中国信通院《人工智能发展报告(2024年)》解读及AI在矿业领域应用探索发表时间:2025-02-02 22:40 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已成为推动全球经济社会变革的重要力量。中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告(2024年)》详细阐述了人工智能技术的最新进展、应用趋势以及安全治理等方面的内容。本文结合矿业领域,探讨人工智能在提升矿山安全与生产效率方面的应用前景。一、人工智能发展新态势(一)技术创新持续加速根据报告,人工智能技术创新正以前所未有的速度推进。以语言大模型、视觉大模型和多模态模型为代表的基础模型在算法、算力与数据的多重驱动下,展现出强大的能力进化。语言大模型通过扩展上下文窗口长度、增强知识密度、采用MoE混合专家架构以及结合强化学习等技术,实现了复杂推理能力的显著提升。视觉大模型则利用Transformer架构赋能图像理解,并通过扩散模型实现高质量图像生成。多模态模型更是融合了多种感知途径与表达形态,实现了深度的语义理解和交叉模态处理,为通用智能的实现奠定了坚实基础。 对于矿业而言,这些技术创新意味着更加精准的地质勘探、矿山监控以及安全生产管理。例如,通过视觉大模型对矿山现场进行实时监控,可以及时发现并预警潜在的安全隐患;多模态模型则能整合地质数据、开采记录以及设备状态等多源信息,为矿山的智能化决策提供支持。 (二)工程化迈向新阶段报告指出,人工智能工程化正逐步从大模型的训练微调向应用开发和落地转变。开发工具链的持续优化,使得大模型的训练效率显著提升,推理过程加速并降低了部署成本。同时,应用工具链的拓展也极大地丰富了大模型的应用场景,提升了智能应用的性能与用户体验。 在矿业领域,这一趋势意味着矿山企业可以更加便捷地引入人工智能技术,实现生产流程的智能化改造。例如,通过定制化的应用工具链,矿山企业可以快速构建适用于自身业务场景的智能监控系统,实现生产过程的实时监测与数据分析,提高生产效率和安全性。 (三)安全治理工作紧密推进随着人工智能技术的广泛应用,其带来的安全风险也日益凸显。报告强调,全球人工智能安全治理正处于“从原则走向实践”的关键阶段。各国政府、国际组织以及私营部门正携手并进,共同推动人工智能的安全治理工作。 对于矿业而言,安全治理的重要性不言而喻。矿山作业环境复杂多变,一旦发生安全事故,后果将不堪设想。因此,在引入人工智能技术的同时,必须高度重视其安全性与合规性。例如,通过采用加密技术保护数据传输过程中的敏感信息,利用身份验证机制确保只有授权人员才能访问矿山监控系统等,都是提高矿山安全治理水平的有效措施。 二、人工智能在矿业领域的应用探索(一)矿山安全监控在矿业领域,安全始终是第一位的。传统的矿山安全监控手段往往依赖于人工巡检和简单的传感器设备,存在监控范围有限、响应速度慢等问题。而人工智能技术的引入,则为矿山安全监控提供了新的解决方案。 通过部署基于视觉大模型的智能监控系统,可以实现对矿山现场的全方位、全天候监控。该系统能够自动识别并预警潜在的安全隐患,如滑坡、塌方、设备故障等。同时,结合多模态模型对地质数据、开采记录以及设备状态等多源信息的整合分析,可以进一步提高监控系统的准确性和可靠性。 此外,智能监控系统还可以与矿山应急救援系统实现联动。一旦发生安全事故,系统可以立即启动应急救援预案,为救援人员提供准确的事故位置和现场情况,提高救援效率和成功率。 (二)矿山生产优化人工智能技术在矿山生产优化方面也展现出巨大的潜力。通过对矿山生产过程中的数据进行采集、分析和挖掘,可以发现生产流程中的瓶颈环节和优化空间,从而提出针对性的改进措施。 例如,利用语言大模型对矿山开采计划进行优化。通过输入地质数据、开采条件以及市场需求等多源信息,模型可以自动生成最优的开采计划方案。该方案不仅可以提高开采效率,还可以降低开采成本和对环境的影响。 此外,人工智能技术还可以应用于矿山设备的智能运维。通过对设备运行数据的实时监测和分析,可以及时发现设备的故障隐患并进行预防性维护。这不仅可以延长设备的使用寿命,还可以降低设备的维修成本和停机时间。 (三)智能选矿与矿石品质控制在矿业领域,选矿和矿石品质控制是关系到企业经济效益的重要环节。传统的选矿方法往往依赖于人工经验和简单的物理化学测试手段,存在精度低、效率低等问题。而人工智能技术的引入,则为智能选矿和矿石品质控制提供了新的解决方案。 通过部署基于视觉大模型和机器学习算法的智能选矿系统,可以实现对矿石的快速、准确分类。该系统能够自动识别矿石的品种、品位以及杂质含量等信息,并根据预设的选矿标准进行筛选和分类。这不仅可以提高选矿的精度和效率,还可以降低选矿成本和对环境的污染。 同时,人工智能技术还可以应用于矿石品质控制。通过对矿石生产过程中的数据进行实时监测和分析,可以及时发现品质波动并进行调整。这不仅可以保证矿石品质的稳定性和一致性,还可以提高企业的市场竞争力和客户满意度。 三、结论与展望人工智能技术的快速发展为矿业领域的变革提供了新的机遇和挑战。通过引入人工智能技术,矿业企业可以实现矿山安全监控的智能化、生产流程的优化以及选矿与矿石品质控制的精准化。这不仅可以提高企业的经济效益和市场竞争力,还可以降低对环境的影响和安全事故的发生概率。 然而,人工智能技术的应用也面临着一些挑战和问题。例如,数据安全与隐私保护、算法的可解释性与透明度、技术的成熟度与稳定性等都需要得到足够的重视和解决。因此,在推动人工智能技术在矿业领域的应用过程中,需要政府、企业、科研机构以及社会各界共同努力,形成合力推动人工智能技术的健康发展。
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