日前，由中国煤炭工业协会信息化分会主办、百度智能云承办的煤炭行业大模型应用研讨会在山西太原举行。会议期间，组织方围绕“煤炭行业AI大模型应用”主题，对300余位参会代表进行了现场问卷调查。调查数据显示，当前，大模型技术已在煤炭行业场景快速渗透、加速落地，煤炭行业高度关注大模型技术发展动向，对大模型技术提升行业发展水平具有较强期待，并且愿意加强在大模型领域的研发、投入与合作。具体情况分析如下：
本次调查面向参加研讨会的参会代表，填表人数共计314人。其中包括：煤炭行业各类企事业单位负责信息化、数字化、智能化相关专业人员148人（以下简称“行业专业人员”），包括行业各单位信息化、数字化分管领导、中层管理人员、基层单位专业技术人员等；各类煤炭数字化、智能化技术服务商代表166人（以下简称“技术服务商代表”），主要包括煤矿智能化生产相关系统和设备、数据治理与数据分析优化解决方案、AI相关技术及应用、应用软件、监测监控类系统和设备、通讯与网络设施等各类服务煤炭行业的技术供应商以及集成商。
1、大模型技术发展已引发业内高度关注。数据显示，92%的行业专业人员关注大模型技术发展，其中67%的人员表示高度关注，密切跟踪大模型技术发展最新动态（见图1）。超过四分之三（76%）的行业专业人员，对国内头部公司在煤炭行业的大模型应用案例有一定了解，其中18%认为非常了解。
图1 行业专业人员大模型技术关注度情况
2、业内看好大模型发展前景。行业专业人员对大模型已经具有较高预期，超过四分之三（76%）的行业专业人员认为大模型技术未来会大量替代人工工作，其中36%为“强烈认为”；94%的行业专业人员认为大模型技术应用能够提升煤矿安全水平，其中45%“强烈认为”（见图2）。技术服务商代表中，认为大模型技术在煤炭行业的应用前景非常广阔，认为将极大推动行业数字化转型的比例高达79%；另有19%认为大模型有一定前景，但还需要时间验证。
从技术应用方面看，行业专业人员认为大模型技术应用范围广阔，在数据分析与预测方面（30%）、生产过程控制方面（25%）、安全监管方面（22%）、设备维护和故障预测方面（13%）、经营管理和决策优化方面（8%）都有可能发挥作用。技术服务商认为大模型能解决煤炭行业的问题主要在：主要在提高生产和办公效率（28%）、提升安全水平（27%）、优化资源配置（17%）、降低运营成本（12%）等（见图3）。
图2 行业专业人员认为大模型有助于提高煤矿安全保障水平情况
图3 技术服务商认为大模型技术能够解决煤炭行业问题情况
3、大模型技术在行业渗透速度快。技术服务商多数认为（73%）大模型技术能够显著提升技术产品或服务的市场竞争力，导致行业场景大模型技术应用渗透速度不断加快。高达92%的技术服务商代表表示，所在公司正在研发或已经在产品和解决方案中应用大模型技术。其中15%已经实现了全面集成大模型技术、39%已实现部分产品和服务集成、39%正在计划和研发的过程中（见图4）。
图4 技术服务商集成应用大模型技术进展情况
4、业内愿意加强大模型研发、投入与合作。从行业用户看，超过八成（81%）的行业专业人员表示愿意为引入大模型技术而增加投资，其中38%表示“非常愿意”。技术供应商方面，普遍看好大模型技术长远发展前景。89%的技术服务商计划在未来加大对大模型技术的研发和应用投入，其中56%的供应商计划显著增加投入。与此同时，也有一小部分公司（8%）选择先观望或者没有计划，反映了部分公司对新技术投资风险保持谨慎态度（见图5）。高达75%的技术供应商表示非常愿意与国内头部大模型公司合作，这既显示了各类技术服务商引用大模型以提升自身产品竞争力的强烈愿望，同时也反映出大模型的发展需要依赖于产业链生态合作才能更好实现。
图5 技术服务商未来加强大模型研发和投入意愿情况
5、供需两方对大模型发展制约因素认识存差异。行业专业人员认为，技术门槛和成本高（44%）是目前煤炭行业大模型技术应用的最大障碍，其次是现有设备和系统基础薄弱问题（27%）和员工队伍素质问题（26%）（见图6）；而技术供应商方面认为，煤炭行业对新技术的接受程度是目前最大障碍（25%），其次是技术门槛和成本高（24%）、相关法规和标准不完善（18%）、专业人才缺乏（18%）、现有设施和系统基础薄弱（14%）（见图7）。
图6 专业人员认为当前煤炭行业大模型技术应用的主要制约因素
图7 技术服务商认为当前煤炭行业大模型技术应用的主要制约因素
通过调查和现场交流情况来看，目前煤炭行业大模型技术正加速与各类场景、各类厂商融合，在自然语言处理、图像识别、语音交互、知识继承等方面已经开始发挥优势，但整体尚处于起步探索的初级阶段。
煤炭行业拥有丰富的大模型应用场景，行业企业也看好大模型发展前景，期待大模型落地应用、愿意积极参与大模型建设；长期坚持研发与创新，必定会落地生根、开花结果、产生巨大价值。但同时，煤炭行业在数据要素、基础设施、数据安全、新型生产关系构建、人才储备等一些基础性、关键性领域还比较薄弱，适应于大模型发展的资源共享、平台搭建、生态协作等机制还未成熟。大模型技术门槛高、建设周期长，对资金、人力和物力消耗大，隐私保护、技术伦理等潜藏风险高的特点需要被行业重视。
行业大模型的发展是一项凝聚合力、厚积薄发的过程，煤炭行业既要积极探索、勇于尝试新技术所带来的发展机遇，同时也要做好应对新问题、新挑战的准备，切不可无视客观规律和自身实际，盲目跟风、一哄而上，用短期的视野来发展大模型、应用大模型。
