fr.wedoany.com Rapport : Le Bureau national du développement et de la réforme, en collaboration avec trois autres ministères, a récemment publié le « Plan d'action pour promouvoir la double valorisation de l'intelligence artificielle et de l'énergie », visant à renforcer le soutien fondamental de l'énergie au développement de l'IA et à exploiter l'effet multiplicateur de l'IA sur la transition énergétique, afin de favoriser une double valorisation mutuelle. En tant que domaine d'application important, l'industrie charbonnière accélère sa numérisation et son intelligence. Lors d'une récente conférence organisée par la Commission de l'information de l'Association chinoise de l'industrie charbonnière, les participants ont échangé sur les progrès et les défis du « charbon + IA ».
Wang Danshi, vice-président de la Commission de l'information de l'Association chinoise de l'industrie charbonnière, a indiqué que l'IA était devenue un moteur essentiel de la transformation numérique des entreprises charbonnières, les grands groupes charbonniers la faisant passer d'un outil auxiliaire à une stratégie de développement. Le Groupe national de l'énergie a mis en œuvre une action spéciale « IA+ », dont certains scénarios ont été inclus dans la première base de scénarios stratégiques à haute valeur ajoutée de l'IA de la Commission d'administration et de supervision des actifs d'État ; China Coal, China Coal Technology & Engineering Group, et Huaibei Mining Group ont publié des plans d'action « IA+ » ; Xuzhou Mining Group a publié les besoins de sept scénarios majeurs pour l'IA, utilisant l'IA pour résoudre les problèmes de développement. Les applications de l'IA couvrent plus de 200 scénarios spécifiques, notamment la production minière, la supervision de la sécurité et la maintenance des équipements. En ce qui concerne les grands modèles industriels, le grand modèle minier Pangu du Groupe énergétique du Shandong, le modèle Lingjing de China Coal, et le grand modèle Sunstone de China Coal Technology & Engineering Group transforment les capacités générales de l'IA en compétences professionnelles. La technologie de conduite autonome dans les mines arrive à maturité. Selon Nan Hui, directeur adjoint du Centre d'équipements intelligents de la société Guoneng Beidian Shengli Energy, l'entreprise a réalisé le fonctionnement sans conducteur de 29 camions miniers lourds de 220 tonnes et d'un camion minier à hydrogène de 110 tonnes, ainsi que le chargement à distance de deux pelles électriques WK-35. Zhang Pengpeng, directeur général adjoint de Beijing Longruan Technology Co., Ltd., a déclaré que son grand modèle spatio-temporel Longruan possédait désormais des capacités multimodales et était déployé dans sept scénarios clés, notamment la sécurité intelligente et la conception intelligente. Qiao Wei, directeur général adjoint de Xi'an Research Institute Co., Ltd. (Transparent Geology), a indiqué que la technologie de géologie transparente intègre plus de 20 algorithmes spécialisés, couvrant 11 scénarios d'application tels que la géologie minière et le creusement. Dans la zone minière de Huangling, le système de travail transparent pour l'exploitation intelligente a permis une exploitation sans personnel sur sept coupes consécutives, réduisant l'erreur du modèle géologique d'exploitation de 50 cm à 15 cm, et la production de charbon par exploitation transparente a dépassé les 30 millions de tonnes. Fang Jie, directeur produit de l'Institut de recherche Suchang de Langkun Wisdom, a présenté que son service de surveillance à distance proactive avait aidé Luxi Mining Co., Ltd. du Groupe énergétique du Shandong à prolonger la durée de vie des équipements de 20 % et à réduire les coûts de maintenance de 15 %. Les plateformes d'IA de base au niveau industriel se déploient rapidement. La société Shanxi Jinyun a été approuvée pour la construction d'une base nationale d'expérimentation intermédiaire pour les applications d'IA (dans le domaine des ressources énergétiques, filière charbon) ; la plateforme industrielle Internet d'Ordos, soutenue par le grand modèle minier Pangu de Huawei Cloud, a construit un système d'IA intégré « formation centralisée, inférence en périphérie, collaboration cloud-périphérie, apprentissage continu en utilisation, optimisation permanente ». En matière de formation des talents, l'Université des mines et de la technologie de Chine a été la première à créer une discipline interdisciplinaire d'exploitation minière intelligente, l'Université des mines et de la technologie de Chine (Pékin) a créé une faculté d'intelligence artificielle, et l'Université des sciences et technologies de Xi'an a lancé un programme de formation aux talents en IA incarnée ; le Groupe national de l'énergie a organisé un concours d'IA pour former une équipe de talents numériques.
La conférence a également souligné les défis actuels. Les participants estiment que la construction du charbon numérique est confrontée à des contradictions profondes dans trois domaines : la base des ressources de données, la gestion globale des opérations numériques et l'écosystème numérique du secteur. Zhang Jianzhong, directeur de l'Institut des normes des données minières de l'Académie chinoise des sciences du charbon, a souligné que les grands modèles généraux, lorsqu'ils pénètrent dans des secteurs spécifiques, se heurtent à la difficulté de « comprendre le général, mais pas le spécialisé » en raison du manque de données professionnelles. Il a suggéré de construire un espace de données fiable basé sur l'authentification d'identité et le contrôle d'utilisation, afin de réaliser des « données utilisables mais invisibles » et de favoriser la circulation des éléments de données du secteur. Liu Qiaoxi, président de Huaxia Tianxin IoT Technology Co., Ltd., a indiqué que la numérisation et l'intelligence des mines de charbon entraient dans une phase difficile, la gestion intégrée restant cantonnée aux grands écrans, les sous-systèmes étant construits indépendamment avec des protocoles différents, formant des « cheminées » de données et de contrôle, empêchant l'interopérabilité des données et la coordination des commandes ; le contrôle est déconnecté – le « cerveau » et les « membres » ne sont pas coordonnés, les plateformes de gestion intégrée privilégient la surveillance au détriment du contrôle, les processus de contrôle sont longs et à latence élevée, et les décisions de l'IA ne sont pas profondément intégrées aux systèmes de contrôle, empêchant la formation d'une boucle intelligente fermée. Wang Danshi a souligné le manque de mécanismes de coordination efficaces entre les entreprises charbonnières, les fabricants d'équipements, les fournisseurs de solutions et les instituts de recherche, ce qui empêche la chaîne industrielle de former une synergie ; la question de « qui investit » continue de freiner la transformation numérique du secteur. Pour les prochaines étapes clés, la conférence a proposé cinq orientations : renforcer l'orientation sectorielle, débloquer les goulots d'étranglement des données (y compris la promotion de la construction de systèmes de normes et de gouvernance des données, et la sélection et la recommandation d'ensembles de données de haute qualité), surmonter les obstacles à la mise en œuvre, renforcer la garantie des talents, et combler les lacunes technologiques (soutenir la construction de bases d'expérimentation intermédiaire, de centres de calcul et de communautés open source). Chen Yangcai, secrétaire général adjoint de l'Association chinoise de l'industrie charbonnière, a déclaré que l'association promouvrait la construction de bases d'expérimentation intermédiaire pour l'IA dans l'industrie charbonnière, la formation des talents et la construction d'un écosystème de coopération.
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