鄂爾多斯市煤炭資源豐富，當前在冊煤礦近300+座，煤炭年產(chǎn)量逾10億噸，占全國的近2成，是我國重要的能源基地。但智能化煤礦建設(shè)市場整體呈碎片化。各煤礦企業(yè)在智能礦山建設(shè)上，存在諸多問題。
· 資源共享困難
缺乏標準化、一站式智能礦山建設(shè)解決方案，煤企各自為政，建設(shè)方案多種多樣，效果參差不齊；
存在大量“煙囪式”系統(tǒng)，缺乏共享機制和平臺支撐，導致行業(yè)知識無法沉淀，規(guī)?；茝V困難。
· 智能化基礎(chǔ)薄弱
煤企自建算力有限，試錯成本高，算力資源無法有效利用；
傳統(tǒng)“作坊式”開發(fā)，開發(fā)效率低，周期長，能力無法有效積累；
缺乏大模型可視化開發(fā)平臺，對小模型的依賴導致產(chǎn)品精度低，泛化性差，影響智能化建設(shè)效果。
· 數(shù)據(jù)流通困難
各個煤礦按需設(shè)計，數(shù)據(jù)為特定應用服務，難以向其他應用提供數(shù)據(jù)，形成眾多“數(shù)據(jù)孤島”；
煤機裝備和對應的系統(tǒng)七國八制，數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一標準和接口，系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)打通和協(xié)同困難，阻礙煤礦智能化建設(shè)的效果和推進進展。
鄂爾多斯基于行業(yè)中心云+廠礦邊緣云的架構(gòu)，統(tǒng)一建設(shè)煤礦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，針對煤炭生產(chǎn)主要涉及掘進、采煤、主運等96個細分作業(yè)場景，借助華為AI基礎(chǔ)設(shè)施和盤古大模型視覺、預測能力進行AI智能化改造。采用中心平臺工業(yè)數(shù)采+數(shù)據(jù)融合+人工智能+行業(yè)共享方案，以及三套邊緣礦企標準接入方案，打通礦企與中心平臺，實現(xiàn)區(qū)域礦端的標準化快速復制。
· 基于華為云Stack，通過“三統(tǒng)一”架構(gòu)（統(tǒng)一標準、統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范），集約化建設(shè)。同時構(gòu)建一站式MaaS（模型即服務）的企業(yè)應用市場，打通本地應用市場與華為云商城的互聯(lián)互通，共享生態(tài)，簡化AI產(chǎn)品與解決方案的交易成本。
· 依托盤古礦山大模型，構(gòu)建“中心訓練、邊緣推理、云邊協(xié)同、邊用邊學、持續(xù)優(yōu)化” 訓練機制，平均識別精度提升20%以上。
客戶通過引入煤礦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實現(xiàn)標準智能化礦山建設(shè)，落地少人無人安全高效，同時實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)聚集，助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。
· 統(tǒng)一建設(shè)，資源共享
落地5家示范礦，覆蓋40+AI場景，未來3年將實現(xiàn)服務超過260家企業(yè)。
· 大模型加速區(qū)域智能化轉(zhuǎn)型
依托礦山AI大模型，已訓練好的模型，在少量補充訓練樣本的情況下，可以快速遷移到新的生產(chǎn)單位，大大降低應用推廣成本和門檻，節(jié)省超過90%的數(shù)據(jù)樣本標注工作量，人工智能應用上線周期從月級縮短到天級，實現(xiàn)AI應用“工業(yè)化”。用人工智能替代人，實現(xiàn)少人則安、高效生產(chǎn)。
· 數(shù)智融合，打破數(shù)據(jù)壁壘
構(gòu)建數(shù)智融合，自動化讀取AI訓練結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率提升100%以上。
