兴隆庄煤矿如何用AI解决安全隐患发现慢、安全监管靠人盯人问题的案例

兴隆庄煤矿是山东能源集团旗下主力生产矿井之一，位于山东省济宁市，核定生产能力超过500万吨/年，是国家首批智能化示范煤矿和山东省煤炭行业数字化转型的标杆矿井。该矿拥有40余年开采历史，矿井深度超800米，地质条件复杂，水、火、瓦斯、煤尘、顶板等自然灾害威胁齐全，安全生产压力长期居于行业高位。自2022年起，兴隆庄煤矿按照山东能源集团"无监控不作业"管理要求，联合华为与云鼎科技共同打造盘古矿山大模型场景应用，成为国内煤矿AI智能化建设的先行者和示范标杆。

煤矿安全生产是世界上最复杂的工业安全场景之一，传统安全管理面临三重根本性挑战：其一，"看不见"——井下作业区域广阔、环境复杂，传统人工巡查只能覆盖有限范围，大量风险点处于监管盲区，尤其是隐蔽工程和短暂违章行为难以被及时发现；其二，"管不到"——矿工数量众多、生产环节多，靠人工盯人管理效率极低，同一违规行为可能反复出现，人工监管的及时性和一致性都无法保证；其三，"反应慢"——传统安全监管依赖事后追责，隐患发现往往已经酿成事故，安全预警的提前量严重不足。据行业统计，煤矿事故中约70%与人的不安全行为有关，而人工监管对违章行为的发现率不足30%，大量隐患在演变成事故之前处于"裸奔"状态。

兴隆庄煤矿依托盘古矿山大模型，构建"云边协同"智能架构，在矿井各关键岗点部署高清摄像仪，实现井上井下全域覆盖。

在视觉感知层面，512路AI应用场景深度融入矿井13个业务模块，覆盖采煤、掘进、机电、辅助运输、安全监管、洗选、防冲等全链条。系统具备设备状态监测、人员安全保障、作业行为规范、隐蔽工程监视、工艺流程优化等56类识别能力，识别准确率达95%以上，让每台摄像仪都成为24小时值守的"电子安全员"。

在智能分析层面，盘古大模型对井下复杂环境进行精准感知与智能分析，自动识别人员违章操作（如未戴安全帽、违规穿越皮带）、设备异常状态（如输送机异常、环境甲烷超标）、安全隐患（如片帮冒顶前兆、支架失稳）等数十类风险场景，一旦识别即刻触发弹窗报警和现场语音提醒。

在闭环处置层面，系统构建"AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源"全生命周期闭环管理，隐患工单自动派发至责任人员移动终端，处置结果实时回传，形成完整的安全管理闭环。

在生产辅助层面，AI还嵌入智能化采煤工作面（远程一键启停、自动记忆割煤、跟机移架，自动化率超90%）、掘进巷道（"全站仪+双惯导+无人截割"控制系统，截割全过程无人干预）、洗选车间（AI精准预测加药量、调节重介密度，精煤回收率提升1.5个百分点）等核心生产环节。

兴隆庄煤矿的AI全场景应用，不仅大幅降低了安全事故发生率（事故率大幅降低），更实现了安全与效益的协同提升，矿井通过AI应用累计排查安全隐患2000余条，减少人员投入30%，生产效率提升25%。

兴隆庄煤矿的技术架构分为云侧和边侧两层：云侧部署盘古大模型，依托华为昇腾AI算力资源进行模型训练与复杂推理；边侧（即井下）部署轻量化推理引擎，实现毫秒级实时响应，避免数据回传带来的延迟。

盘古矿山大模型在煤矿场景的独特优势在于其预置了大量煤矿专业知识，包括顶板管理、瓦斯抽采、机电设备故障模式等预训练语料，使模型能够理解煤矿专业术语和作业场景，避免通用视觉模型的"认不出"问题。

在视频分析方面，模型采用时空序列建模技术，不仅能识别单帧图像中的异常（如物品遗留），还能分析时序行为异常（如人员倒地、异常聚集），有效降低误报率。在系统集成方面，AI平台与矿井原有的安全监管、生产调度、设备运维等13个业务系统实现数据打通，隐患预警信息可直接触发工单系统派发。

兴隆庄煤矿的实践为高危行业AI应用提供了三点关键启示：第一，"无监控不作业"是AI安全监管的基础——没有足够的感知覆盖，AI就是无本之木，兴隆庄煤矿512路摄像仪的全覆盖是后续AI能力发挥的前提；第二，大模型在垂直领域需要专项训练——通用视觉模型无法识别煤矿特有的违章场景，盘古矿山大模型针对煤矿场景的预训练是95%准确率的保障；第三，AI安全监管必须形成闭环——仅有识别能力不够，必须与处置流程打通，"预警—核查—整改—溯源"闭环才是真正的安全智能。