32 （七）矿井通风智能化向无人本安自主化方向迈进 .......... 33 （八）供电智能化向数字低碳方向发展 .................... 34 （九）煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进 ............ 35 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展 ........ 36 （十一）煤矿机器人向具身智能方向发展 ............... 煤矿智能化发展滞后于人工智能技术进步。近年来国家大力推 进人工智能技术快速发展，2025 年政府工作报告提出“人工智能+” 战略，部署深化中央企业“AI+”专项行动，ChatGPT、DeepSeek 等大 语言模型凭借高效的多模态数据处理能力、强大的工业场景适应性和 可扩展性，为传统产业实现智能化转型升级奠定了坚实的技术基础。 当前，煤炭行业技术装备的智能化还主要基于工业自动化的架构，相 较于通用人工智能的发展水平存在较大的滞后性，现有煤矿智能化技 加快推进综合承载与通感融合技术攻关。建立智能煤矿信息综 合承载网传输模式，突破矿用通信感知融合无线传输技术，提升矿用 移动终端“人-机-环”感知能力与渗透率，形成主干网络综合承载、 29 无线网络通感融合、多模态智能终端全面接入能力，建设一批智能化 信息基础设施示范工程，有效提升智能化应用场景覆盖率。 3.攻克煤矿智能化通信网络确定性通信与智能化运维技术难题。 研究智能矿山确定性网络传输性能监测与闭环调控技术，研制全矿井

月，国网湖南电科院发布 10 亿节点配网视觉大模型。 口 2024 年 12 月，国网长沙供电公司研发人工智能“配网调度员”“光明”。 口 2024 年 12 月 19 日，国家电网发布千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”。 南方电网： 口 2023 年 09 月，南网发布电力行业人工智能创新平台及“自主可控电力大模型 ( 大瓦特 )” 。 口 2023 年 12 月，南网总调发布“大瓦特 统智能仿真计算工具。 口 2025 年 06 月 28 日， “擎源”发电行业大模型，国家能源集团发布。 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID ■ 多模态技术融合：采用多模态深度学习技术，融合图像识别、自然语言处理和时间序列 分 析等多种 AI 算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。 ■ 算力与算法优化：硬件采用全国产 GPU 算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建 电压 稳定 多 稳 定 耦 合 频率 稳 定 时间特性差异 空间特性差异 预想事故 临时计划修改 分岔 路径 ( 演变场景 ) 多尺度 多模态 多任务 风险事故 → 演变路径 2 计划路径 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 风险点 ⑤. ③ ① 多种稳定问题特征分 析

学习技巧两方面展开，主要的网络结构包括编码器－ 解码器（encoder-decoder）网络结构、孪生网络结构、长短时记忆网络结构等。常用的学习技巧包括注意 力机制、深度显著性图引导分割、使用跨模态互补信息、使用跨层级互补信息等。结合视觉大模型的先验 知识和弱监督学习的数据优势是该领域未来的发展方向。具体的技术发展趋势包括基于视觉大模型的语义 分割修正技术、基于先验知识的弱监督语义分割技术 encoder-decoder、孪生网络、长短时记忆网络等神经网络结构实现对 RGB-D 图像的有效特征提取和上下文关联，生成对抗网络结构、多分支网络结构等为该方面的发展趋势。 三是多模态信息利用方面，通过使用跨模态互补信息、使用跨层级互补信息实现对场景图像上下文更 深层次的理解。基于深度 – 色彩通道关联的深度图像修正技术、高层语义特征引导的语义分割技术等是该 方面的发展趋势。 总之，基于 进行稳定的 高精度解析 需求 重点产品 基于深度 图像的弱 监督可跨 域场景解 析系统 关键共性技术 弱监督学习技术 视觉大模型技术 增量学习技术 轻量化网络结构设计 跨层级信息融合技术 跨模态信息融合技术 构建大型弱监督RGB-D场景解析数据集， 进一步提升弱监督方法的表现 感知能力是自动驾驶和机器人技术的重要基础能力，通过先进的基于深度图像的场景 解析技术，实现对场景的准确稠密预测

据、算法 及知识的工业互联网，已经成为人工智能技术落地的重要载体。 通过工业知识注入，实现工业机理与通用人工智能大模型的有 机结合，一系列具备工业文本生成、知识问答、理解计算、代 码生成及多模态处理等核心能力的工业大模型不断涌现，进一 步助力实体经济的数字化转型。 （二）全球工业互联网的发展 工业互联网概念由 GE 公司于 2012 年首次提出。GE 将工业 互联网定义为一个开放的、全球化的，将人、数据和机器连接 4、依托工业机器人，提升日常巡检效率 能源化工行业生产运营日常巡检中涉及劳动密集型任务和 危险环境工作，当前巡检主要由人工完成，导致效率低、成本 高、风险高等问题。工业机器人通过融合机器视觉、红外成像、 声波分析等多模态传感技术，可精准检测设备运行状态，可进 入危险区域进行长时间作业，替代人工作业后能够提高巡检效 率，降低风险和事故发生率。壳牌石油将无人机用于多用途、 跨专业场景，包括建筑检测、应急管理、现场安全、项目规划、 提高客户满 意度的同时，通过智能化服务优化了企业的运营效率。 2、基于智能机器人先进传感与识别，升级加油服务 加油站大多为人工操作，人力成本高且一定程度存在误操 作风险。智能加油机器人基于多模态感知与自主决策技术，集 成激光雷达、毫米波雷达与 3D 视觉传感器，通过深度学习模 型实时识别车辆轮廓、车牌及油箱盖特征，结合 SLAM（即时 定位与地图构建）算法实现厘米级车辆定位导航。加油机器人

政策环境下的优化需求；并能结合边缘计算和轻量化模型部署，实现毫秒级响应。 2. 全天候体检医生：储能设备健康管理与故障预测（高价值） 储能设备健康管理与故障预测通过AI实现电池寿命预测、故障原因分析及多模态数据融合，提升 检测精度并快速适配新技术，保障储能安全。应用方面，AI通过分析电池内阻、温度、充放电曲线等 数据预测剩余寿命和健康状态；基于异常检测模型定位热失控、析锂等潜在风险。技术价值方面，大 ；通过AI分析渠道合作数据，优化渠道 资源配置，识别高潜力合作伙伴。AI赋能的技术价值体现在跨领域数据融合，构建客户360度视图； 通过强化学习持续迭代营销策略，降低获客成本、提升转化率；基于多模态大模型开发智能客服，缩 短销售周期。 综上，当前，AI在储能领域的应用已从解决单一问题（如充放电优化）发展到全面重塑储能价值 链。以上所列的场景表明未来的关键突破点在于构建一种“懂技术、懂电力、懂市场”的智能系统，该 （4）技术平台：从储能的AI应用场景出发 融合型AI通过整合多源数据和技术平台，为储能行业提供智能化设备管理、多模态数据处理、高 效能源调度及个性化服务等解决方案。其主要具备以下四种能力：其一，AI实时监控电池状态和环境 变化，优化充放电策略，延长寿命并降低维护成本。同时，整合电池、电网、气象等多模态数据，优 化充电策略，适应多变环境，提供精准预测；其二，AI分析电网状况与负荷波动，动态调整充放电策

着IT工作负载降低，需求响应速度加 快。 第三，智 能 化 趋 势 促 使 企 业 从 传 统经验决策转向全面数据驱动，实 现以人 为主向“ 智能 为主，人 机 结 合” 的终 极 变革。通 过 统一数据建 模、多模态数据 融合，为A I算法 和 工 业智能 应用提 供标 准化 数 据 基 础，顺应“ 数据即资产” 的趋势。A I （尤其是大模型、机器学习）与工业控 制、管理深度结合，支持智能优化、预测 性维护、质量检测等场景，推动工业系

成共振，推动量子计算从千比特级向万比特级跨越；量子安全技术通过QKD与PQC 深度融合，构建起覆盖金融、政务、军事的全域防护体系，产业规模将突破千亿元 量级；量子传感技术则以智能感知网络为核心，实现从单点测量到多模态协同监测 的范式革新，在智能交通、环境监测等领域催生万亿美元级应用市场。三大领域的 技术突破与产业融合，正共同开启以量子算力为引擎、量子安全为底座、量子感知 为触角的新纪元。 2025-2030年关键跃迁： 量子-经典混合算法已成为解决实际问题的核心范式。AI 深度赋能量子线路设计与参数优化。纠错技术取得关键突破， 逻辑比特错误率有望降至10^-6以下，提高了量子计算的可靠 性。全球量超融合平台数量不断增加。云平台集成多模态算力 资源，在金融衍生品定价、化工材料模拟等场景实现实际的效 率提升。 2027年，专用量子计算机预计将实现性能突破，在产业 应用中展现出强大优势，推动部分实际应用率先落地，带动整 体产业规模达到111

金融管家系统，通过多维度用户画像实现动态保险配置，并结合实时市场数 据生成个性化定投方案，推动了财富管理的个性化定制。这种做法显著提高了数据的质量，为精准营销 和风险控制奠定了基础，推动了数据要素的流动与价值转化。 以多模态技术为核心的人工智能大模型，在金融领域展现出极为广阔的应用前景。随着大模型与证券、 保险、银行业务的融合，创新应用不断涌现，为传统行业的模式创新和流程再造提供了新的思路和方法， 不仅加速了新经济