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【财经分析】AI 大模型加速 「下矿」 规模化商用仍存挑战

2026 年 9 月 13 日
在 24 小时
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新华财经天津 9 月 12 日电 (记者李亭) 矿山是 AI 大模型率先落地的场景之一。随着矿业加大智慧化转型,矿业大模型市场持续扩容,行业正处于试点验证向规模化部署过渡的关键阶段。业内表示,尽管市场潜力巨大,但 AI 大模型在矿业的规模化应用仍存在挑战,多模态数据采集、预测类模型、智能体建设等正成为业内企业重点布局方向。

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——AI 大模型在矿业领域加快落地

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AI 赋能是矿山智能化的必然趋势。据 IIM 信息发布的 《全球采掘业大模型行业发展趋势洞察报告》,2025 年全球采掘业大模型市场规模达 78.4 亿美元,同比增长 63.2%。预计到 2026 年底,该市场规模将突破 120 亿美元,复合年增长率维持在 52% 以上。这一增长态势得益于大模型在矿石品位预测、设备故障诊断及安全风险预警三大场景的成熟应用,相关部署案例已超过 340 个大型矿山项目。

作为较早切入矿业大模型赛道的企业之一,云鼎科技结合自身在能源行业多年沉淀的业务场景理解,搭建起以 「盘古矿山大模型」「伏羲化工大模型」 为双底座的行业大模型技术体系,构建了 「数据-模型-智能体-业务」 的闭环。目前,公司已沉淀形成 280 余类成熟 AI 应用解决方案,通过 「大模型做决策、小模型做执行」 的云边协同架构,在矿山智能监管、化工工艺优化、新能源智慧巡检等多元场景实现规模化落地。2025 年,公司 AI 业务确认收入 2.53 亿元。国信证券报告认为,盘古矿山大模型引领矿山 AI 开发从作坊式向工厂式转变。

在矿山 AI 场景中,安全生产是刚需。紫光天际面向矿山安全生产、灾害防控等核心需求,依托矿业专属算法库与低空作业大模型,推动巡检从自动化执行走向智能识别、多源融合研判与闭环处置。2026 年 5 月,紫光天际发布 「天衡」 新一代智能飞控及面向低空场景的多模态 AI 大模型。通过构建面向灾害防控、资源勘探等场景的专业模型能力,实现对多源数据的综合分析、研判与预测,为现场决策和问题处置提供辅助。同时,无人机、机器人等智能装备进一步拓展了矿山数据采集的空间边界。

辽宁东方测控集团董事长包良清表示,东方测控依托 30 年智能矿山建设积淀,总结形成 「顶层统筹规划、全域实时数据感知、矿山垂直专属大模型、价值创造」 四重智能矿山底层逻辑,构建探、采、选、冶全链条能力体系,已在众多标杆项目中得到实践验证。

——从单点应用走向规模化部署

业内表示,AI 大模型在矿业领域的应用正经历从 「能不能用」 到 「好不好用」 的关键转折。据 IIM 信息数据显示,2025 年矿产行业大模型整体渗透率约 12%,预计 2026 年将攀升至 18%。全球矿产行业大模型专业服务商数量已超 200 家,但具备跨矿种、跨流程泛化能力且实现商业化闭环的不足十分之一,数据工程能力成为新的竞争壁垒。

专家表示,真实、全面、动态的底层数据是 AI 应用落地的基础。一方面,行业内数据采集难、模型训练难、现场部署难三难并存,另一方面,算法与业务场景脱节导致大模型不好用,标准化程度低,项目复制成本高,难以形成规模效应。

天风证券研报认为,在 AI 竞速赛中,拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注重创新、具有强大资金实力的能化企业更有机会脱颖而出。

业内人士表示,矿业 AI 仍处于高成本部署阶段。紫光天际销售负责人告诉记者,从一线市场反馈来看,矿山对 AI 技术的应用需求正在持续增长,越来越多的新技术正通过实际场景加速落地,并逐步从单点应用走向规模化部署。与此同时,部署成本以及井下防爆等特殊环境对硬件提出的要求,也在推动相关技术和产品持续迭代。

——多模态、智能体等成新趋势

AI 大模型在矿业的应用正从单点算法走向系统性智能,随着技术成熟度、可靠性和部署效率进一步提升,其应用将逐步向生产优化等核心业务环节延伸。

业内表示,多模态数据采集、预测类模型、智能体建设等正成为企业布局方向。「多模态数据对矿山是刚需,相关技术日益成熟也能反过来满足矿山的需求,」 紫光天际有关负责人说:「多模态大模型能够融合视觉、声学、传感器等多源数据,做出更准确的判断。」

大型科技企业向矿业这一垂直领域的渗透也印证了相关趋势。在 2026 中国国际矿业大会上,科大讯飞潮汐力生态合作经理王旭亮告诉记者,公司以声学成像仪、工业听诊器和光纤听诊仪为核心硬件,聚焦声源定位和异音故障识别。例如,工业听诊器通过采集运行声纹,与声纹大模型中的故障声音库进行匹配,实现电机、水泵、空压机等大型设备的状态监测与故障预警。「气体泄漏和管道漏点肯定有声音,人可能听不到,但设备可以听到,帮助人员及时发现漏点在哪里。」 王旭亮表示,相关产品已在多个矿山、钢铁和化工场景落地,降低巡检人力成本。

云鼎科技非煤解决方案总监张震表示,视觉场景在行业内已经比较通用,多模态数据采集和预测类模型成为新的方向。一方面,多模态数据采集能综合声音、视觉、传感器数据等各类数据,更好地分析现场场景;另一方面,打造预测类大模型用于选矿调优、冶炼调优等中后段工艺环节。云鼎科技半年报数据显示,上半年公司研发投入 5581.58 万元,同比增长 40.39%,研发资金主要投向工业大模型及高质量数据集。此外,公司正在探索视觉感知理解能力与工业大模型的深度融合,通过自研行业大模型底座及智能体平台,融合行业 Know-How,打造面向安全生产、经营管控等领域的数字员工智能体应用。

 

编辑:刘润榕

 

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