智能煤礦是覆蓋生產、運營、管理、安全保障等全過程的智能化
智能化煤礦將人工智能、工業互聯網、雲計算、大數據、機器人、智能裝備等與現代煤炭開發技術進行深入融合,形成全麵感知、實時互聯、分析決策、自主學習、動態預測、協同控製的智能係統,實現煤礦開拓、采掘(剝)、運輸、通風、洗選、安全保障、經營管理等全過程的智能化運行
井工礦典型場景1:基於AI智能識別的皮帶運輸監測
該場景通過將智能攝像機接入AI核心分析平台,基於對視頻的AI智能分析,實現皮帶運輸各類異常情況的智能視頻分析和判別,如皮帶跑偏、冒煙、堆煤、人員非法穿越等不安全因素的識別、報警與閉鎖保護,降低人工操作複雜度,提高工作安全性,提升煤炭運輸監管效率。
井工礦典型場景2:井下智能綜采麵遠程控製
該場景依托5G專網,通過對采煤機、掘進機等礦用生產設備的智能化改造,加裝隔爆兼本安型的傳感器、攝像頭、控製箱等終端,實現作業現場信息實時采集並傳回控製中心,控製中心可依托5G專網將遠程控製信令下發至采煤機、掘進機等礦用設備控製終端,實現設備的一鍵啟停、遠程操作控製等功能,有效降低危險作業區域安全事故發生率。
附件:AI大模型落戶礦山,智能化形成商業閉環,井下智能綜采麵遠程控製
AI 技術的發展揭示了第五種科學研究範式, 即通過機器猜想的方式應用於 科學智能,通過不同的算法思維和應用場景的對撞,得到不同領域專業知識,從而推導位置結論的範式
AI 發展中產生了 五大悖論,揭示了AI 作為技術的局限性和未來可能應用方向的限製;AI 依然是一種意義重大的技術,它將顯著提高生產和工 作效率
AI是一種更強的工具,像超級計算機一樣可被購買;AI無所不能,人類是執行器,AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產業鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術及發展趨勢;展望 AI 商業化路徑和產業競爭格局演變
B端及C端AI應用,目前B端應用落地較快,C端應用靜待殺手級應用出現;C端應用頭部格局穩定,但用戶需求不明確,往往是供給激發需求
國內通用類大模型正在持續拓展應用領域,包括文心一 言、通義千問、星火認知等一批通用大模型正在快速發展,垂直領域專業類大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創新技術,正在引領未來商業發展的新方向;將 AI 技術和 AI 應用視為增加企業營銷能力的夥伴,共同 生成商業新未來
當Al與勞動高度互補時,互補效應變得強於位移效應,特別是在收入分配的上半部分,導致與低互補情況相比
模型無法做到無限製的創意賦能,隨著海量設計師利用同一模型 進行設計流程的迭代,產品的設計風格可能趨於同化,擴大設計師在 實踐中所創造知識的影響力
訓練與微調成本,該訓練成本僅針對企業應用基礎模型結合行業知識與數據集進行訓練與微調的成本,並非基礎大模型訓練成本,該成本仍然為行業知識壁壘顯著的企業必須承擔的成本
詳細介紹SPG框架的設計原理,技術模塊和應用案例,為讀者提供一個全麵了解SPG框架的機會,並激發更多的討論和合作,推動知識圖譜技術的發展和應用
分析了人工智能的根本科學問題,揭示了人工智能科學是人類科學技術發展的必然結果,分析了人工智能科學是現有科學體係所不足於支撐的重大科學問題