煤炭，這片深埋地下的“黑色金子”，曾點(diǎn)燃工業(yè)革命的火種，支撐起人類社會(huì)的進(jìn)步。然而，在智能化浪潮席卷的今天，傳統(tǒng)能源行業(yè)如何突破高成本、低效率的桎梏？

當(dāng)AI大模型成為我們每個(gè)人的智能助手，一個(gè)更深刻的問題值得深思：AI能否深入工業(yè)的心臟地帶，去啃那些最硬的骨頭——例如，在煤炭洗選中提升0.1%的精煤產(chǎn)率，或是在一噸焦炭的配煤方案里，省下幾塊錢成本？

看似微小，這卻是傳統(tǒng)能源行業(yè)每天都在面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題。因?yàn)椋幢?.1%的工藝提升，就可能意味著數(shù)百萬甚至千萬級(jí)的經(jīng)濟(jì)效益。然而，無數(shù)核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)——選煤、配煤、煤氣化、精餾等工藝和效率提升的上限，被“老師傅們”幾十年積累的直覺和經(jīng)驗(yàn)框定。

煤炭生產(chǎn)場(chǎng)景復(fù)雜多樣，不同地區(qū)、不同企業(yè)的自然資源條件差異大，采掘機(jī)運(yùn)通洗等場(chǎng)景復(fù)雜多樣，沒有一套行之有效的標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)化優(yōu)化提升方法。而今天，以華為盤古大模型為代表的AI技術(shù)，正作為一支前所未有的“精算師”，踏入這片產(chǎn)業(yè)腹地，用全新的大模型能力，為傳統(tǒng)的能源行業(yè)重算一本關(guān)乎未來的經(jīng)濟(jì)賬。

舊賬本的極限：經(jīng)驗(yàn)主義的隱性成本

在AI入局之前，能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)賬是一本依賴崗位工生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的賬本。翻開其中任何一頁核心工藝，都能看到其難以逾越的天花板。

以“重介選煤”為例，這是一門在毫厘間取舍的藝術(shù)。 其核心原理是利用煤與矸石的密度差異進(jìn)行分選。懸浮液作為分選介質(zhì)，其密度介于煤（約1.2-1.5g/cm3）和矸石（約2.0-2.8g/cm3）之間。煤粒因密度低于懸浮液而上浮，矸石因密度高于懸浮液而下沉，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分層。懸浮液的密度是整個(gè)工藝的生命線。密度稍低，寶貴的精煤就會(huì)混入矸石中被當(dāng)作廢料丟棄，造成巨大的資源浪費(fèi)；密度稍高，矸石則會(huì)混入精煤，導(dǎo)致產(chǎn)品灰分超標(biāo)，質(zhì)量不達(dá)標(biāo)。

問題在于，入選原煤的煤質(zhì)（如灰分、水分、粒度）時(shí)刻在波動(dòng)。傳統(tǒng)模式下，操作員只能依賴有限的檢測(cè)數(shù)據(jù)和長年累月的經(jīng)驗(yàn)，手動(dòng)調(diào)整密度。為了確保產(chǎn)品質(zhì)量這條紅線，他們往往采取保守策略，寧愿犧牲一部分產(chǎn)率，也要保證灰分合格。這犧牲掉的0.1%或0.2%的產(chǎn)率日積月累，形成了一筆巨大的成本損失。

再看“焦化配煤”，煉焦生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)變化過程，影響因素多樣化。 配煤的決策需要考慮多種原料煤（質(zhì)量、價(jià)格、庫存）、生產(chǎn)工況（爐型、爐溫、結(jié)焦時(shí)間等）以及焦炭質(zhì)量要求等多維度因素，可選的求解空間非常大。當(dāng)前焦化行業(yè)配煤主要依賴技術(shù)工程師的人工經(jīng)驗(yàn)，難以兼顧配煤成本與焦炭質(zhì)量，很難做到精準(zhǔn)計(jì)算。

這是一個(gè)典型的多目標(biāo)、多約束的組合優(yōu)化問題。影響最終結(jié)果的變量繁多且相互關(guān)聯(lián)，人工計(jì)算幾乎不可能找到全局最優(yōu)解。據(jù)行業(yè)估算，這種非最優(yōu)配比帶來的成本增加，每噸焦炭可達(dá)數(shù)元。對(duì)于一個(gè)年產(chǎn)數(shù)百萬噸的焦煤企業(yè)，同樣是一筆巨額利潤損失。

無論是選煤的密度控制，還是配煤的比例優(yōu)化，亦或是化工領(lǐng)域甲醇精餾的蒸汽消耗等，完全依賴人工經(jīng)驗(yàn)，以及技能水平的參差不齊，無疑有著較大的瓶頸局限性。

新引擎的誕生：重鑄“工業(yè)之腦”，觸達(dá)傳統(tǒng)能源業(yè)務(wù)核心

要突破這層瓶頸，必須引入新的生產(chǎn)要素。作為煤炭行業(yè)信息技術(shù)細(xì)分領(lǐng)域頭部企業(yè)，山東能源集團(tuán)旗下的科技公司-云鼎科技，敏銳地洞察到了這一點(diǎn)。他們需要的不僅是一個(gè)知識(shí)問答助手，更需要一個(gè)能聽懂工業(yè)語言、能理解化學(xué)機(jī)理、能進(jìn)行復(fù)雜邏輯推理的“產(chǎn)業(yè)大腦”。

早在2022年，云鼎科技與華為開啟人工智能聯(lián)合攻堅(jiān)，2023年聯(lián)合發(fā)布全球首個(gè)能源行業(yè)商用AI大模型。至今，云鼎科技累計(jì)開發(fā)AI場(chǎng)景170余類，在80+大型央國企完成規(guī)模化推廣應(yīng)用。

這個(gè)過程遠(yuǎn)比想象的復(fù)雜。研發(fā)團(tuán)隊(duì)深入礦井一線，將百萬張圖片樣本數(shù)據(jù)等養(yǎng)料投喂給盤古大模型，基于預(yù)測(cè)大模型等先進(jìn)算法，利用昇騰AI領(lǐng)先算力，AI開始學(xué)習(xí)和模擬那些隱藏在數(shù)據(jù)背后的物理規(guī)律和化學(xué)反應(yīng)。并沉淀“老師傅的經(jīng)驗(yàn)”，學(xué)習(xí)訓(xùn)練生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)，例如在煤炭洗選的分選、浮選、濃縮加藥等工藝環(huán)節(jié)對(duì)生產(chǎn)工藝參數(shù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模，進(jìn)一步優(yōu)化最優(yōu)的工藝參數(shù)，通過云邊協(xié)同，邊用邊學(xué)能力，實(shí)現(xiàn)越用越好的運(yùn)行效果。

至此，一個(gè)擁有超凡智力的生產(chǎn)引擎誕生了，去真正觸達(dá)業(yè)務(wù)核心，降本增效，重寫傳統(tǒng)能源經(jīng)濟(jì)賬。

重寫賬本：AI大模型助力能源產(chǎn)業(yè)核心業(yè)務(wù)降本增效

當(dāng)云鼎科技基于盤古大模型為底座打造的礦山行業(yè)大模型與生產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)，一場(chǎng)降本增效的價(jià)值風(fēng)暴在能源產(chǎn)業(yè)的核心地帶悄然上演。

●第一筆賬：在煤水中“淘金”，讓產(chǎn)率自己說話

在濟(jì)寧二號(hào)井選煤廠的重介分選車間，AI智能控制系統(tǒng)已完全參控生產(chǎn)。通過部署重介密控模型，實(shí)現(xiàn)重介分選工藝在密度控制方面的智能化預(yù)測(cè)，精準(zhǔn)調(diào)控著懸浮液的每一個(gè)細(xì)微變化。結(jié)果令人欣喜：在保證精煤質(zhì)量的前提下，相較于人工經(jīng)驗(yàn)控制的精煤產(chǎn)率提升0.2%以上。

0.2%，看似微不足道。然而其落地的場(chǎng)景僅在濟(jì)寧二號(hào)井一個(gè)煤礦的應(yīng)用，就實(shí)現(xiàn)精煤增產(chǎn)6000噸，增收約300萬元。AI完成的是從物理極限中挖掘純利潤的“煉金術(shù)”。

●第二筆賬：解開配煤“死結(jié)”，成本與質(zhì)量兼得

在鑫泰能源的焦化生產(chǎn)線上，配煤師的工作方式被徹底顛覆。過去配煤方案多以Excel表格計(jì)算，由于配煤考慮的因素和指標(biāo)比較多，兼顧成本和質(zhì)量難度較大。如今只需業(yè)務(wù)系統(tǒng)將生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、焦炭數(shù)據(jù)、原料煤、配合煤及工業(yè)參數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，AI訓(xùn)練中心樞對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、計(jì)算和建模，完成建模后，通過API接口向業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供相關(guān)服務(wù)（焦炭質(zhì)量預(yù)測(cè)、配煤比例優(yōu)化），智能配煤系統(tǒng)便可以輸出滿足生產(chǎn)質(zhì)量要求的最優(yōu)配比。

AI大模型很好地應(yīng)對(duì)多參數(shù)的尋優(yōu)問題，綜合考慮多方因素給出多個(gè)較優(yōu)的配煤方案，可降低配煤成本3元/噸。這對(duì)于一家年產(chǎn)百萬噸焦炭的企業(yè)來說，同樣是一筆驚人的收益。

●第三筆賬：在化工塔里“擰毛巾”，向蒸汽要效益

目光轉(zhuǎn)向化工領(lǐng)域，在榆林能化的甲醇精餾裝置中，蒸汽是占據(jù)總能耗90%以上的核心成本。傳統(tǒng)操作為了保質(zhì)量，一般通過增大回流的方式避免出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量不達(dá)標(biāo)的問題，但容易造成蒸汽浪費(fèi)。云鼎科技部署的智能優(yōu)化系統(tǒng)，通過盤古大模型的預(yù)測(cè)能力，構(gòu)建了精餾塔的智能算法模型。

該模型自主預(yù)測(cè)最佳回流比，實(shí)現(xiàn)回流比隨進(jìn)料流量、精餾塔溫度及壓力的變化自動(dòng)設(shè)定，像一只無形的手，將蒸汽閥門擰到最恰到好處的位置，減少蒸汽消耗。預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)效益是，噸甲醇耗蒸汽量降低2%，每年為企業(yè)節(jié)約的蒸汽成本約200萬元。這是AI深入工藝機(jī)理，擠出來的真金白銀。

從單點(diǎn)突破到體系重構(gòu)：AI驅(qū)動(dòng)的新工業(yè)范式

降本增效的故事，并未止步于這幾個(gè)核心場(chǎng)景。云鼎科技與華為聯(lián)合打造工業(yè)大模型的實(shí)踐證明，大模型的價(jià)值在于其體系化的賦能。

在安全生產(chǎn)領(lǐng)域，視覺大模型對(duì)綜采、掘進(jìn)及主運(yùn)輸?shù)葓?chǎng)景進(jìn)行7x24小時(shí)智能監(jiān)管，大幅降低了因安全事故導(dǎo)致的停機(jī)停產(chǎn)時(shí)間。每一次避免的停機(jī)，都是一次直接的效益挽回。“AI+安全”的本質(zhì)，同樣是“AI+效益”。

在知識(shí)管理領(lǐng)域，基于NLP大模型的智能知識(shí)助手，將分散在老師傅頭腦中、沉睡在文件柜里的海量規(guī)程、圖紙、案例進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，讓一線員工遇到設(shè)備故障時(shí)，能像使用搜索引擎一樣快速找到解決方案。

從選煤廠到焦化爐，從礦井深處到化工園區(qū)，云鼎科技正通過“試點(diǎn)單位建場(chǎng)景、內(nèi)部企業(yè)驗(yàn)效果、標(biāo)準(zhǔn)復(fù)制促規(guī)模”的“三步走”戰(zhàn)略，將這些經(jīng)過驗(yàn)證的、能夠創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值的AI應(yīng)用，以“工程化、產(chǎn)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化和模塊化”的模式推廣復(fù)制。例如借助山東能源集團(tuán)內(nèi)部資源優(yōu)勢(shì)，以興隆莊煤礦為應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)試點(diǎn)，并在轉(zhuǎn)龍灣煤礦、新巨龍煤礦等進(jìn)行驗(yàn)證，場(chǎng)景成熟后在國內(nèi)能源企業(yè)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化復(fù)制推廣，落地建成了5000余個(gè)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景，取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益及社會(huì)效益。

這一切的背后，是一個(gè)嶄新工業(yè)范式的崛起：AI不再是游離于核心業(yè)務(wù)之外的宣傳話語，而是作為一種全新的、高效的生產(chǎn)要素，深度嵌入到生產(chǎn)、管理的全流程中，從根本上改變了行業(yè)的成本結(jié)構(gòu)和效率邊界。

近日，山東省數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展聯(lián)席會(huì)議辦公室公示2025年度“產(chǎn)業(yè)大腦”建設(shè)試點(diǎn)名單，云鼎科技申報(bào)的“人工智能（智慧化工）產(chǎn)業(yè)大腦”成功入選。這是公司繼2024年“人工智能（智慧礦山）產(chǎn)業(yè)大腦”之后，斬獲的第二個(gè)省級(jí)“產(chǎn)業(yè)大腦”榮譽(yù)，標(biāo)志著其在人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)跨越式發(fā)展。

回到最初的那個(gè)問題。AI能否深入工業(yè)心臟，去解決那些最根本的成本與效率問題？云鼎科技與華為的聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)踐，已經(jīng)給出了清晰而響亮的回答。