下一个AI舞台，名叫煤矿 _煤矿

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原创：风辞远转载自：脑极体
如果大海给贝壳下的定义是珍珠，那么时间给煤的定义就是钻石。
2020年初，我们曾经探访过山西一家大型矿山。矿山中的工程师对我们说，现在矿上特别需要新技术，需要数字化、智能化。但现在年轻人，尤其是懂AI、懂云计算的人才，大多不愿意来煤矿。怎么让矿山与未来接轨，是他们最忧心的问题。
想要彻底克服这个挑战，当然还任重道远。但跨出第一步是一切可能性的开始。年轻的AI开发者，需要一个窗口来了解煤矿，需要一个底座来融汇AI技术，需要一个舞台来展示自己的才能。即使是还没有走向社会的校园开发者，也可以先用“众筹模式”让他们亲临煤矿智能化的产业一线——这一切，已经发生了。

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由中国煤炭学会主办，中国矿业大学（北京）协办，华为进行赞助支持的第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛已经进入决赛阶段。根据评委专家组审评，有15支队伍入围决赛，最终比赛预计在12月底结束。
过往，我们讨论过各种各样的AI开发大赛，但这场比赛具有几个重要特点：最真实的场景，比赛直接关注煤炭产业一线问题与挑战，对齐行业需求；最前沿的技术，基于AI预训练大模型完成比赛，对齐技术发展趋势；最年轻的开发者，高校在校学生即可参赛，最大限度剔除参赛门槛。

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这三个特点相互碰撞，激活了煤炭智能化的星星之火。
矿山之上：既要AI，更要人才
从需求上看，矿山产业对AI技术为代表的新一代信息技术有着高度的需求。煤矿中有大量亟待远程化、自动化改造的工作，同时也有大量需要智能化改造的设备。这些都是AI技术可以带来深度变革的潜力空间。
但问题在于，煤炭产业生产环境复杂、作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富，数字化方案缺乏统一标准，且不同企业、矿区之间的数字化建设差异巨大。这就导致矿山是一个很难“懂”的行业，需要真正投身一线，花费大量时间来吸收经验，寻找问题，才能将AI技术带来的识别、理解等能力发挥出价值。

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既懂AI，又懂矿山，归根结底需要依靠人才。但就矿山行业的特殊性而言，通过招聘方式获取到大量高水准AI人才是很难的。这一方面是局限于企业本身的智能化需求和阶段，可能无法负担巨大的AI人才开支。另一方面，矿山普遍地处偏远，在客观条件上也限制了吸引高水准AI人才。
近几年， AI预训练大模型是AI领域最火热的概念。大模型可以通过海量数据+行业场景精调的方式，降低行业利用AI成本，实现AI的工业化落地。
在大模型有效降低产业门槛的基础上，剩下的问题就是让AI人才来到矿山，来到矿山产业的一线。
矿山AI大模型大赛，就搭建了这样一个舞台。
舞台之中：
校园AI开发者的煤矿首秀
我们可以看到，参赛选手虽然来自校园，但他们的关注点与发力点，却充分展现了与产业充分融合的“老道” 。
对于很多校园AI开发者而言，矿山AI大模型大赛是他们的产业舞台首秀。这种观察产业、理解产业、融入产业的价值观，想来会陪伴他们很久，更会改变未来煤矿智能化，乃至更多行业智能化的人才基座。