今年初,，DeepSeek作為一款基于AI（人工智能）技術(shù)的智能助手,，憑借其先進(jìn)的技術(shù)架構(gòu)和算法,，受到廣泛關(guān)注,。近年來,，煤炭企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的關(guān)注度持續(xù)提升,，目前已有部分企業(yè)部署應(yīng)用了多種AI大模型,。然而，在應(yīng)用AI大模型的過程中,，煤炭企業(yè)仍然面臨挑戰(zhàn),。

一是數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題。數(shù)據(jù)作為AI技術(shù)的基石,，在復(fù)雜環(huán)境下獲取難度大,。一方面，煤礦設(shè)備種類繁多,，數(shù)據(jù)接口缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),，致使數(shù)據(jù)采集困難重重，數(shù)據(jù)格式多樣且質(zhì)量參差不齊,。例如,，不同品牌的采礦設(shè)備所記錄的運(yùn)行數(shù)據(jù)，在格式與精度上存在顯著差異,，增加了數(shù)據(jù)整合難度,。另一方面，部分?jǐn)?shù)據(jù)包含企業(yè)商業(yè)機(jī)密與關(guān)鍵生產(chǎn)信息,。然而,，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜，一些煤礦在數(shù)據(jù)安全防護(hù)方面投入不足，缺乏完善的數(shù)據(jù)加密,、訪問控制等安全機(jī)制,，數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)較高。由于AI大模型的計(jì)算和決策過程處于“黑箱”狀態(tài),，數(shù)據(jù)處理過程追溯困難,，難以對(duì)其進(jìn)行有效校驗(yàn)。因此,，在追求模型性能的同時(shí),，如何確保模型的可靠性和安全性、建立健全數(shù)據(jù)管理和保護(hù)機(jī)制,，是煤炭企業(yè)在應(yīng)用AI技術(shù)時(shí)必須高度重視的問題,。

二是技術(shù)適配問題。AI技術(shù)要在實(shí)際應(yīng)用中充分發(fā)揮效能,，必須與煤礦現(xiàn)有系統(tǒng)深度融合,。然而，既有煤礦傳統(tǒng)信息系統(tǒng)架構(gòu)陳舊,、兼容性差,，難以與新興技術(shù)實(shí)現(xiàn)無縫對(duì)接。一些老礦井的生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)開發(fā)年代久遠(yuǎn),，缺少與AI技術(shù)集成的接口,，導(dǎo)致AI技術(shù)在優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度方面難以落地。

三是投資回報(bào)存在不確定性,。引入AI技術(shù)推進(jìn)煤礦智能化建設(shè),，涵蓋硬件設(shè)備升級(jí)、軟件系統(tǒng)采購,、技術(shù)研發(fā),、人才培養(yǎng)等多個(gè)方面。AI大模型的訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大的算力支撐,，其計(jì)算的基本單元通常采用逐個(gè)計(jì)費(fèi)的方式,。因此，構(gòu)建和部署AI大模型需要巨大的資金和技術(shù)投入,。目前,，AI技術(shù)在煤礦的應(yīng)用尚處于探索階段，投資回報(bào)周期長,、存在不確定性,。

四是相關(guān)法律法規(guī)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不完善。在數(shù)據(jù)使用方面,，缺乏明確的法律條文界定數(shù)據(jù)所有權(quán),、使用權(quán)與隱私權(quán)。例如，礦井采集員工的生物識(shí)別數(shù)據(jù)用于安全管理,，但在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與使用過程中可能會(huì)侵犯員工隱私,，而目前法律在此類問題上的規(guī)定較為模糊。在AI技術(shù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)方面,，不同煤礦,、不同企業(yè)對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用方式與效果評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)各不相同，不利于技術(shù)推廣,。

目前來看,，AI大模型的應(yīng)用在整體上仍處于發(fā)展的初期階段。面對(duì)以上問題,，煤炭企業(yè)應(yīng)保持理性,，需通過持續(xù)探索和實(shí)踐，拓展AI技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景,。

針對(duì)相關(guān)法律法規(guī)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)不完善問題,，有關(guān)政府部門應(yīng)加快制定相關(guān)法律法規(guī)，明確數(shù)據(jù)使用,、AI技術(shù)應(yīng)用等方面的法律責(zé)任與義務(wù),，如制定專門的數(shù)據(jù)保護(hù)法，規(guī)范數(shù)據(jù)的采集,、存儲(chǔ),、使用與共享行為，明確AI算法性能評(píng)估,、系統(tǒng)集成規(guī)范等標(biāo)準(zhǔn)。相關(guān)行業(yè)協(xié)會(huì)可積極發(fā)揮作用,，組織各方共同制定契合行業(yè)發(fā)展,、順應(yīng)技術(shù)趨勢(shì)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)AI技術(shù)在煤炭企業(yè)的規(guī)范化應(yīng)用,。

張世彭