如果大海給貝殼下的定義是珍珠，那麼時間給煤的定義就是鑽石。
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，現在礦上特别需要新技術，需要數字化、智能化。但現在年輕人，尤其是懂 AI、懂雲計算的人才，大多不願意來煤礦。怎麼讓礦山與未來接軌，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，需要一個底座來融彙 AI 技術，需要一個舞台來展示自己的才能。即使是還沒有走向社會的校園開發者，也可以先用 " 衆籌模式 " 讓他們親臨煤礦智能化的産業一線——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，我們讨論過各種各樣的 AI 開發大賽，但這場比賽具有幾個重要特點：最真實的場景，比賽直接關注煤炭産業一線問題與挑戰，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，礦山産業對 AI 技術為代表的新一代信息技術有着高度的需求。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，煤炭産業生産環境複雜、作業場景多樣、裝備資産厚重、知識經驗豐富，數字化方案缺乏統一标準，且不同企業、礦區之間的數字化建設差異巨大。這就導緻礦山是一個很難 " 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，才能将 AI 技術帶來的識别、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。
在大模型有效降低産業門檻的基礎上，剩下的問題就是讓 AI 人才來到礦山，來到礦山産業的一線。
礦山 AI 大模型大賽，就搭建了這樣一個舞台。
舞台之中：
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，卻充分展現了與産業充分融合的 " 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産業舞台首秀。這種觀察産業、理解産業、融入産業的價值觀，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。從這裡出發的隊伍，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 公裡。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，面臨着環境惡劣，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（雲）、客戶端三部分組合，AI 巡檢機器人可以通過 5G 網絡将海量感知數據上傳至雲端，從而在雲端進行智能化的故障識别與檢測。這個方案有效應用了大模型泛化性強的優勢，可适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後，實時上傳圖片，完成雲端叠代訓練，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 " 刮闆後溜煤矸及人員識别 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，沿煤層的底闆或煤層某一厚度範圍内的底部布置采高為 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，使頂煤破碎成散體後，由支架後方或上方的 " 放煤窗口 " 放出，并由刮闆運輸機運出工作面。
這個方法的問題在于，大部分工作面依賴于人工放煤，現場工人隻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，将盤古大模型部署在液壓支架後方對準後刮闆，使 AI 識别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，同時也可以在生産時間拍攝畫面傳輸到井上生産調度室，基于華為礦山 AI 大模型識别厚煤層放頂煤煤矸，從而降低矸石産出，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，" 什麼是煤礦安全？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、供應鍊在為此努力，大學生 AI 開發者也為這個目标貢獻出獨特的價值。
校園 AI 開發者的煤礦首秀，真的十分精彩。
底座之路：
" 衆籌模式 " 讓煤礦智能化成為 " 活水 "
礦山智能化，确實有很多的問題。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，那麼最終會怎樣？
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，煤炭産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。這種礦山産業出問題，科技行業出技術， 産學研共同搭建舞台的方式，構成了一種類似 " 衆籌平台 " 的效應。煤炭産業的需求，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産業望而生畏。
這次比賽與其背後的組織機制、平台機制，有效将華為礦山 AI 大模型、雲計算資源、校園開發者生态，這些 AI 領域的人、技術、資源，直接對齊了煤炭産業一線。讓大量産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 " 衆籌模式 " 形成固定機制，發展出産業标準，礦山智能化就會成為活水：最新最強的技術不斷湧入；人才随時加入；産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。複雜、繁榮的，礦山 AI 場景應用，将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、安徽理工大學等國内多所高校。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 開發者來到這裡，舉起 AI 大模型的光亮，照向礦山。那裡将不再是年輕人 " 避之不及 " 的地方，而是變成施展鴻鹄之志的舞台，變成他們改變未來的起點。
