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(yè)互聯(lián)網、云計算、大數(shù)據、機器人、智能裝備等與現(xiàn)代煤炭開發(fā)技術進行深入融合,形成多面感知、實時互聯(lián)、分析決策、自主學習、動態(tài)預測、協(xié)同控制的智能系統(tǒng),實現(xiàn)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:基于AI智能識別的皮帶運輸監(jiān)測
該場景通過將智能攝像機接入AI核心分析平臺,基于對視頻的AI智能分析,實現(xiàn)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,降低人工操作復雜度,提G工作安全性,提升煤炭運輸監(jiān)管效率。
井工礦典型場景2:井下智能綜采面遠程控制
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、控制箱等終端,實現(xiàn)作業(yè)現(xiàn)場信息實時采集并傳回控制中心,控制中心可依托5G專網將遠程控制信令下發(fā)至采煤機、掘進機等礦用設備控制終端,實現(xiàn)設備的一鍵啟停、遠程操作控制等功能,有效降低危險作業(yè)區(qū)域安全事故發(fā)生率。
附件:AI大模型落戶礦山,智能化形成商業(yè)閉環(huán),井下智能綜采面遠程控制

AI 技術的發(fā)展揭示了第五種科學研究范式, 即通過機器猜想的方式應用于 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L域專業(yè)知識,從而推導位置結論的范式
AI 發(fā)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制;AI 依然是一種意義重大的技術,它將顯著提G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(zhí)行器,AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位
D二章提供全景式的 AI 產業(yè)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(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產業(yè)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(xiàn);C端應用頭部格局穩(wěn)定,但用戶需求不明確,往往是供給激發(fā)需求
國內通用類大模型正在持續(xù)拓展應用L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(fā)展,垂直L域專業(yè)類大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創(chuàng)新技術,正在引L未來商業(yè)發(fā)展的新方向;將 AI 技術和 AI 應用視為增加企業(yè)營銷能力的伙伴,共同 生成商業(yè)新未來
當Al與勞動G度互補時,互補效應變得強于位移效應,特別是在收入分配的上半部分,導致與低互補情況相比
模型無法做到無限制的創(chuàng)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于同化,擴大設計師在 實踐中所創(chuàng)造知識的影響力
訓練與微調成本,該訓練成本僅針對企業(yè)應用基礎模型結合行業(yè)知識與數(shù)據集進行訓練與微調的成本,并非基礎大模型訓練成本,該成本仍然為行業(yè)知識壁壘顯著的企業(yè)需要承擔的成本
詳細介紹SPG框架的設計原理,技術模塊和應用案例,為讀者提供一個多面了解SPG框架的機會,并激發(fā)更多的討論和合作,推動知識圖譜技術的發(fā)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(fā)展的必然結果,分析了人工智能科學是現(xiàn)有科學體系所不足于支撐的重大科學問題