今年初，DeepSeek作为一款基于AI（人工智能）技术的智能助手，凭借其先进的技术架构和算法，受到广泛关注。近年来，煤炭企业对AI技术的关注度持续提升，目前已有部分企业部署应用了多种AI大模型。然而，在应用AI大模型的过程中，煤炭企业仍然面临挑战。
一是数据质量与安全问题。数据作为AI技术的基石，在复杂环境下获取难度大。一方面，煤矿设备种类繁多，数据接口缺乏统一标准，致使数据采集困难重重，数据格式多样且质量参差不齐。例如，不同品牌的采矿设备所记录的运行数据，在格式与精度上存在显著差异，增加了数据整合难度。另一方面，部分数据包含企业商业机密与关键生产信息。然而，当前网络环境复杂，一些煤矿在数据安全防护方面投入不足，缺乏完善的数据加密、访问控制等安全机制，数据泄露风险较高。由于AI大模型的计算和决策过程处于“黑箱”状态，数据处理过程追溯困难，难以对其进行有效校验。因此，在追求模型性能的同时，如何确保模型的可靠性和安全性、建立健全数据管理和保护机制，是煤炭企业在应用AI技术时必须高度重视的问题。
二是技术适配问题。AI技术要在实际应用中充分发挥效能，必须与煤矿现有系统深度融合。然而，既有煤矿传统信息系统架构陈旧、兼容性差，难以与新兴技术实现无缝对接。一些老矿井的生产调度系统开发年代久远，缺少与AI技术集成的接口，导致AI技术在优化生产调度方面难以落地。
三是投资回报存在不确定性。引入AI技术推进煤矿智能化建设，涵盖硬件设备升级、软件系统采购、技术研发、人才培养等多个方面。AI大模型的训练和推理需要强大的算力支撑，其计算的基本单元通常采用逐个计费的方式。因此，构建和部署AI大模型需要巨大的资金和技术投入。目前，AI技术在煤矿的应用尚处于探索阶段，投资回报周期长、存在不确定性。
四是相关法律法规与行业标准不完善。在数据使用方面，缺乏明确的法律条文界定数据所有权、使用权与隐私权。例如，矿井采集员工的生物识别数据用于安全管理，但在数据存储与使用过程中可能会侵犯员工隐私，而目前法律在此类问题上的规定较为模糊。在AI技术应用标准方面，不同煤矿、不同企业对AI技术的应用方式与效果评估标准各不相同，不利于技术推广。
目前来看，AI大模型的应用在整体上仍处于发展的初期阶段。面对以上问题，煤炭企业应保持理性，需通过持续探索和实践，拓展AI技术应用场景。
针对数据质量与数据安全问题，在数据质量方面，煤炭企业可探索统一数据采集标准与规范，对各类设备的数据接口进行标准化改造，确保数据格式统一、精度达标。同时，加强数据清洗与预处理工作，运用先进的数据处理算法去除噪声数据、填补缺失数据。在数据安全方面，煤炭企业可采用加密技术对传输与存储的数据进行加密，建立严格的访问控制机制，根据员工职责与工作需求分配数据访问权限。例如，山东唐口煤业有限公司对传输的数据采用AES-256加密算法进行加密处理，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。该公司还建立了完善的数据备份与恢复机制，每天凌晨2点对传输的数据进行异地备份，备份数据存储在专业数据中心，当数据传输出现故障时，能够在30分钟内恢复数据，保障生产连续性。
针对技术适配问题，煤炭企业可与AI技术供应商紧密合作，对现有信息系统进行升级改造，开发专门的接口与中间件，实现AI技术与矿井传统系统无缝对接。同时，煤炭企业可尝试自主研发符合自身需求的AI应用模块，提高技术适配性。例如，陕北矿业公司私有云平台部署了基于DeepSeek大模型的智能应用，通过开源框架进行深度二次开发，创新融合RAG（检索增强生成）技术架构，构建起“本地文本嵌入向量化处理+重排序+云端DeepSeek”多种大语言模型的混合智能引擎。这种“本地+云端”的协同模式，不仅确保了数据安全，而且实现了知识检索精度、响应速度的双重提升。
针对投资回报存在不确定性问题，煤炭企业在引入AI技术时，应制定科学合理的成本规划方案。对硬件设备采购、软件系统开发、技术服务等各项费用进行预算，避免盲目投资。同时，构建完善的投资回报评估模型，对AI技术应用效果进行量化评估。例如，通过对比引入技术前后的生产效率、生产成本、生产安全等指标，评估投资回报率。盘古智库高级研究员余丰慧指出，企业可采用净现值法、内部收益率法等财务分析方法，对建设项目进行全面的成本效益评估，为决策提供科学依据。
针对相关法律法规与行业标准不完善问题，有关政府部门应加快制定相关法律法规，明确数据使用、AI技术应用等方面的法律责任与义务，如制定专门的数据保护法，规范数据的采集、存储、使用与共享行为，明确AI算法性能评估、系统集成规范等标准。相关行业协会可积极发挥作用，组织各方共同制定契合行业发展、顺应技术趋势的行业标准，推动AI技术在煤炭企业的规范化应用。（作者：张世彭）
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