创新、合作、发展，释放新质生产力

原标题：创新、合作、发展，释放新质生产力

如今，全球已有50%国家发布了AI战略，我国也提出了要“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”，而人工智能则是关键的一环。

围绕人工智能的智能化、低碳化，并建设关键基础设施第二选择，从而确保新形势下的业务连续性，在油气、矿山、冶炼、化工等资源型行业已形成共识，其目标和结果就是全要素生产率的显著提升，实现新质生产力的发展。

从行业的数智化经验来看，发展新质生产力意味着“三个跨越”，即：实现劳动资料（生产工具、基础设施、能源设施）从机械化或自动化向智能化跨越；劳动对象从原材料到以数据资产为代表的全生产要素跨越；劳动者从技术工人向有跨界能力的数智人才跨越。

一、劳动资料从机械化、自动化向智能化跨越

包括生产工具、基础设施和能源设施在内的劳动资料向智能化跨越是新质生产力的最重要体现。过去，劳动工具已实现机械化和自动化，现在，资源型行业不断向智能联动、自主决策的方向演进。

在油气行业，中国石油使用地震数据体开展了大模型训练，构建了15亿参数的地震解释AI大模型。通过大模型微调开展了走滑断裂识别和缝洞体预测应用，取得较好应用效果。

在矿山行业，山东能源通过盘古矿山大模型在兴隆庄、李楼等煤矿对卸压钻孔施工质量进行分析，将人工审核工作量降低了80%以上，施工监管审核时间从3天缩短至10分钟；同时，把大模型应用于重介选煤分选密度智能控制，让精煤产率提高0.2%以上。

在钢铁行业，湖南钢铁集团利用大模型使得废钢定级准确率超过90%。其湘钢子公司，通过大模型深挖原料煤之间的配伍性和特征相关性，将焦炭成本降低5—20元/吨，并利用大模型部署行车智能调度系统，在1分钟内就能“思考”出接下来30分钟的调度计划。

在化工行业，华为联合领先的化工企业，通过人工智能对传感器采集的数据进行实时监测和分析，使得故障预测准确率大于95%，运维工作效率提升20%。

二、劳动对象向以数据为代表的全生产要素跨越

劳动对象是生产活动的基础和前提，劳动对象在从原材料向以数据为代表的全生产要素跨越，数据在生产、决策、创新等环节中发挥着越来越重要的作用。然而当前，数据采集、传输、存储到应用的各环节均存在瓶颈。

针对设备种类繁多，互联互通难等问题，华为与国家能源集团联合开发了矿鸿操作系统，为多设备协作提供统一语言，让数据采得全、采得准。针对多网并行的痛点，华为开发了综合承载网，采用一张切片网承载不同的业务，该技术已在400+煤矿规模商用。针对传统业务烟囱式的建设模式，华为通过企业一朵云实现能力共享、开放统一的数字平台。

在数智化升级过程中，根据规模不同，数字化能力不同，企业可以选择不同的人工智能建设模式：

对于行业的头部企业，数据基础好且有自己的数字化队伍，可选择自建人工智能大模型和算力平台的模式，面向更多场景持续迭代出自己的特色，引领行业发展。

对于区域有产业优势的平台企业，可采用区域集约化的模式，形成生态合力。如各地的工业互联网平台，通过深挖区域煤矿的海量数据，为生态企业提供算力、数据、大模型等资源，汇聚行业各界的能力共同创新，推动开发模式从作坊式向工厂式跨越。

对于中小企业，可以充分借力第三方平台能力，享受“普惠”模式。在这种模式下，企业只需投资边缘云（EIC）、元图工坊数字孪生使能平台，即可打造各种场景的AI应用。

三、劳动者向懂行业和数字化的数智人才跨越