10月27日，在2021年第十九屆中國國際煤炭采礦技術交流及設備展覽會期間，華為煤礦軍團解決方案總裁蔣旺成在大會論壇上發表了題為“煤礦智能化理解與應對”的主題演講。
圖為蔣旺成
蔣旺成首先對煤礦智能化建設標準進行了解讀，認為煤礦智能化對于提升煤礦安全生產水平、保障煤炭穩定供應具有重要意義，需要做好頂層設計，抓好組織層面和技術層面深度融合。從頂層設計的角度，建設具備智能、安全、自主可控的分層解耦架構的未來礦山，將激發行業的創新潛力，實現煤礦增安提效、少人無人；從技術層面，需要將AI、大數據、云等技術與煤礦行業深度融合，加速智能化進程。
蔣旺成認為，在當前煤炭行業被賦予的越來越重要使命的歷史背景下，煤礦智能化建設的加速正迫在眉睫。
站在今天看明天，華為煤礦軍團希望依托在ICT領域的成熟經驗，通過在煤礦智能化建設領域構筑“統一物聯數據標準”、“切片網絡”、“數字平臺”為特征的智能化信息基礎設施，并激發“智能應用創新”四大關鍵能力，協同行業伙伴使能煤礦智能化及行業數字化轉型。
自主可控的華為礦鴻，統一數據標準使能萬物互聯
現有煤炭行業關鍵設備的操作系統基本均由多家不同國外廠商提供，由于缺乏統一數據標準，造成不同設備之間的跨系統聯動困難，難以落地智能化業務。華為自主研發的華為礦鴻，保障了技術供應的連續性，且提供設備統一的物聯通信協議，獨特的軟總線技術提供的設備近場通信能力實現跨設備的快速感知與互聯、設備即插即用，端邊云一體，滿足設備便捷的跨系統聯動。
經過近半年與行業領先企業和伙伴的共同探索，華為礦鴻的應用場景開始逐漸豐富：綜采面通過礦鴻近場設備感知互聯功能，實現采煤機、液壓支架、刮板運輸機三機智能協同，提升了綜采面的工作效率；在巷道、工作面的日常巡檢工作方面，通過“一碰連”功能，實現各設備及傳感器自動連接至井下作業人員的手機上，自動進行數據上報，實現了“無屏變有屏、小屏變大屏、固定按鍵操作變手機移動操作”的新型操作模式，極大提升了巡檢效率和安全性。
彈性高效的切片網絡，簡化網絡運維，提高業務可靠性
當前，煤礦井下網絡存在包括生產網、工控網、視頻網在內的多張網絡，普遍缺乏統一的網絡規劃，易導致網絡擁塞，運維困難；網絡/IT設備缺乏統一環網協議，存在產生網絡風暴的風險；面向未來無法滿足高清視頻、遠程控制等新增業務對帶寬持續增加的需求。
通過引入已經成熟的切片網絡，實現礦上網絡簡化運維、簡化運維：按業務進行精準網絡規劃和網絡建設，避免網絡擁塞風險，增強業務體驗；在接入環、骨干環，端到端的按業務進行切片，可以實現網絡組網簡化、統一管理、簡化運維；新建的本安設備和利舊的原有設備組成雙平面承載網絡，可增強網絡可靠性，實現網絡平滑演進。
標準化、集成化的統一數字平臺，實現煤礦應用使能、數據共享
過去煤礦建設IT系統，通常以業務部門為導向構建單業務系統，系統與系統間相互孤立，無法實現跨系統的數據共享。為打破數據孤島，實現煤礦應用使能、數據共享，華為引入數據治理、AI推理、標準化API、大數據應用等系列化工具，打造了標準化、集成化的數字平臺，實現煤礦應用使能、數據共享來賦能行業應用加速創新。
為支撐智能應用的快速創新，提供豐富的應用。首先需要與裝備系統進行對接，將端側的數據匯聚到數字平臺上，對數據進行清理和治理，實現大數據的分析和挖掘。最后通過人工智能的算法模型對數據進行處理，最終實現智能應用的創新。
華為數字平臺構筑于云化技術，其彌補了單機系統和虛擬化技術無法提供的人工智能能力，云化超越虛擬化技術的關鍵即為云上的數字平臺，當前華為數字平臺已具備海量數據訓練和場景模型化，加速應用智能化。首先，具備持續演進的能力，比如對人工智能模型的持續迭代優化，不斷的提升人工智能算法的準確率；其次，提供了多種模板和標注的能力，實現人工智能的高效訓練；最后基于數字平臺的能力，引入多方力量開發人工智能模型，不斷的豐富人工智能算法模型和應用場景。
依托數字平臺的信息基礎設施，突破智能行業關鍵業務瓶頸
依托數字平臺中的全景視頻拼接算法、AI等新技術手段，實現綜采面看得全、看得清、看得懂，支撐采煤機遠程監控/操控；通過智能攝像頭的智能感知，實現人工智能識別皮帶堆煤、皮帶撕裂、皮帶跑偏、皮帶過載、人員違章等異常場景，從而消除安全隱患（人員違章、皮帶打滑等）、異常提前發現并處理，構建智能感知、智能決策的智能主運輸；基于數字平臺的大數據和人工智能的工藝參數調優，持續提升洗選煤的質量、降低配煤成本，實現智能洗選煤；通過數字化作業取代紙質、標準化作業，沉淀數字化資產；作業編排和AI使能，提升煤礦作業效率，以標準化數字化作業助力煤礦數字化轉型；通過車（感知）+云（數字平臺）的智能協同，實現露天礦無人駕駛，提升整體運營效率，并增強人員安全。
蔣旺成表示，智能煤礦建設是一場只有起點沒有終點的長途旅程，華為公司將矢志不渝，打造統一的智能礦山操作系統、切片網絡和數字平臺，協同行業伙伴使能煤礦智能化及行業數字化轉型。
