在興隆莊煤礦，過去一個智能采煤工作面一個班需要10至15人，現在只需5人；在濟二煤礦洗選環節，重介選煤分選密度智能控制系統讓洗煤生產率提升0.2%，每年為洗煤廠帶來400萬元效益。
帶來這些變化的，是云鼎科技（000409.SZ）與華為聯合打造的云鼎礦山大模型。該模型于2023年發布，是全球首個礦山行業大模型，推動礦山人工智能（AI）從零散開發走向標準化、工廠化開發。
礦山為什么需要大模型？云鼎科技工業互聯網事業部副總經理崔潤興表示，盡管現代化礦井的基礎條件已有改善，但井下依舊陰暗潮濕，作業勞動強度大。井下一線作業人員以70后、80后群體為主，愿意下井的年輕人越來越少。
不過，想要打造真正適配井下復雜工況的礦山垂類大模型，并非易事。訓練該類大模型所需的核心行業數據，高度依賴真實礦山生產現場，這也構成了較高的行業壁壘。
作為國內能源行業人工智能領域領軍企業，云鼎科技承接山東能源集團數字化轉型業務，擁有完整的礦山全鏈條生產場景和多年沉淀的工藝數據集，具備研發礦山垂類大模型的獨特優勢。
立足于成熟的大模型技術，云鼎科技將工業AI能力向更多產業延伸。2026年7月，該公司推出“云鼎山海?AI原生產品體系”，業務版圖由此拓展至礦山、化工、電力、新能源、油氣、鋼鐵六大行業。
目前，云鼎科技圍繞安全生產、工藝優化、設備運維、能耗管理、經營決策等方向，打造3500余類AI智能體，已在200余家大型能源企業落地，業務覆蓋全國15個省（區、市）。
礦山破題
2024年，國家礦山安監局等7部門聯合印發的《關于深入推進礦山智能化建設促進礦山安全發展的指導意見》提出，到2026年，全國煤礦智能化產能占比不低于60%，智能化工作面數量占比不低于30%，智能化工作面常態化運行率不低于80%。
礦井下工況復雜多變，這是礦山AI落地的現實阻礙。礦山業務鏈條長，涵蓋采掘、洗選、設備管控等眾多環節。想要把AI真正用起來，不光要鋪設各類傳感器、積攢大量一線現場數據，還要吸收礦工、技術人員長年積累的實操經驗，這離不開礦山產業端的深度參與配合。
此外，場景驗證還要承擔高昂試錯成本。模型調試和測試只能安排在生產間隙或停工窗口期進行，而礦山一旦停工，單日損失可達數百萬元甚至上千萬元，進一步抬高礦山AI落地門檻。
2022年，山東能源集團、云鼎科技與華為達成戰略合作，搭建三方協同創新閉環。山東能源集團開放真實礦山作業現場，提供生產課題與試驗環境；云鼎科技深耕能源行業，訓練垂類大模型與細分場景模型，同步搭建行業數據集、開發上層業務應用；華為輸出算力硬件、AI開發平臺與通用大模型底座，夯實整套方案的底層技術根基。
這套機制的核心，就是三方各司其職，把技術能力、行業經驗和真實場景打通，把AI真正帶到生產一線。
截至目前，云鼎科技智慧礦山的AI能力，已經覆蓋采煤、掘進、機電、輔運、通防、主運、提升、發運、洗選、安監十大礦山專業。
崔潤興介紹，在落地應用上，云鼎礦山大模型主要聚焦兩方面：一是安全，包括危險區域入侵識別、設備故障預警告警；二是生產，通過預測類模型優化工藝、提升生產效率。
例如，安全監管層面，云鼎科技接入萬余路井下攝像儀開展AI智能分析，對設備狀態、人員行為、作業環境進行實時監測預警，識別準確率超98%，自動巡檢效率提升3倍以上，推動礦山安全監管從“人盯人”的被動防范轉向主動治理。以興隆莊煤礦為例，主煤流運輸系統落地堆煤監測、異物識別等十余類AI場景，可減少現場及巡檢人員18人以上。
提質降本方面，圍繞煤炭洗選全流程完成工藝優化，落地重介密控、濃縮加藥、智能浮選三大場景，實現精煤產率提升0.3%以上。一座年入洗量300萬噸的洗選廠，借助這套系統年創效可達300萬元以上。
產業延伸
依托山東能源集團豐富的產業場景，云鼎礦山大模型先用集團內部礦井打磨產品，待方案跑通成熟之后，再對外輸出給其他能源企業。
崔潤興表示，內部成熟模型向外復制并非易事。不同礦井在地質條件、設備型號、管理制度上差異巨大，即便是經過大量預訓練的垂類大模型，也難以直接移植到新礦井投入生產。
對此，云鼎科技采用“一礦一策”交鑰匙服務模式。對已經過項目驗證的通用AI場景，模型部署后仍需結合礦井現場工況做針對性調優，保障識別與推理準確率；對尚無項目積累的全新特殊工況，則從零開展場景開發和現場適配。
不過，“一礦一策”也帶來定制化開發成本偏高的問題。云鼎科技為此打造工廠式AI開發模式，將AI場景開發周期從月級壓縮至周級，以平衡定制化需求與規模化推廣之間的矛盾。
云鼎科技礦山場景中沉淀下來的技術能力，隨后開始向更多行業延伸。2025年10月29日，云鼎科技發布云鼎伏羲化工大模型；2026年7月，該公司進一步推出“云鼎山海?AI原生產品體系”，業務覆蓋礦山、化工、電力、新能源、油氣、鋼鐵六大行業。
“云鼎山海?AI原生產品體系”核心能力包括四個方面：經過沉淀的高質量能源行業數據集、云鼎礦山和云鼎伏羲化工兩大行業垂類大模型、完整的工業智能體與機器人產品矩陣，以及覆蓋全能源行業的350余類成熟AI應用。
該體系的核心是讓數據、模型、智能體和業務連成一個循環。崔潤興談到，云鼎科技不只輸出大模型，更是用數據訓練模型，用模型支撐智能體，用智能體改造業務，再讓業務產生的新數據反哺模型，持續迭代。由此形成從行業大模型到工業智能體，再到行業應用的一整套工業AI能力。整套方案大幅壓縮應用開發周期，幫助客戶實現AI產品開箱即用。
當前，云鼎科技已經打造出多個可復制標桿項目：一是興隆莊煤礦AI全場景建設項目，接入攝像儀460余臺，部署740多路場景，覆蓋礦山十大專業；二是國家管網集團訓練中心建設項目，項目金額1.53億元，搭建數字平臺AI使能大模型軟硬件框架；三是皖北煤電集團訓練中心建設項目，金額2612萬元，建成6個子系統、55個AI場景。
“不過，即便AI在工業場景落地范圍持續擴大，也并不意味著可以完全替代人。”崔潤興介紹，井下現場工況瞬息萬變，很多復雜異常狀況沒有固定標準，依舊需要一線人員綜合判斷。現階段AI更適合替代流程明確、規則清晰的重復性作業崗位。
放眼整個能源行業，工業AI規模化落地的核心瓶頸，在于如何讓AI深度嵌入真實生產流程、適配復雜多變的工業現場，形成可持續運營的業務閉環。
崔潤興表示，為補齊這一短板，該公司面向煤礦、化工、電力等行業打造數字員工，將行業知識、業務規則、生產數據與企業流程注入工業智能體，讓AI進一步具備理解問題、分析問題、解決問題的能力。