井下“敲帮问顶”，人工智能实时检测；螺丝掉落、钢丝绳形变，罐笼上的拾音设备可精准捕捉；采用切片网络，电力防越级跳闸实现毫秒级响应；洗煤厂植入算法，一年多洗5000多吨精煤……山东能源集团以技术创新破解传统矿业发展难题，取得丰硕成果，并以可规模复制的核心优势，为传统产业发展新质生产力提供智慧矿山方案。

在兖矿能源公司东滩矿掘进工作面，传统的“敲帮问顶”有了AI助力。通过AI摄像头，能够自动识别作业人员的行为是否规范、效果是否达标，只要作业过程不合格就会报警，在地面上也会有弹框消息。在井下现场演示中，当工作人员故意模拟不规范操作时，AI系统立即发出“敲帮问顶不达标”的警报。人工智能模型能够学习安全规程，确保工序100%合规执行，从而有效管控风险，提升安全系数。而在东滩矿井下，数百个AI摄像头构成了无处不在的“天眼”。它们不仅能识别皮带跑偏、存在异物等情况，还能判断人员是否误入危险区域，实现自动报警和停机。

井筒是矿井人员、物料出入的通道。传统的井筒巡检依靠人工，效率低，且通常需要设备停机，影响生产。如今，在山东能源集团煤矿井下，多模态融合技术正在发挥着重要作用。多模态即AI大模型具备视、听能力，也能读懂设备里的文本数据，通过不同参数关联，实现多模态融合分析。

目前，山能集团在罐笼加装360度无死角摄像头、高速摄像机和拾音设备，可通过检测罐道情况、捕捉螺丝的异常声响来分析判断井筒是否变形。这就像给井筒做CT检查，应用多模态技术，扩大了采集数据的频谱范围，有效提升了对设备运行状态的全面感知能力，进而实现从被动管理到事前预防的转变。”

预测大模型正在重塑传统煤炭洗选工艺流程。AI大模型能学习整个洗选煤的流程工艺，包括原煤灰分判断、重介加药比例、浅槽密度控制等，通过智能控制这些参数，最终使精煤产量提升0.2%。可以算一笔账：一年的洗选加工量为230多万吨，0.2%的量大概是5000吨。这就是AI带来的直接效益。

数智成果带来的环保效益同样令人惊喜。通过絮凝加药处理，煤泥水的煤泥含量大幅降低，基本实现煤泥水的“零排放”和循环利用。

在李楼煤矿冲击地压监控中心，井下防冲卸压的作业场景在屏幕上清晰展现。防冲卸压打钻时，要严格控制钻进深度和钻杆数量。过去，李楼煤矿靠人工计数钻杆数量。现在，李楼煤矿在打钻现场布置了AI摄像头，替代人工复核钻杆数量。视觉大模型的优势在于实时干预，可替代矿工从事高强度、重复性的劳动。在该矿调度信息指挥中心，各个作业地点、设备运转、人员行走等情况一屏尽览。亓玉浩表示，这一切高效协同的背后，是强大的“智能交通系统”——切片网络。切片网络将物理网络切片成多个独立通道，保障不同优先级数据实时、稳定、无阻塞传输，解决了井下多网复杂、故障定位难等问题，为智能化应用打下了坚实基础。

为降低行业复制门槛，山能还联合华为共同编制了《矿山智能化暨矿山大模型最佳实践白皮书》，从硬件选型、算法迭代、数据安全到人员培训，形成全流程标准化规范，推动矿山数智化改造“快速起跑”。（原载于《中国煤炭报》）