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“人工智能+”能源战略迈向纵深期
煤炭行业把握创新应用脉搏
中国工程院院士 王国法
当前,新一轮科技革命与百年能源变局交汇,国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》),吹响了能源行业向智能经济跃迁的号角。对于煤炭行业而言,《实施意见》的出台为煤炭产业向高端化、智能化、绿色化转型提供了方向指引,推动煤炭更好地发挥我国能源安全“压舱石”保障作用,为新型能源体系建设注入关键动能。
一、把握机遇,推动煤炭行业智能化绿色化转型
当前,我国能源绿色低碳转型步伐加快,推进“人工智能+”煤炭产业高端化、智能化、绿色化发展,是能源转型中确保主体能源安全的必然要求。
(一)打造产业升级样板
《实施意见》中明确“培育壮大智能产业”,煤炭行业正是检验人工智能赋能实体经济的关键载体。2021-2024年,全国煤炭总产量占一次能源生产、消费总量的66.6%、55%,煤炭在我国能源供应体系中仍将发挥基础保障和系统调节作用。煤矿智能化建设是人工智能大规模赋能实体经济的“超级试验场”,煤炭智能化转型的范式,成为传统产业升级示范的样本。
(二)抢抓融合战略窗口
《实施意见》强调“加快专业大模型在五个以上行业深度应用”。煤炭行业拥有海量尚未充分挖掘的数据,二者交汇正是变革战略窗口期。近年来,大模型正从语言智能走向多模态和具身智能,具备了对复杂物理世界建模的能力,人工智能逐步真正成为行业从业人员的伙伴。为此,煤炭行业应抢抓2025-2035年关键窗口,打造以数智技术驱动的“资源-能源-生态”智慧综合体新业态,实现煤炭产业涅槃重生。
(三)回应安全民生需求
《实施意见》要求“煤炭采掘和露天生产提升效率和安全水平”。我国65%以上煤炭产能来自深部、高瓦斯等灾害隐患严重的区域,安全双重预防始终是首要任务。通过人工智能技术可实现从被动应对转向主动防控,实现“无人则安”的本质安全;国家安全层面,“人工智能+”煤炭是打牢国家安全基石的有效路径。民生层面,煤矿智能化为煤矿职工创造更安全的工作条件,同时实现绿色开采和绿色矿山目标。
(四)推动模式范式跃迁
从更长远的视角看,煤炭行业的发展逻辑也在发生深刻变化。过去我们依赖“资源储量—资本投入—规模扩张”的线性路径,而未来必然要走“数据生成—知识沉淀—算法迭代—价值倍增”的指数模式。未来煤矿生产将实现少人化、无人化,产业工人转向数据标注与知识积累,数据成为第四大生产要素,企业完成从“资源运营商”到“数据运营商”的切换。
二、立足现实,剖析“人工智能+”煤炭发展态势
(一)升级技术应用模式
当前,煤矿智能化建设正处于从培育阶段向全面技术升级阶段,要从单一环节的算法辅助,升级为“专业大模型+多技术协同”模式。在地质勘探、采掘工艺优化等核心场景中构建煤矿专用大模型,融合多源异构数据,实现“数据-知识”耦合;同时联动机器视觉、智能控制等技术与装备,形成“采集-运算-决策-执行”的闭环,推动煤炭生产从被动响应向主动预判跨越。
(二)深化全链场景渗透
《实施意见》提出“融合应用智能模型,实现生产过程智能控制与自主决策”。结合近年来煤矿智能化建设进展,井工开采仍需加强多模态感知与大小模型融合,逐步实现少人化、无人化的常态作业;露天开采需加强人工智能优化工艺参数和采运调度,提升大型化和智能化自主运行水平;智能洗选环节则需加强煤质数据库与工业数字孪生体,提高煤质检测的精度与效率;设备运维方面,需要融合大模型技术将故障预警与预防性检修等场景走深走实。
(三)培育跨界融合生态
《实施意见》提出“新型电力系统电网调度运行”要求,煤炭行业一方面要推进煤矿智能化新业态,推动开采、运输、洗选、运维等环节的全链条协同;另一方面,将带动跨界创新,探索煤电联营、能源和化工结合的产业一体化发展格局,因地制宜打造煤-电-化-新协同发展模式,延伸煤炭产业链,推动煤炭从燃料向燃料、原料及材料并重转变。
三、聚焦落地,破解“人工智能+”煤炭建设难题
(一)重构感知认知体系
要破解“数据难共用”的顽疾,关键在于建立全局性认知体系和统一数据标准。《实施意见》强调要加强数据供给创新,为此需构建一体化多模态感知网络,全面覆盖地质、设备、环境等全场景数据,同时纳入行业标准规程、手册台账等文本数据,按照行业通识与专识数据进行分级融合理解,并通过人工智能算法,将原始数据转化为对生产规律和风险趋势的深度认知,为智能决策提供统一、可信的数据支撑。
(二)攻坚智能装备可靠性
《实施意见》提出“加快智能生产技术装备的研发与应用”。为装备升级指明了方向。针对井下防爆、低功耗、抗干扰的特殊要求,研发煤炭行业智能硬件体系,将算法深度嵌入采掘机、液压支架等核心装备,通过构建“硬件载体+算法内核”的一体化智能装备制造生态,赋予装备边缘计算与自主决策能力,实现从“功能执行”向“智能运行”的跨越。
(三)打通系统协同链路
《实施意见》明确要求“强化算力支撑,统筹规划算力、电力和通信网络资源”。煤炭行业需要通过群体智能重塑协作逻辑。依托工业互联网打通全流程的数据链路与控制权限,让原本独立作业的设备形成集群化协同,并基于实时数据动态调整作业节奏和参数,从而实现柔性化生产、联动避险和系统自恢复,显著提升煤炭生产系统的效率与韧性。
四、统筹全局,健全保障与长效发展机制
(一)培育协同创新生态
煤炭行业的智能化不是单一环节的改造,而是全链条的系统升级。《实施意见》强调要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合,这对煤炭行业尤为适用。行业发展不能仅靠煤矿企业的数据和场景,还需要专业科研团队持续攻关、产业资本加大投入、政策法规提供保障。通过协同创新平台,把需求牵引、技术供给与应用落地高效结合,才能形成跨界融合、共创分享的产业格局,推动行业从“单点突破”走向“系统跃迁”。
(二)强化复合人才培养
煤矿智能化要求变革矿业生产组织与管理模式,围绕数字世界重塑煤炭企业的战略愿景、业务流程、组织架构、管理文化等。《实施意见》提出“加大高层次人才培养力度”要求。煤矿智能化建设的核心在人才,要培养大批矿业工程+人工智能的复合型技术人才,既要有懂采矿+人工智能算法的专家、能有效治理数据的团队、熟练掌握智能装备运维的工程师,还要有精于智能化煤矿管理和市场运营的人才。要推动产教融合和跨学科交叉,为“人工智能+”煤炭提供新的复合型人才保障。
(三)健全安全伦理规范
《实施意见》提出“提升能源系统安全可靠与灵活高效运行”要求。一方面,要强化人工智能系统在安全生产中的风险评估与测试,确保从感知、决策到执行环节的可信与可控;另一方面,要重视伦理与意识形态风险防范,确保人工智能在煤炭场景中的应用符合国家安全和社会稳定要求。通过建立分级分类的安全评估机制和伦理规范,推动形成“技术可信、应用可控、制度健全”的安全发展格局。
(四)建立长效发展机制
《实施意见》明确提出要“在技术创新、商业模式、发展业态、体制机制等方面深入探索”。煤炭行业需要建立从价值创造到利益分配的良性循环机制,确保数据权益、知识产权和创新成果的合理归属。推动煤矿企业从单纯的“应用方”转向“共创方”,形成多方共赢的产业生态。同时,要构建行业自我迭代的反馈机制,实现技术、人才、资本和政策的动态优化,确保煤炭智能化不止于阶段性突破,而能进入可持续发展的长周期发展轨道。
《实施意见》的发布,标志着我国在新一轮科技革命和能源变局中率先进入“人工智能+”的战略纵深期。煤炭行业作为我国能源安全的“压舱石”,既是人工智能赋能的关键领域,也是检验政策落地成效的重要阵地。纵观行业发展,全链条的技术重构、全场景的应用渗透、全系统的协同创新,已从战略愿景转化为实践路径。未来十年,将是煤炭智能化转型的关键窗口期。唯有以人工智能为牵引,推动产业模式跃迁,培育复合型人才,健全安全与伦理规范,构建长效发展机制,方能夯实煤炭行业高质量发展的内生动能与制度根基,塑造人工智能与煤炭开发技术全面融合的新时代煤炭产业体系,逐步形成“AI+资源+能源+生态”的智慧综合体,为我国新型能源体系建设和智能经济加速跃迁提供持续可靠支撑。
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