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（煤炭行业分析报告）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。