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新华财经天津9月12日电（记者李亭）矿山是AI大模型率先落地的场景之一。随着矿业加大智慧化转型，矿业大模型市场持续扩容，行业正处于试点验证向规模化部署过渡的关键阶段。业内表示，尽管市场潜力巨大，但AI大模型在矿业的规模化应用仍存在挑战，多模态数据采集、预测类模型、智能体建设等正成为业内企业重点布局方向。

——AI大模型在矿业领域加快落地

AI赋能是矿山智能化的必然趋势。据IIM信息发布的《全球采掘业大模型行业发展趋势洞察报告》，2025年全球采掘业大模型市场规模达78.4亿美元，同比增长63.2%。预计到2026年底，该市场规模将突破120亿美元，复合年增长率维持在52%以上。这一增长态势得益于大模型在矿石品位预测、设备故障诊断及安全风险预警三大场景的成熟应用，相关部署案例已超过340个大型矿山项目。

作为较早切入矿业大模型赛道的企业之一，云鼎科技结合自身在能源行业多年沉淀的业务场景理解，搭建起以“盘古矿山大模型”“伏羲化工大模型”为双底座的行业大模型技术体系，构建了“数据-模型-智能体-业务”的闭环。目前，公司已沉淀形成280余类成熟AI应用解决方案，通过“大模型做决策、小模型做执行”的云边协同架构，在矿山智能监管、化工工艺优化、新能源智慧巡检等多元场景实现规模化落地。2025年，公司AI业务确认收入2.53亿元。国信证券报告认为，盘古矿山大模型引领矿山AI开发从作坊式向工厂式转变。

在矿山AI场景中，安全生产是刚需。紫光天际面向矿山安全生产、灾害防控等核心需求，依托矿业专属算法库与低空作业大模型，推动巡检从自动化执行走向智能识别、多源融合研判与闭环处置。2026年5月，紫光天际发布“天衡”新一代智能飞控及面向低空场景的多模态AI大模型。通过构建面向灾害防控、资源勘探等场景的专业模型能力，实现对多源数据的综合分析、研判与预测，为现场决策和问题处置提供辅助。同时，无人机、机器人等智能装备进一步拓展了矿山数据采集的空间边界。

辽宁东方测控集团董事长包良清表示，东方测控依托30年智能矿山建设积淀，总结形成“顶层统筹规划、全域实时数据感知、矿山垂直专属大模型、价值创造”四重智能矿山底层逻辑，构建探、采、选、冶全链条能力体系，已在众多标杆项目中得到实践验证。

——从单点应用走向规模化部署

业内表示，AI大模型在矿业领域的应用正经历从“能不能用”到“好不好用”的关键转折。据IIM信息数据显示，2025年矿产行业大模型整体渗透率约12%，预计2026年将攀升至18%。全球矿产行业大模型专业服务商数量已超200家，但具备跨矿种、跨流程泛化能力且实现商业化闭环的不足十分之一，数据工程能力成为新的竞争壁垒。

专家表示，真实、全面、动态的底层数据是AI应用落地的基础。一方面，行业内数据采集难、模型训练难、现场部署难三难并存，另一方面，算法与业务场景脱节导致大模型不好用，标准化程度低，项目复制成本高，难以形成规模效应。

天风证券（维权）研报认为，在AI竞速赛中，拥有大量高质量有效数据的主权、能将技术和业务深度融合、注重创新、具有强大资金实力的能化企业更有机会脱颖而出。

业内人士表示，矿业AI仍处于高成本部署阶段。紫光天际销售负责人告诉记者，从一线市场反馈来看，矿山对AI技术的应用需求正在持续增长，越来越多的新技术正通过实际场景加速落地，并逐步从单点应用走向规模化部署。与此同时，部署成本以及井下防爆等特殊环境对硬件提出的要求，也在推动相关技术和产品持续迭代。

——多模态、智能体等成新趋势

AI大模型在矿业的应用正从单点算法走向系统性智能，随着技术成熟度、可靠性和部署效率进一步提升，其应用将逐步向生产优化等核心业务环节延伸。

业内表示，多模态数据采集、预测类模型、智能体建设等正成为企业布局方向。“多模态数据对矿山是刚需，相关技术日益成熟也能反过来满足矿山的需求，”紫光天际有关负责人说：“多模态大模型能够融合视觉、声学、传感器等多源数据，做出更准确的判断。”

大型科技企业向矿业这一垂直领域的渗透也印证了相关趋势。在2026中国国际矿业大会上，科大讯飞潮汐力生态合作经理王旭亮告诉记者，公司以声学成像仪、工业听诊器和光纤听诊仪为核心硬件，聚焦声源定位和异音故障识别。例如，工业听诊器通过采集运行声纹，与声纹大模型中的故障声音库进行匹配，实现电机、水泵、空压机等大型设备的状态监测与故障预警。“气体泄漏和管道漏点肯定有声音，人可能听不到，但设备可以听到，帮助人员及时发现漏点在哪里。”王旭亮表示，相关产品已在多个矿山、钢铁和化工场景落地，降低巡检人力成本。

云鼎科技非煤解决方案总监张震表示，视觉场景在行业内已经比较通用，多模态数据采集和预测类模型成为新的方向。一方面，多模态数据采集能综合声音、视觉、传感器数据等各类数据，更好地分析现场场景；另一方面，打造预测类大模型用于选矿调优、冶炼调优等中后段工艺环节。云鼎科技半年报数据显示，上半年公司研发投入5581.58万元，同比增长40.39%，研发资金主要投向工业大模型及高质量数据集。此外，公司正在探索视觉感知理解能力与工业大模型的深度融合，通过自研行业大模型底座及智能体平台，融合行业Know-How，打造面向安全生产、经营管控等领域的数字员工智能体应用。

编辑：刘润榕