如果大海給貝殼下的定義是珍珠，那么時間給煤的定義就是鉆石。

2020年初，我們曾經探訪過山西一家大型礦山。礦山中的工程師對我們說，現在礦上特別需要新技術，需要數字化、智能化。但現在年輕人，尤其是懂AI、懂云計算的人才，大多不愿意來煤礦。怎么讓礦山與未來接軌，是他們最憂心的問題。

想要徹底克服這個挑戰，當然還任重道遠。但跨出第一步是一切可能性的開始。年輕的AI開發者，需要一個窗口來了解煤礦，需要一個底座來融匯AI技術，需要一個舞臺來展示自己的才能。即使是還沒有走向社會的校園開發者，也可以先用“眾籌模式”讓他們親臨煤礦智能化的產業一線——這一切，已經發生了。

由中國煤炭學會主辦，中國礦業大學（北京）協辦，華為進行贊助支持的第一屆全國煤炭行業礦山AI大模型大賽已經進入決賽階段。根據評委專家組審評，有15支隊伍入圍決賽，最終比賽預計在12月底結束。

過往，我們討論過各種各樣的AI開發大賽，但這場比賽具有幾個重要特點：最真實的場景，比賽直接關注煤炭產業一線問題與挑戰，對齊行業需求；最前沿的技術，基于AI預訓練大模型完成比賽，對齊技術發展趨勢；最年輕的開發者，高校在校學生即可參賽，最大限度剔除參賽門檻。

這三個特點相互碰撞，激活了煤炭智能化的星星之火。

礦山之上：既要AI，更要人才

從需求上看，礦山產業對AI技術為代表的新一代信息技術有著高度的需求。煤礦中有大量亟待遠程化、自動化改造的工作，同時也有大量需要智能化改造的設備。這些都是AI技術可以帶來深度變革的潛力空間。

但問題在于，煤炭產業生產環境復雜、作業場景多樣、裝備資產厚重、知識經驗豐富，數字化方案缺乏統一標準，且不同企業、礦區之間的數字化建設差異巨大。這就導致礦山是一個很難“懂”的行業，需要真正投身一線，花費大量時間來吸收經驗，尋找問題。才能將AI技術帶來的識別、理解等能力發揮出價值。

既懂AI，又懂礦山，歸根結底需要依靠人才。但就礦山行業的特殊性而言，通過招聘方式獲取到大量高水準AI人才是很難的。這一方面是局限于企業本身的智能化需求和階段，可能無法負擔巨大的AI人才開支。另一方面，礦山普遍地處偏遠，在客觀條件上也限制了吸引高水準AI人才。

近幾年，AI預訓練大模型是AI領域最火熱的概念。大模型可以通過海量數據+行業場景精調的方式，降低行業利用AI成本，實現AI的工業化落地。

在大模型有效降低產業門檻的基礎上，剩下的問題就是讓AI人才來到礦山，來到礦山產業的一線。

礦山AI大模型大賽，就搭建了這樣一個舞臺。

舞臺之中：校園AI開發者的煤礦首秀

我們可以看到，參賽選手雖然來自校園，但他們的關注點與發力點，卻充分展現了與產業充分融合的“老道”。

對于很多校園AI開發者而言，礦山AI大模型大賽是他們的產業舞臺首秀。這種觀察產業、理解產業、融入產業的價值觀，想來會陪伴他們很久。更會改變未來煤礦智能化，乃至更多行業智能化的人才基座。

我們可以來看兩支參賽隊伍的作品。

“中科大少年班”，是無數人從小夢想加入的學府。從這里出發的隊伍，也加入了礦山AI大模型大賽。來自中國科學技術大學少年班學院的“蝸殼穿山甲”隊，帶來了礦上運煤傳送帶的AI機器人巡檢方案。

在礦山當中，大型露天礦區需要使用遠距離傳送帶進行傳輸。大型礦山的傳送帶長度可能達到10公里。而傳送帶故障巡檢至關重要，一旦因故障造成停工檢修，每檢修一小時就可能影響數千噸的礦物運輸。傳統人工巡檢，要在如此長的距離中來回巡視，面臨著環境惡劣，且容易漏檢、錯檢等問題。

AI巡檢方案則改變了這種情況。通過巡檢機器人（端）、服務端（云）、客戶端三部分組合，AI巡檢機器人可以通過5G網絡將海量感知數據上傳至云端，從而在云端進行智能化的故障識別與檢測。這個方案有效應用了大模型泛化性強的優勢，可適用于多種使用膠帶傳輸系統的場景，并且可以在發現新的異常場景后，實時上傳圖片，完成云端迭代訓練。讓礦山中的巡檢AI“越用越聰明”。

來自中國礦業大學的“煤有辦法”團隊，帶來了“刮板后溜煤矸及人員識別AI模型成果展示”。

這一項目直接作用于采煤環節。傳統的放頂煤采煤法，需要在開采厚煤層時，沿煤層的底板或煤層某一厚度范圍內的底部布置采高為2～3m的采煤工作面，用綜合機械化方式進行回采，再利用礦山壓力的作用或輔以松動爆破等方法，使頂煤破碎成散體后，由支架后方或上方的“放煤窗口”放出，并由刮板運輸機運出工作面。

這個方法的問題在于，大部分工作面依賴于人工放煤，現場工人只能通過看和聽來把握放煤過程、煤矸混放過程和放矸過程，掌控放煤口的開關時機。這種方式高度依賴經驗，并且很有可能造成煤炭開采中的浪費。

“煤有辦法”團隊，將盤古大模型部署在液壓支架后方對準后刮板，使AI識別能力遍布整個工作面。既可以判斷檢修期間工作人員的行為安全情況，同時也可以在生產時間拍攝畫面傳輸到井上生產調度室，基于華為礦山AI大模型識別厚煤層放頂煤煤矸，從而降低矸石產出，提高煤炭資源回收率，減少下井人數。

記得在礦山時，礦上的工程師跟我們說，“什么是煤礦安全？少下礦，不下礦就是最大的安全”。這句話給我留下了深刻的印象。今天，不僅是各個企業、供應鏈在為此努力，大學生AI開發者也為這個目標貢獻出獨特的價值。

校園AI開發者的煤礦首秀，真的十分精彩。

底座之路：“眾籌模式”讓煤礦智能化成為“活水”

礦山智能化，確實有很多的問題。但如果每個開發者都能解決一個問題。全中國，甚至全世界的AI開發者都來解決煤礦的問題，那么最終會怎樣？

我想，這才是礦山AI大模型大賽真正帶來的啟示。過去，我們總是認為AI大模型、開發者、煤礦場景，這幾件事是相互分流的：中小型AI開發者團隊難以實現大模型的開發，煤炭產業難以找到高水平的AI人才，年輕開發者也總是遠離煤礦這種傳統行業。

但這場比賽卻打破了這種固化認知。這種礦山產業出問題，科技行業出技術， 產學研共同搭建舞臺的方式，構成了一種類似“眾籌平臺”的效應。煤炭產業的需求，不再需要從找人、招人開始做起；AI開發者，也不會對礦山這樣的產業望而生畏。

這次比賽與其背后的組織機制、平臺機制，有效將華為礦山AI大模型、云計算資源、校園開發者生態，這些AI領域的人、技術、資源，直接對齊了煤炭產業一線。讓大量產業需求與海量開發者自由結合，雙方充分發揮創造性與洞察力。當這種“眾籌模式”形成固定機制，發展出產業標準，礦山智能化就會成為活水：最新最強的技術不斷涌入；人才隨時加入；產業問題不斷得到解決。

礦山AI大模型之路，就是一條底座之路。復雜、繁榮的，礦山AI場景應用，將是這個底座之上的高樓大廈。

目前，礦山AI大模型大賽，已經有389支隊伍，一共有1500多全國高校師生參與，覆蓋中國科技大學、西安電子科大、北京郵電大學、中國礦業大學（北京）、中國礦業大學、安徽理工大學等國內多所高校。他們的到來、發現和完成作品，就是礦山行業智能化的星星之火。他們與礦山行業的碰撞，閃爍出關于智能的無限可能。

當AI開發者來到這里，舉起AI大模型的光亮，照向礦山。那里將不再是年輕人“避之不及”的地方，而是變成施展鴻鵠之志的舞臺，變成他們改變未來的起點。