2021年9月14日，华为鸿蒙系统工业领域首个平台——矿鸿正式发布。

　　2022年10月，历经7次迭代升级，矿鸿系统正式版本发布。

　　2023年2月，国家能源集团神东煤炭集团有限责任公司（以下简称国能神东）首个大采高沿空留巷综采工作面——哈拉沟煤矿22523工作面，首次应用矿鸿系统远程控制落地单轨吊车移动；在上湾煤矿22105综采工作面，首个“远程供液供电+单轨吊车落地+自移列车+矿鸿”7米大采高智能化综采工作面顺利达产。

　　2023年4月26日，矿鸿工业互联创新国家矿山安全监察局重点实验室在国能神东揭牌成立。

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　　“向矿而生”，已经在10余个煤矿部署，实现3300多套设备数字化管理和运营的矿鸿，给智能矿山建设带来了哪些改变？近日，《中国冶金报》记者专访了华为煤矿军团市场与解决方案总裁郭振兴。

　　建设智能矿山的“物联底座”

　　让设备之间可以“说普通话”

　　“‘矿鸿+模组’为智能矿山万物互联提供了基础。”郭振兴表示，智能矿山建设，前提是对所有的传感器设备可适、可管、可控，实现远控、集控，在未来甚至可以被AI（人工智能）控制，矿鸿正是提供了这样一个“物联底座”。

　　“矿鸿对设备的互操作提供了一个标准接口，相当于大家都可以‘说普通话’。”郭振兴说，目前智能矿山建设推进慢的核心原因就是井下装备数量多且形态各异，例如国能神东乌兰木伦煤矿大概有上千台装备，协议互不相通，只能靠人工操作实现跨系统协调，人的工作强度非常大。目前，乌兰木伦煤矿全矿43类1808台（套）设备已成功适配矿鸿，覆盖井下各类电气设备和控制单位，实现设备之间“说普通话”，并且设备之间的互操作已经可以通过训练AI或开发App来实现。

　　郭振兴表示，通过矿鸿系统，设备可以实现自主运行，不仅减少了矿工的工作量，提升了工作效率，还使得矿工的工作更加安全。

　　郭振兴以矿鸿提供的“一碰连”功能举例，在乌兰木伦煤矿，矿工可以使用移动端平台，如手机、平板电脑等，利用“一碰连”功能，在井上或井下触摸某台设备的标识卡，就可以马上对设备进行控制并了解实时运行数据等信息。“‘一碰连’功能也保障了矿工的安全。”郭振兴说，“比如支架工，以前可能需要弯腰趴在支架下面的控制器上进行按键操作，现在则可以通过‘一碰联’实现远程操作，降低了事故风险。”

　　“类似智能协作的场景还有很多。”郭振兴介绍，通过“矿鸿+巡检机器人”还可以实现无人巡检，机器人通过软总线功能，路过这些设备的时候建立联接，自动读取设备的参数，对异常情况进行上报。“这样就可以把人从井下的工作环境解放出来。”郭振兴说。

　　此外，矿鸿也可以大大提高设备远程升级的效率。“以前井下的设备都有很笨重的防爆外壳，由于没有统一的操作系统，只能对设备一对一升级。要打开井下设备的防爆外壳，很多还要通过U盘、串口等进行连接。这样的升级耗时费力，一次升级可能需要数个小时。”郭振兴介绍，现在进行升级则可在井上，通过矿鸿操作特定的App，点击一下，只用几秒钟或是几分钟就可完成。“这个效率提升是非常明显的。”郭振兴说。

　　从作坊式真正走向工业化

　　需打破AI技术在矿山领域应用四大鸿沟

　　“根技术、场景、人才、生态，是AI技术在矿山领域应用的四大鸿沟。”郭振兴认为，只有打通了这4个元素之间的鸿沟，才能产生一条以产业数字化为主体、实现数字产业化的新道路，进而逐步建立起我国数字化自主的生态。

　　“我们正处于第四次工业革命时代，这个时代的根技术就是AI技术。”郭振兴表示，目前我国整个工业领域AI的部署率小于4%，在AI芯片、操作系统、算法架构、算法模型、应用开发等方面，还有很多课要补。针对如何运用AI技术真正与煤矿的场景结合，华为煤矿军团做了很多实际应用。比如，用“机器视觉+人工智能”的方式，提前识别皮带跑偏、皮带局部撕裂、皮带卡子脱落等，目前异物识别和风险预判准确率已达95%以上；对煤矿掘进过程中的流程执行、工序执行、质量监测等进行建模，建立人工智能对掘进序列和掘进质量的保障系统或辅助系统，减少了疏忽或失责带来的损失，大大增强了掘进工作的安全性、可靠性。

　　在人才方面，郭振兴认为，人才是智能矿山建设的关键，但目前面临很大挑战。一方面，我国的人口红利正在缩减，同时矿业从业人员平均年龄偏大，大量有经验的人员可能在未来5年~10年内退休，预计会出现人才的断层；另一方面，由于各种原因，当前矿业从业人员中掌握数字化知识的人才相对偏少。

　　针对矿山领域人才的现状，华为煤矿军团同多家煤炭企业联合设置了数字化转型的课程。围绕数字化转型的理念、企业文化和核心价值观、数字化转型的方法和关键技能展开培训，并针对中、基层关键人员进行专业技术培训，如矿鸿、人工智能等的培训。此外，华为煤矿军团还联合中国矿业大学（北京）开展了第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛，吸引全国多个高校389支队伍1400多名高校师生参加，为矿山行业发掘了289个AI应用场景。“这样可以打通人才与场景的鸿沟和断点，促使人工智能相关开发者和社区，未来包括相关企业，能够为煤矿的一些场景投入资源，真正提升煤矿行业的智能化水平。”郭振兴说。

　　除四大鸿沟外，郭振兴认为，我国工业领域AI部署率低还有一个原因是，缺少工业级孵化人工智能的平台。“我们认为这个平台就是预训练的大模型，和最近热度很高的ChatGPT的原理是一样的。”他表示，把大模型引入到工业领域，可以改变“单系统、单场景”的单纯靠海量数据训练的AI开发模式。华为煤矿军团已经和山东能源集团合作，针对几十个煤矿场景同时预训练，然后再在具体场景下进行优化。“这种方式可以极大地提升人工智能的开发效率，助力AI技术应用从作坊式真正走向工业化。” 郭振兴说。

　　此外，华为煤矿军团还采用“众筹共创”的协作方式，与行政管理部门、科研院校、协会、煤炭生产企业、装备制造商、应用开发者等一同围绕大模型进行联合创新。“相信今后会有更多大模型应用的场景和案例涌现出来，助力实现AI技术的工业化部署。”郭振兴表示。