依托高質(zhì)、高量的場景數(shù)據(jù)積淀，中科慧拓發(fā)布愚公YUKON礦山大模型

當前，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力已成為推動高質(zhì)量發(fā)展的核心動力，新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展離不開科技創(chuàng)新的支撐。6月2日，中國自動化學(xué)會、北京市科學(xué)技術(shù)協(xié)會組織的”新質(zhì)生產(chǎn)力和智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展平行會議”在京召開，通過匯聚各方智慧，共同探討新質(zhì)生產(chǎn)力與智能產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的策略，分享成功案例和前沿技術(shù)，為推動我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展提供有力的智慧支撐和實踐指引。

中國科學(xué)院自動化研究所、中國礦業(yè)大學(xué)（北京）、中科慧拓聯(lián)合發(fā)布愚公YUKON礦山大模型。中國自動化學(xué)會理事長鄭南寧院士、中國礦業(yè)大學(xué)（北京）原校長葛世榮院士、新疆大學(xué)吾守爾·斯拉木院士、中國科學(xué)院自動化研究所原黨委書記牟克雄，自動化學(xué)會監(jiān)事長、中國科學(xué)院自動化研究所研究員王飛躍，以及國家能源集團、華電煤業(yè)集團、中國中煤能源集團、中國煤炭科工集團、國際先進技術(shù)應(yīng)用推進中心（合肥）、中國煤炭工業(yè)協(xié)會生產(chǎn)力促進中心、航天重型工程裝備有限公司、宇通集團等20多家組織、企業(yè)單位代表共同見證，并攜手啟動“愚公礦山大模型生態(tài)聯(lián)盟”。

會上，中科慧拓CEO陳龍介紹，智慧礦山的發(fā)展已經(jīng)進入Mining 5.0時代，該時代的核心是實現(xiàn)礦山由工業(yè)自動化到知識自動化的邁進，在這個過程中需依靠“三大核心技術(shù)支柱”，即操作系統(tǒng)、場景工程和礦山大模型，完成礦山智慧化關(guān)鍵的“四大智能”，包括裝備智能、數(shù)據(jù)智能，算法智能，流程智能。通過近十年的發(fā)展，中科慧拓在礦山操作系統(tǒng)和場景工程方面取得了多項技術(shù)突破。此次，中科慧拓依托豐富的落地經(jīng)驗，和高質(zhì)高量的礦山場景數(shù)據(jù)，正式發(fā)布“愚公YUKON礦山大模型”，并以該模型為底座，推出首批產(chǎn)品：礦山AI助手“礦寶”、生成式平行智能數(shù)據(jù)體系GenDS、礦山端到端自動駕駛大模型GenAD，以及礦山知識大模型MineGPT。以上四款產(chǎn)品均屬行業(yè)首創(chuàng)，他們將成為礦山行業(yè)工作者肩并肩的伙伴，幫助能源礦企實現(xiàn)智慧礦山工廠式的規(guī)模化復(fù)制。愚公YUKON礦山大模型將成為進入AI時代智慧礦山基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。

陳龍還指出，愚公YUKON礦山大模型的推出標志著中科慧拓在Mining5.0時代“三大核心技術(shù)支柱”均已布局完備，未來中科慧拓希望協(xié)同更多行業(yè)伙伴，為礦山發(fā)展注入新質(zhì)成產(chǎn)力，加速礦山行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

首個礦山AI助手“礦寶 MineCopilot”：智慧礦山全能生產(chǎn)力工具

慧拓礦寶MineCopilot是用戶可以看到的冰山一角，作為隱藏在冰山之下的愚公YUKON大模型，將為其提供強大的支撐。24小時待命的礦寶，是首個面向礦山從業(yè)人員的AI助手，可以輕松理解自然語言指令，完成工作人員對其下達的任務(wù)。通過嵌入礦業(yè)生產(chǎn)第一線，為“礦工”提供肩并肩、手把手的服務(wù)，對礦山全流程工作，提供安全守護、生產(chǎn)管理和效能提升強有力的支撐。

具體而言，在生產(chǎn)場景中，慧拓礦寶在事前可以預(yù)防礦山作業(yè)中的危險發(fā)生，防患于未然，在事中可以實時對作業(yè)事件進行跟蹤，提供及時且專業(yè)的建議，在事后能夠及時總結(jié)、及時匯報作業(yè)情況。在知識場景中，一方面將海量知識盤活，讓全員共享，另一方面為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)提供可靠的行業(yè)動態(tài)，為行業(yè)戰(zhàn)略的提出提供支持。慧拓礦寶將成為礦業(yè)中每一個工作者隨身攜帶的AI助手，是平行于真實人的人工智能陪伴者，讓各種復(fù)雜的礦業(yè)工作變得更加簡單、角色分工更加精確。

陳龍表示，從構(gòu)建之初，愚公大模型就一直是在邊用邊學(xué)，正如中科慧拓“載山CarMo每走一公里，就更聰明一公里。”一樣， 用戶與礦寶的每一次交互，都能為智慧礦山建設(shè)生成更高質(zhì)的數(shù)據(jù)，“每多一分陪伴，就多一分專業(yè)”。

首個礦山生成式平行智能數(shù)據(jù)體系GenDS，Hard Case通過率突破性提升53%

數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練的基石，也是采礦行業(yè)實現(xiàn)自動化作業(yè)、效率提升、安全保證，并驅(qū)動持續(xù)創(chuàng)新和優(yōu)化的關(guān)鍵資源。中科慧拓擁有行業(yè)先發(fā)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，這些數(shù)據(jù)形成了其他通用大模型難以跨越的護城河。中科慧拓在數(shù)據(jù)多樣性、場景豐富性、以及數(shù)據(jù)體量之大上，均創(chuàng)行業(yè)之最。目前，中科慧拓正以24萬公里/天的速度不斷擴充自動駕駛數(shù)據(jù)，并已總計累積8萬天的礦山業(yè)務(wù)日志。

生成式平行智能數(shù)據(jù)體系GenDS，是首個針對礦區(qū)的數(shù)據(jù)體系，能夠?qū)⒅锌苹弁胤e累下來的海量真實數(shù)據(jù)，通過生成式平行智能的方式，指數(shù)級的生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)Hard Case通過率提升53%。此外，通過礦山多模態(tài)大模型的自動標注，數(shù)據(jù)標注效率提升15倍。最終，該數(shù)據(jù)體系也將進一步推動整個礦山行業(yè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)體系的完善，為數(shù)據(jù)的生成及治理提供一個行之有效的工具。

首個礦山端到端自動駕駛大模型GenAD：為運輸賦予人類的理解力

場景應(yīng)用的可靠性和穩(wěn)定性，是檢驗垂直大模型的重要衡量標準，基于中科慧拓在真實世界和平行世界中，積累的海量的礦山場景數(shù)據(jù)，公司首創(chuàng)礦山端到端自動駕駛大模型GenAD，讓AI駕駛員上車，提升礦山自動駕駛的安全性和可靠性。

傳統(tǒng)的自動駕駛感知、預(yù)測、決策、規(guī)劃模塊化方式，由于每個模塊之間的接口和交互，都增加了系統(tǒng)的整體復(fù)雜性，在處理某些復(fù)雜場景時顯得力不從心。礦山端到端自動駕駛大模型GenAD，賦予了自動駕駛礦車人類駕駛員的深度理解和決策能力，讓其在常規(guī)的礦山環(huán)境中高效、安全地自主運行，更能在復(fù)雜多變的場景中實現(xiàn)快速適配，對困難場景進行有效應(yīng)對。更重要的是，“AI駕駛員”能夠一站式解決礦山自動駕駛的長尾和泛化問題。通過深度學(xué)習和強化學(xué)習等技術(shù)手段，“AI駕駛員”能夠不斷學(xué)習和優(yōu)化，提高自身的泛化能力和魯棒性，以應(yīng)對各種未知和復(fù)雜的礦山環(huán)境。

首個礦山知識大模型MineGPT：做礦山一線專家級助手

在礦業(yè)知識領(lǐng)域，中科慧拓推出礦山知識大模型MineGPT，實現(xiàn)開箱即用，邊用邊學(xué)，快捷提升一線生產(chǎn)效能。具體而言，礦山一線的工作人員無需經(jīng)過繁瑣的配置和訓(xùn)練過程，即可直接使用中科慧拓MineGPT。而且，隨著使用過程的深入，MineGPT還能不斷學(xué)習和優(yōu)化，逐步提升其性能和準確度，從而更加精準地滿足礦山生產(chǎn)的需求。

中科慧拓MineGPT具體由L1層礦山領(lǐng)域大模型和L2層場景大模型組成，L1 層是連接通用大模型與礦山場景的適配器，在訓(xùn)練過程中，依托中科慧拓，以及與合作伙伴在礦山領(lǐng)域長年累月積累的礦業(yè)工作流，使它具備豐富的領(lǐng)域知識，從而能更好、更快的支持智能場景化智能開發(fā)。L2層是礦山一線的“專家級助手”，利用利用GenDS產(chǎn)生的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，打造出專、精、準的場景模型。

腳踏實地、仰望星空。近十年來，中科慧拓一直在穩(wěn)步推進礦山5.0時代場景工程、操作系統(tǒng)和礦山大模型，三大技術(shù)支柱的研發(fā)與投入，成果顯著。面向未來，中科慧拓也提出了新的規(guī)劃，到2025年，愚公YUKON礦山大模型及其基礎(chǔ)設(shè)施智能體系全面落地，賦能全國40+智慧礦山的建設(shè)。2030年，全面保障全球更多礦山綠色安全高效的運營。

往期推薦

無人“巨無霸”全覆蓋！中科慧拓完成雁寶能源寶日希勒露天煤礦階段性驗收

海外項目獲人民日報點贊！中科慧拓積極融入全球科技創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)

了解慧拓文化

關(guān)注愚公博士

閱讀原文

進入官方知乎

點擊“在看

資訊不錯過

聲明：本文系轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng)，請讀者僅作參考，并自行核實相關(guān)內(nèi)容。若對該稿件內(nèi)容有任何疑問或質(zhì)疑，請立即與鐵甲網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)將迅速給您回應(yīng)并做處理，再次感謝您的閱讀與關(guān)注。