矿用5G基站（手绘处理）。

矿用5G基站。

AI系统在煤矿作业中实时判别，自动反馈作业质量。

煤矿AI安全保障平台系统界面。

4月2日，吕梁市鑫岩煤矿辅助运输巷，一名矿工与运行中的运输车辆并行。这是典型的违反“行车不行人”安全准则的行为，存在极大的安全隐患。AI系统瞬间识别，秒级告警。调度室立即响应，通过井下广播喊话制止。一场潜在事故消弭于无形。

这是吕梁市“AI+煤矿安全监管”行动方案试点落地的日常一幕。鑫岩煤矿正是该市首家部署并投用的试点矿井。

据了解，作为鑫岩煤矿AI安全监管项目主导实施方的中国移动山西公司（以下简称“山西移动”），牵头负责技术方案设计、算力与网络搭建、AI模型部署及全流程运维服务，已于2月27日完成实地部署与现场演示。经过一个多月的实际运行，这座位于吕梁山深处的煤矿迎来了安全监管从“人防”到“智防”的全新变革。

—大小模型协同—

破解行业技术痛点

煤炭是山西的支柱产业，也是国家能源安全的重要基石。长期以来，人工监管覆盖面有限、隐患发现滞后、关键工序规范难等安全生产问题制约着煤矿高质量发展。

“传统AI模型在煤矿场景的应用，一直面临‘部署难、适配差、覆盖窄’的困境。”山西移动数智集成中心方案总监刘亚军介绍。

以往，单矿专属AI模型不仅需要5000张以上的高质量样本进行训练，耗时长达1个月，部署成本高。而且面对煤矿“搬家倒面”等场景变化时，迭代更新十分繁琐。

此次创新，在于采用大小模型协同的技术路线。

小模型的轻量化部署，让AI技术快速落地成为可能。依托前期数十座煤矿沉淀的海量数据，项目构建了通用基础模型，将单一场景AI模型的训练数据量从5000张降至100张左右，训练周期压缩至1周，部署成本降低、实施周期缩短。

更关键的是，模型识别准确率稳定保持在90%以上，与传统专属单矿模型持平。即便面对井下场景的动态变化，也能快速迭代适配，彻底解决了传统模型“水土不服”的问题。

大模型的强泛化能力，则进一步拓宽了AI应用的边界。多模态大模型凭借深度理解优势，有效破解了传统小模型难以处理的复杂工序、作业动作不统一等识别难题。

无论是掘进作业的工序合规性判定，还是瓦斯防治、探放水的全流程监测，AI系统都能精准识别、高效研判。

“我们构建了‘实时监控—智能告警—闭环处置’的全流程管控体系。”刘亚军说，“就是要让安全监管从‘被动应对’转向‘主动预警’。”

AI系统24小时不间断值守，精准破解人工监管的短板，推动煤矿安全管理从“人防为主、技防为辅”向“智防为主、人防为辅”的根本性转变。

—全环节赋能—

重塑矿山生产图景

如果说大小模型协同是项目的技术核心，那么全环节渗透则是其实用价值的体现。

在鑫岩煤矿，AI应用已深度融入采、掘、运、通四大生产环节，与矿井28个子系统智能集控平台深度联动。

井下运输环节，皮带运输机是“生命线”，一旦出现大块煤、异物卡阻或跑偏等问题，极易引发安全事故。如今，AI系统实时监测皮带运行状态，能够精准识别各类隐患并及时发出预警，联动相关设备停机处置。

“以前需要工人每隔一小时巡检一次皮带。现在AI全天候值守，我们只需要在中控室关注预警信息即可。”井下老矿工、鑫岩煤矿智能办主任陈非说，“效率提升了不止一倍。”

瓦斯防治和探放水，是煤矿安全的重中之重。以往，作业验收需要人工回放4小时的视频录像，不仅耗时费力，还存在谎报、人为干预等主观风险。AI系统的应用彻底改变了这一现状——通过自动识别作业全流程，从源头杜绝主观风险，验收流程也简化为半小时的人工复核，工作效率大幅提升。

掘进作业现场，AI系统如同“隐形监工”，自动判定工序合规性，实时纠正不规范操作。

人员管理方面，AI能够实时监测工人安全帽佩戴不规范、离岗、睡岗等“三违”行为，第一时间发出预警并制止。这种全环节的AI赋能，让矿山作业更规范、隐患更可控、安全更有保障。

—算力与网络协同—

筑牢AI落地根基

AI技术的持续稳定运行，离不开强大的算力和网络支撑。

井下多场景AI模型需要对几十甚至上百路高清摄像头进行实时分析和识别，这对网络传输带宽、算力资源响应实时性及稳定性提出了更高要求。

算力层面，项目搭建了全国产化高性能算力平台。服务器搭载鲲鹏CPU与昇腾NPU，搭配大容量内存及高速存储，能够同时高效处理多路视频流、运行多场景AI模型，确保实时分析流畅不卡顿。值得注意的是，这套系统采用冗余电源、可靠存储阵列等抗干扰设计，实现7×24小时不间断稳定运行，确保AI监管不中断、不缺位，为项目的长远发展提供了安全保障。

网络层面，山西移动5G网络已在鑫岩煤矿重点区域实现全域覆盖。这如同一条“信息高速公路”，能够高效支撑百路高清视频实时回传与指令消息快速送达，保障AI模型推理所需的视频质量，确保异常告警秒级响应、及时处置，实现“看得见、判得清、可追溯”的监管目标。

“这个算力平台不仅能满足当前五大核心场景的AI监测需求，还能支撑模型持续优化和场景拓展。”刘亚军表示，随着项目的全面投用，未来还将逐步拓展AI在煤矿其他场景的应用，让智能化技术深度融入矿山生产的每一个环节。

据介绍，自2019年起，山西移动全力推动5G、云、人工智能、大数据等新技术与矿山产业融合，推进山西省能源行业转型升级。截至目前，山西移动累计签约智能矿山项目超300个，助力22座煤矿完成智能化验收。一场以AI为引擎的煤矿安全变革正走向更加宽广的领域。