智能煤矿是覆盖生产、运营、管理、安全保障等全过程的智能化
智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等全过程的智能化运行
井工矿典型场景1：基于AI智能识别的皮带运输监测
该场景通过将智能摄像机接入AI核心分析平台，基于对视频的AI智能分析，实现皮带运输各类异常情况的智能视频分析和判别，如皮带跑偏、冒烟、堆煤、人员非法穿越等不安全因素的识别、报警与闭锁保护，降低人工操作复杂度，提高工作安全性，提升煤炭运输监管效率。
井工矿典型场景2：井下智能综采面远程控制
该场景依托5G专网，通过对采煤机、掘进机等矿用生产设备的智能化改造，加装隔爆兼本安型的传感器、摄像头、控制箱等终端，实现作业现场信息实时采集并传回控制中心，控制中心可依托5G专网将远程控制信令下发至采煤机、掘进机等矿用设备控制终端，实现设备的一键启停、远程操作控制等功能，有效降低危险作业区域安全事故发生率。
附件：AI大模型落户矿山，智能化形成商业闭环，井下智能综采面远程控制
AI 技术的发展揭示了第五种科学研究范式， 即通过机器猜想的方式应用于 科学智能，通过不同的算法思维和应用场景的对撞，得到不同领域专业知识，从而推导位置结论的范式
AI 发展中产生了 五大悖论，揭示了AI 作为技术的局限性和未来可能应用方向的限制;AI 依然是一种意义重大的技术，它将显著提高生产和工 作效率
AI是一种更强的工具，像超级计算机一样可被购买;AI无所不能，人类是执行器，AI将取代人类;AI将和人类具备平等的地位
第二章提供全景式的 AI 产业链图谱和 中美 AI 能力对比;第三章阐述了生成式 AI 的核心技术及发展趋势;展望 AI 商业化路径和产业竞争格局演变
B端及C端AI应用，目前B端应用落地较快，C端应用静待杀手级应用出现;C端应用头部格局稳定，但用户需求不明确，往往是供给激发需求
国内通用类大模型正在持续拓展应用领域，包括文心一 言、通义千问、星火认知等一批通用大模型正在快速发展,垂直领域专业类大模型也在不断深化落地
生成式 AI 等创新技术，正在引领未来商业发展的新方向;将 AI 技术和 AI 应用视为增加企业营销能力的伙伴，共同 生成商业新未来
当Al与劳动高度互补时，互补效应变得强于位移效应，特别是在收入分配的上半部分，导致与低互补情况相比
模型无法做到无限制的创意赋能,随着海量设计师利用同一模型 进行设计流程的迭代,产品的设计风格可能趋于同化,扩大设计师在 实践中所创造知识的影响力
训练与微调成本,该训练成本仅针对企业应用基础模型结合行业知识与数据集进行训练与微调的成本,并非基础大模型训练成本,该成本仍然为行业知识壁垒显著的企业必须承担的成本
详细介绍SPG框架的设计原理,技术模块和应用案例,为读者提供一个全面了解SPG框架的机会,并激发更多的讨论和合作,推动知识图谱技术的发展和应用
分析了人工智能的根本科学问题,揭示了人工智能科学是人类科学技术发展的必然结果,分析了人工智能科学是现有科学体系所不足于支撑的重大科学问题
