原创：风辞远转载自：脑极体
如果大海给贝壳下的定义是珍珠，那么时间给煤的定义就是钻石 。
2020年初 ， 我们曾经探访过山西一家大型矿山 。矿山中的工程师对我们说，现在矿上特别需要新技术，需要数字化、智能化 。但现在年轻人 ， 尤其是懂AI、懂云计算的人才，大多不愿意来煤矿 。怎么让矿山与未来接轨，是他们最忧心的问题 。
想要彻底克服这个挑战，当然还任重道远 。但跨出第一步是一切可能性的开始 。年轻的AI开发者，需要一个窗口来了解煤矿，需要一个底座来融汇AI技术，需要一个舞台来展示自己的才能 。即使是还没有走向社会的校园开发者，也可以先用“众筹模式”让他们亲临煤矿智能化的产业一线——这一切，已经发生了 。
由中国煤炭学会主办，中国矿业大学（北京）协办 ， 华为进行赞助支持的第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛已经进入决赛阶段 。根据评委专家组审评，有15支队伍入围决赛，最终比赛预计在12月底结束 。
过往，我们讨论过各种各样的AI开发大赛，但这场比赛具有几个重要特点：最真实的场景，比赛直接关注煤炭产业一线问题与挑战，对齐行业需求；最前沿的技术 ， 基于AI预训练大模型完成比赛，对齐技术发展趋势；最年轻的开发者，高校在校学生即可参赛，最大限度剔除参赛门槛 。
这三个特点相互碰撞 ， 激活了煤炭智能化的星星之火 。
矿山之上：既要AI，更要人才
从需求上看，矿山产业对AI技术为代表的新一代信息技术有着高度的需求 。煤矿中有大量亟待远程化、自动化改造的工作，同时也有大量需要智能化改造的设备 。这些都是AI技术可以带来深度变革的潜力空间 。
但问题在于，煤炭产业生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富，数字化方案缺乏统一标准，且不同企业、矿区之间的数字化建设差异巨大 。这就导致矿山是一个很难“懂”的行业，需要真正投身一线，花费大量时间来吸收经验，寻找问题 ， 才能将AI技术带来的识别、理解等能力发挥出价值 。
既懂AI，又懂矿山，归根结底需要依靠人才 。但就矿山行业的特殊性而言，通过招聘方式获取到大量高水准AI人才是很难的 。这一方面是局限于企业本身的智能化需求和阶段，可能无法负担巨大的AI人才开支 。另一方面，矿山普遍地处偏远，在客观条件上也限制了吸引高水准AI人才 。
近几年，AI预训练大模型是AI领域最火热的概念 。大模型可以通过海量数据+行业场景精调的方式 ， 降低行业利用AI成本，实现AI的工业化落地 。
在大模型有效降低产业门槛的基础上，剩下的问题就是让AI人才来到矿山，来到矿山产业的一线 。
矿山AI大模型大赛，就搭建了这样一个舞台 。
舞台之中：
校园AI开发者的煤矿首秀
我们可以看到 ， 参赛选手虽然来自校园，但他们的关注点与发力点，却充分展现了与产业充分融合的“老道” 。
对于很多校园AI开发者而言，矿山AI大模型大赛是他们的产业舞台首秀 。这种观察产业、理解产业、融入产业的价值观，想来会陪伴他们很久，更会改变未来煤矿智能化 ， 乃至更多行业智能化的人才基座 。
我们可以来看两支参赛队伍的作品 。
“中科大少年班”，是无数人从小梦想加入的学府 。从这里出发的队伍，也加入了矿山AI大模型大赛 。来自中国科学技术大学少年班学院的“蜗壳穿山甲队”，带来了矿上运煤传送带的AI机器人巡检方案 。
在矿山当中，大型露天矿区需要使用远距离传送带进行传输 。大型矿山的传送带长度可能达到10公里 。而传送带故障巡检至关重要 ， 一旦因故障造成停工检修 ， 每检修一小时就可能影响数千吨的矿物运输 。传统人工巡检，要在如此长的距离中来回巡视，面临着环境恶劣，且容易漏检、错检等问题 。
AI巡检方案则改变了这种情况 。通过巡检机器人（端）、服务端（云）、客户端三部分组合，AI巡检机器人可以通过5G网络将海量感知数据上传至云端，从而在云端进行智能化的故障识别与检测 。这个方案有效应用了大模型泛化性强的优势，可适用于多种使用胶带传输系统的场景，并且可以在发现新的异常场景后，实时上传图片，完成云端迭代训练，让矿山中的巡检AI“越用越聪明” 。
来自中国矿业大学的“煤有办法”团队，带来了“刮板后溜煤矸及人员识别AI模型成果展示” 。
这一项目直接作用于采煤环节 。传统的放顶煤采煤法，需要在开采厚煤层时，沿煤层的底板或煤层某一厚度范围内的底部布置采高为2～3m的采煤工作面，用综合机械化方式进行回采，再利用矿山压力的作用或辅以松动爆破等方法，使顶煤破碎成散体后 ， 由支架后方或上方的“放煤窗口”放出，并由刮板运输机运出工作面 。
这个方法的问题在于，大部分工作面依赖于人工放煤 ， 现场工人只能通过看和听来把握放煤过程、煤矸混放过程和放矸过程，掌控放煤口的开关时机 。这种方式高度依赖经验，并且很有可能造成煤炭开采中的浪费 。
【下一个AI舞台，名叫煤矿】“煤有办法”团队，将盘古大模型部署在液压支架后方对准后刮板，使AI识别能力遍布整个工作面 。既可以判断检修期间工作人员的行为安全情况，同时也可以在生产时间拍摄画面传输到井上生产调度室，基于华为矿山AI大模型识别厚煤层放顶煤煤矸，从而降低矸石产出，提高煤炭资源回收率，减少下井人数 。
记得在矿山时，矿上的工程师跟我们说，“什么是煤矿安全？少下矿，不下矿就是最大的安全” 。这句话给我留下了深刻的印象 。今天，不仅是各个企业、供应链在为此努力，大学生AI开发者也为这个目标贡献出独特的价值 。
校园AI开发者的煤矿首秀，真的十分精彩 。
底座之路：
“众筹模式”让煤矿智能化成为“活水”
矿山智能化，确实有很多的问题 。但如果每个开发者都能解决一个问题 。全中国，甚至全世界的AI开发者都来解决煤矿的问题，那么最终会怎样？
我想，这才是矿山AI大模型大赛真正带来的启示 。过去 ， 我们总是认为AI大模型、开发者、煤矿场景，这几件事是相互分流的：中小型AI开发者团队难以实现大模型的开发 ， 煤炭产业难以找到高水平的AI人才，年轻开发者也总是远离煤矿这种传统行业 。
但这场比赛却打破了这种固化认知 。这种矿山产业出问题，科技行业出技术， 产学研共同搭建舞台的方式，构成了一种类似“众筹平台”的效应 。煤炭产业的需求 ， 不再需要从找人、招人开始做起；AI开发者，也不会对矿山这样的产业望而生畏 。
这次比赛与其背后的组织机制、平台机制，有效将华为矿山AI大模型、云计算资源、校园开发者生态 ， 这些AI领域的人、技术、资源，直接对齐了煤炭产业一线 。让大量产业需求与海量开发者自由结合，双方充分发挥创造性与洞察力 。当这种“众筹模式”形成固定机制，发展出产业标准，矿山智能化就会成为活水：最新最强的技术不断涌入；人才随时加入；产业问题不断得到解决 。
矿山AI大模型之路，就是一条底座之路 。复杂、繁荣的，矿山AI场景应用，将是这个底座之上的高楼大厦 。
目前，矿山AI大模型大赛，已经有389支队伍，一共有1500多全国高校师生参与，覆盖中国科技大学、西安电子科大、北京邮电大学、中国矿业大学（北京）、中国矿业大学、安徽理工大学等国内多所高校 。他们的到来、发现和完成作品，就是矿山行业智能化的星星之火 。他们与矿山行业的碰撞，闪烁出关于智能的无限可能 。
当AI开发者来到这里，举起AI大模型的光亮 ， 照向矿山 。那里将不再是年轻人“避之不及”的地方，而是变成施展鸿鹄之志的舞台，变成他们改变未来的起点 。