中國冶金報 中國鋼鐵新聞網(wǎng)
記者 劉經(jīng)緯 報道
2021年9月14日，華為鴻蒙系統(tǒng)工業(yè)領域首個平臺——礦鴻正式發(fā)布。
2022年10月，歷經(jīng)7次迭代升級，礦鴻系統(tǒng)正式版本發(fā)布。
2023年2月，國家能源集團神東煤炭集團有限責任公司（以下簡稱國能神東）首個大采高沿空留巷綜采工作面——哈拉溝煤礦22523工作面，首次應用礦鴻系統(tǒng)遠程控制落地單軌吊車移動；在上灣煤礦22105綜采工作面，首個“遠程供液供電+單軌吊車落地+自移列車+礦鴻”7米大采高智能化綜采工作面順利達產(chǎn)。
2023年4月26日，礦鴻工業(yè)互聯(lián)創(chuàng)新國家礦山安全監(jiān)察局重點實驗室在國能神東揭牌成立。
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“向礦而生”，已經(jīng)在10余個煤礦部署，實現(xiàn)3300多套設備數(shù)字化管理和運營的礦鴻，給智能礦山建設帶來了哪些改變？近日，《中國冶金報》記者專訪了華為煤礦軍團市場與解決方案總裁郭振興。
建設智能礦山的“物聯(lián)底座”
讓設備之間可以“說普通話”
“‘礦鴻+模組’為智能礦山萬物互聯(lián)提供了基礎。”郭振興表示，智能礦山建設，前提是對所有的傳感器設備可適、可管、可控，實現(xiàn)遠控、集控，在未來甚至可以被AI（人工智能）控制，礦鴻正是提供了這樣一個“物聯(lián)底座”。
“礦鴻對設備的互操作提供了一個標準接口，相當于大家都可以‘說普通話’。”郭振興說，目前智能礦山建設推進慢的核心原因就是井下裝備數(shù)量多且形態(tài)各異，例如國能神東烏蘭木倫煤礦大概有上千臺裝備，協(xié)議互不相通，只能靠人工操作實現(xiàn)跨系統(tǒng)協(xié)調(diào)，人的工作強度非常大。目前，烏蘭木倫煤礦全礦43類1808臺（套）設備已成功適配礦鴻，覆蓋井下各類電氣設備和控制單位，實現(xiàn)設備之間“說普通話”，并且設備之間的互操作已經(jīng)可以通過訓練AI或開發(fā)App來實現(xiàn)。
郭振興表示，通過礦鴻系統(tǒng)，設備可以實現(xiàn)自主運行，不僅減少了礦工的工作量，提升了工作效率，還使得礦工的工作更加安全。
郭振興以礦鴻提供的“一碰連”功能舉例，在烏蘭木倫煤礦，礦工可以使用移動端平臺，如手機、平板電腦等，利用“一碰連”功能，在井上或井下觸摸某臺設備的標識卡，就可以馬上對設備進行控制并了解實時運行數(shù)據(jù)等信息。“‘一碰連’功能也保障了礦工的安全。”郭振興說，“比如支架工，以前可能需要彎腰趴在支架下面的控制器上進行按鍵操作，現(xiàn)在則可以通過‘一碰聯(lián)’實現(xiàn)遠程操作，降低了事故風險。”
“類似智能協(xié)作的場景還有很多。”郭振興介紹，通過“礦鴻+巡檢機器人”還可以實現(xiàn)無人巡檢，機器人通過軟總線功能，路過這些設備的時候建立聯(lián)接，自動讀取設備的參數(shù)，對異常情況進行上報。“這樣就可以把人從井下的工作環(huán)境解放出來。”郭振興說。
此外，礦鴻也可以大大提高設備遠程升級的效率。“以前井下的設備都有很笨重的防爆外殼，由于沒有統(tǒng)一的操作系統(tǒng)，只能對設備一對一升級。要打開井下設備的防爆外殼，很多還要通過U盤、串口等進行連接。這樣的升級耗時費力，一次升級可能需要數(shù)個小時。”郭振興介紹，現(xiàn)在進行升級則可在井上，通過礦鴻操作特定的App，點擊一下，只用幾秒鐘或是幾分鐘就可完成。“這個效率提升是非常明顯的。”郭振興說。
從作坊式真正走向工業(yè)化
需打破AI技術在礦山領域應用四大鴻溝
“根技術、場景、人才、生態(tài)，是AI技術在礦山領域應用的四大鴻溝。”郭振興認為，只有打通了這4個元素之間的鴻溝，才能產(chǎn)生一條以產(chǎn)業(yè)數(shù)字化為主體、實現(xiàn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的新道路，進而逐步建立起我國數(shù)字化自主的生態(tài)。
“我們正處于第四次工業(yè)革命時代，這個時代的根技術就是AI技術。”郭振興表示，目前我國整個工業(yè)領域AI的部署率小于4%，在AI芯片、操作系統(tǒng)、算法架構(gòu)、算法模型、應用開發(fā)等方面，還有很多課要補。針對如何運用AI技術真正與煤礦的場景結(jié)合，華為煤礦軍團做了很多實際應用。比如，用“機器視覺+人工智能”的方式，提前識別皮帶跑偏、皮帶局部撕裂、皮帶卡子脫落等，目前異物識別和風險預判準確率已達95%以上；對煤礦掘進過程中的流程執(zhí)行、工序執(zhí)行、質(zhì)量監(jiān)測等進行建模，建立人工智能對掘進序列和掘進質(zhì)量的保障系統(tǒng)或輔助系統(tǒng)，減少了疏忽或失責帶來的損失，大大增強了掘進工作的安全性、可靠性。
在人才方面，郭振興認為，人才是智能礦山建設的關鍵，但目前面臨很大挑戰(zhàn)。一方面，我國的人口紅利正在縮減，同時礦業(yè)從業(yè)人員平均年齡偏大，大量有經(jīng)驗的人員可能在未來5年~10年內(nèi)退休，預計會出現(xiàn)人才的斷層；另一方面，由于各種原因，當前礦業(yè)從業(yè)人員中掌握數(shù)字化知識的人才相對偏少。
針對礦山領域人才的現(xiàn)狀，華為煤礦軍團同多家煤炭企業(yè)聯(lián)合設置了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的課程。圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理念、企業(yè)文化和核心價值觀、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法和關鍵技能展開培訓，并針對中、基層關鍵人員進行專業(yè)技術培訓，如礦鴻、人工智能等的培訓。此外，華為煤礦軍團還聯(lián)合中國礦業(yè)大學（北京）開展了第一屆全國煤炭行業(yè)礦山AI大模型大賽，吸引全國多個高校389支隊伍1400多名高校師生參加，為礦山行業(yè)發(fā)掘了289個AI應用場景。“這樣可以打通人才與場景的鴻溝和斷點，促使人工智能相關開發(fā)者和社區(qū)，未來包括相關企業(yè)，能夠為煤礦的一些場景投入資源，真正提升煤礦行業(yè)的智能化水平。”郭振興說。
除四大鴻溝外，郭振興認為，我國工業(yè)領域AI部署率低還有一個原因是，缺少工業(yè)級孵化人工智能的平臺。“我們認為這個平臺就是預訓練的大模型，和最近熱度很高的ChatGPT的原理是一樣的。”他表示，把大模型引入到工業(yè)領域，可以改變“單系統(tǒng)、單場景”的單純靠海量數(shù)據(jù)訓練的AI開發(fā)模式。華為煤礦軍團已經(jīng)和山東能源集團合作，針對幾十個煤礦場景同時預訓練，然后再在具體場景下進行優(yōu)化。“這種方式可以極大地提升人工智能的開發(fā)效率，助力AI技術應用從作坊式真正走向工業(yè)化。” 郭振興說。
此外，華為煤礦軍團還采用“眾籌共創(chuàng)”的協(xié)作方式，與行政管理部門、科研院校、協(xié)會、煤炭生產(chǎn)企業(yè)、裝備制造商、應用開發(fā)者等一同圍繞大模型進行聯(lián)合創(chuàng)新。“相信今后會有更多大模型應用的場景和案例涌現(xiàn)出來，助力實現(xiàn)AI技術的工業(yè)化部署。”郭振興表示。
