今年初，DeepSeek作為一款基于AI（人工智能）技術的智能助手，憑借其先進的技術架構和算法，受到廣泛關注。近年來，煤炭企業(yè)對AI技術的關注度持續(xù)提升，目前已有部分企業(yè)部署應用了多種AI大模型。然而，在應用AI大模型的過程中，煤炭企業(yè)仍然面臨挑戰(zhàn)。

一是數(shù)據(jù)質量與安全問題。數(shù)據(jù)作為AI技術的基石，在復雜環(huán)境下獲取難度大。一方面，煤礦設備種類繁多，數(shù)據(jù)接口缺乏統(tǒng)一標準，致使數(shù)據(jù)采集困難重重，數(shù)據(jù)格式多樣且質量參差不齊。例如，不同品牌的采礦設備所記錄的運行數(shù)據(jù)，在格式與精度上存在顯著差異，增加了數(shù)據(jù)整合難度。另一方面，部分數(shù)據(jù)包含企業(yè)商業(yè)機密與關鍵生產信息。然而，當前網(wǎng)絡環(huán)境復雜，一些煤礦在數(shù)據(jù)安全防護方面投入不足，缺乏完善的數(shù)據(jù)加密、訪問控制等安全機制，數(shù)據(jù)泄露風險較高。由于AI大模型的計算和決策過程處于“黑箱”狀態(tài)，數(shù)據(jù)處理過程追溯困難，難以對其進行有效校驗。因此，在追求模型性能的同時，如何確保模型的可靠性和安全性、建立健全數(shù)據(jù)管理和保護機制，是煤炭企業(yè)在應用AI技術時必須高度重視的問題。

二是技術適配問題。AI技術要在實際應用中充分發(fā)揮效能，必須與煤礦現(xiàn)有系統(tǒng)深度融合。然而，既有煤礦傳統(tǒng)信息系統(tǒng)架構陳舊、兼容性差，難以與新興技術實現(xiàn)無縫對接。一些老礦井的生產調度系統(tǒng)開發(fā)年代久遠，缺少與AI技術集成的接口，導致AI技術在優(yōu)化生產調度方面難以落地。

三是投資回報存在不確定性。引入AI技術推進煤礦智能化建設，涵蓋硬件設備升級、軟件系統(tǒng)采購、技術研發(fā)、人才培養(yǎng)等多個方面。AI大模型的訓練和推理需要強大的算力支撐，其計算的基本單元通常采用逐個計費的方式。因此，構建和部署AI大模型需要巨大的資金和技術投入。目前，AI技術在煤礦的應用尚處于探索階段，投資回報周期長、存在不確定性。

四是相關法律法規(guī)與行業(yè)標準不完善。在數(shù)據(jù)使用方面，缺乏明確的法律條文界定數(shù)據(jù)所有權、使用權與隱私權。例如，礦井采集員工的生物識別數(shù)據(jù)用于安全管理，但在數(shù)據(jù)存儲與使用過程中可能會侵犯員工隱私，而目前法律在此類問題上的規(guī)定較為模糊。在AI技術應用標準方面，不同煤礦、不同企業(yè)對AI技術的應用方式與效果評估標準各不相同，不利于技術推廣。

目前來看，AI大模型的應用在整體上仍處于發(fā)展的初期階段。面對以上問題，煤炭企業(yè)應保持理性，需通過持續(xù)探索和實踐，拓展AI技術應用場景。

針對數(shù)據(jù)質量與數(shù)據(jù)安全問題，在數(shù)據(jù)質量方面，煤炭企業(yè)可探索統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標準與規(guī)范，對各類設備的數(shù)據(jù)接口進行標準化改造，確保數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一、精度達標。同時，加強數(shù)據(jù)清洗與預處理工作，運用先進的數(shù)據(jù)處理算法去除噪聲數(shù)據(jù)、填補缺失數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)安全方面，煤炭企業(yè)可采用加密技術對傳輸與存儲的數(shù)據(jù)進行加密，建立嚴格的訪問控制機制，根據(jù)員工職責與工作需求分配數(shù)據(jù)訪問權限。例如，山東唐口煤業(yè)有限公司對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)采用AES-256加密算法進行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被竊取或篡改。該公司還建立了完善的數(shù)據(jù)備份與恢復機制，每天凌晨2點對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行異地備份，備份數(shù)據(jù)存儲在專業(yè)數(shù)據(jù)中心，當數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)故障時，能夠在30分鐘內恢復數(shù)據(jù)，保障生產連續(xù)性。

針對技術適配問題，煤炭企業(yè)可與AI技術供應商緊密合作，對現(xiàn)有信息系統(tǒng)進行升級改造，開發(fā)專門的接口與中間件，實現(xiàn)AI技術與礦井傳統(tǒng)系統(tǒng)無縫對接。同時，煤炭企業(yè)可嘗試自主研發(fā)符合自身需求的AI應用模塊，提高技術適配性。例如，陜北礦業(yè)公司私有云平臺部署了基于DeepSeek大模型的智能應用，通過開源框架進行深度二次開發(fā)，創(chuàng)新融合RAG（檢索增強生成）技術架構，構建起“本地文本嵌入向量化處理+重排序+云端DeepSeek”多種大語言模型的混合智能引擎。這種“本地+云端”的協(xié)同模式，不僅確保了數(shù)據(jù)安全，而且實現(xiàn)了知識檢索精度、響應速度的雙重提升。

針對投資回報存在不確定性問題，煤炭企業(yè)在引入AI技術時，應制定科學合理的成本規(guī)劃方案。對硬件設備采購、軟件系統(tǒng)開發(fā)、技術服務等各項費用進行預算，避免盲目投資。同時，構建完善的投資回報評估模型，對AI技術應用效果進行量化評估。例如，通過對比引入技術前后的生產效率、生產成本、生產安全等指標，評估投資回報率。盤古智庫高級研究員余豐慧指出，企業(yè)可采用凈現(xiàn)值法、內部收益率法等財務分析方法，對建設項目進行全面的成本效益評估，為決策提供科學依據(jù)。

針對相關法律法規(guī)與行業(yè)標準不完善問題，有關政府部門應加快制定相關法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)使用、AI技術應用等方面的法律責任與義務，如制定專門的數(shù)據(jù)保護法，規(guī)范數(shù)據(jù)的采集、存儲、使用與共享行為，明確AI算法性能評估、系統(tǒng)集成規(guī)范等標準。相關行業(yè)協(xié)會可積極發(fā)揮作用，組織各方共同制定契合行業(yè)發(fā)展、順應技術趨勢的行業(yè)標準，推動AI技術在煤炭企業(yè)的規(guī)范化應用。

作者：張世彭 版面編輯：陶冉

來源：中國煤炭報

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