数智转型最厚重的价值底色。

（大众新闻记者 王志浩）