De acordo com pt.wedoany.com-A Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma e outros três departamentos emitiram recentemente o "Plano de Ação para Promover a Capacitação Bidirecional entre Inteligência Artificial e Energia", com o objetivo de fortalecer o suporte básico da energia ao desenvolvimento da IA e amplificar o efeito multiplicador da IA na transição energética, impulsionando a capacitação mútua. A indústria do carvão, como um importante cenário de aplicação, está acelerando sua construção digital e inteligente. Em uma reunião recente realizada pelo Comitê de Informatização da Associação da Indústria de Carvão da China, representantes discutiram os avanços e desafios do "Carvão + IA".
Wang Danshi, vice-diretor do Comitê de Informatização da Associação da Indústria de Carvão da China, afirmou que a inteligência artificial se tornou um suporte central para a transformação digital e inteligente das empresas de carvão, e grandes grupos carboníferos estão atualizando seu uso de ferramenta auxiliar para estratégia de desenvolvimento. O Grupo Nacional de Energia implementa profundamente a ação especial "IA+", com cenários relevantes selecionados para o primeiro lote de cenários de alto valor estratégico de IA do Conselho de Supervisão e Administração de Ativos Estatais; a China Coal Energy, a China Coal Technology & Engineering Group e o Huaibei Mining Group lançaram planos de ação "Inteligência Artificial+"; o Xuzhou Mining Group divulgou demandas para sete cenários de IA, utilizando IA para resolver desafios de desenvolvimento. As aplicações de IA já cobrem mais de 200 cenários específicos, incluindo produção de minas, supervisão de segurança e manutenção de equipamentos. Em termos de grandes modelos do setor, o modelo Pangu para minas do Shandong Energy Group, o modelo Lingjing da China Coal Energy e o modelo Sunstone da China Coal Technology & Engineering Group estão transformando capacidades gerais de IA em competências especializadas. A tecnologia de direção não tripulada em minas de carvão está gradualmente amadurecendo. Nan Hui, vice-gerente do Centro de Equipamentos Inteligentes da Guoneng Beidian Shengli Energy Company, apresentou que a empresa já opera 29 caminhões pesados de 220 toneladas e 1 caminhão de mineração movido a hidrogênio de 110 toneladas de forma não tripulada regular, além de realizar carregamento remoto com 2 escavadeiras elétricas WK-35. Zhang Pengpeng, vice-gerente geral da Beijing Longruan Technology Co., Ltd., afirmou que seu grande modelo espaço-temporal Longruan já possui capacidades multimodais e foi implementado em sete cenários principais, incluindo segurança inteligente e design inteligente. Qiao Wei, vice-gerente geral da Transparent Geology Company do Instituto de Pesquisa de Xi'an da China Coal Technology & Engineering Group, indicou que a tecnologia de geologia transparente integra mais de 20 algoritmos especializados, cobrindo 11 cenários de aplicação, como geologia de minas e escavação. Na área de mineração de Huangling, o sistema de mineração inteligente com frente transparente alcançou mineração não tripulada por 7 cortes consecutivos, reduzindo o erro do modelo geológico de mineração de 50 cm para 15 cm, e a produção de carvão com mineração transparente já ultrapassou 30 milhões de toneladas. Fang Jie, diretor de produtos do Instituto de Pesquisa Suchang da Langkun Wisdom, apresentou que seu serviço de monitoramento remoto ativo de condições ajudou o Shandong Energy Group Luxi Mining Co., Ltd. a prolongar a vida útil dos equipamentos em 20% e reduzir os custos de manutenção em 15%. Plataformas de infraestrutura de IA em nível setorial estão sendo implementadas rapidamente. A Shanxi Jinyun Company recebeu aprovação para construir uma base de teste intermediário de aplicação nacional de IA (direção de carvão no campo de recursos energéticos); a plataforma industrial da Internet de Ordos, apoiada pelo modelo Pangu para minas do Huawei Cloud, construiu um sistema integrado de operação de IA com "treinamento central, inferência na borda, colaboração nuvem-borda, aprendizado contínuo e otimização". Em termos de formação de talentos, a Universidade de Mineração da China foi pioneira ao estabelecer a disciplina interdisciplinar de mineração inteligente, a Universidade de Mineração da China (Pequim) fundou a Faculdade de Inteligência Artificial, a Universidade de Ciência e Tecnologia de Xi'an iniciou um plano de formação de talentos em inteligência incorporada; o Grupo Nacional de Energia realizou uma competição de IA para cultivar uma equipe de talentos digital e inteligente.
A reunião também destacou os desafios atuais. Os participantes consideraram que a construção digital do carvão enfrenta contradições profundas em três aspectos: base de dados, gestão geral de operações digitais e ecossistema digital do setor. Zhang Jianzhong, diretor do Instituto de Padrões de Dados de Minas da Academia de Ciências do Carvão, apontou que grandes modelos gerais, ao entrarem em setores específicos, enfrentam o dilema de "entender o geral, mas não o especializado" devido à falta de dados profissionais. Ele sugeriu a construção de espaços de dados confiáveis baseados em autenticação de identidade e controle de uso, para alcançar "dados utilizáveis, mas invisíveis", promovendo a circulação de elementos de dados do setor. Liu Qiaoxi, presidente da Huaxia Tianxin IoT Technology Co., Ltd., afirmou que a construção digital e inteligente de minas de carvão entrou em águas profundas, com o controle abrangente ainda restrito a telas grandes, subsistemas construídos de forma independente com protocolos diferentes, formando "grupos de chaminés" de dados e controle, onde os dados não podem ser interconectados e as instruções não podem ser vinculadas; o controle está desconectado — o "cérebro" e os "membros" não estão coordenados, as plataformas de controle abrangente enfatizam o monitoramento em detrimento do controle, os processos de controle são longos e com alta latência, e as decisões de IA não estão profundamente integradas aos sistemas de controle, incapazes de formar um ciclo inteligente fechado. Wang Danshi apontou que falta um mecanismo de coordenação eficaz entre empresas de carvão, fabricantes de equipamentos, fornecedores de soluções e institutos de pesquisa, dificultando a formação de sinergia ao longo da cadeia industrial; a questão de "quem investe" ainda restringe a transformação digital e inteligente do setor. Para os próximos passos, a reunião propôs cinco direções principais: fortalecer a orientação do setor, desobstruir gargalos de dados (incluindo a promoção de sistemas de padrões de dados e governança, e a seleção e recomendação de conjuntos de dados de alta qualidade), superar gargalos de implementação, reforçar a garantia de talentos e preencher lacunas tecnológicas (apoiando a construção de bases de teste intermediário, centros de computação e comunidades de código aberto). Chen Yangcai, secretário-geral adjunto da Associação da Indústria de Carvão da China, afirmou que promoverá a construção de bases de teste intermediário de IA na indústria do carvão, a formação de talentos e a construção de um ecossistema de cooperação.
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