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这份白皮书聚焦盘古矿山大模型在煤炭行业的落地实践，直击行业智能化建设中资金、技术、人才短缺及传统小模型碎片化等痛点。山东能源联合华为投入超200亿元，依托华为云Stack搭建云边协同架构，以“1+4+N”核心架构推进大模型落地，在防冲卸压、重介密控等40多个场景完成试点，实现安全生产提效、成本压降。项目还从建设、运营、商业维度提炼最佳实践，构建全生命周期安全保障体系，设计三种差异化落地路径，验证了“大一统”建设与大小模型协同的可行性，为各行业AI落地提供了可复制的产业范本。
1.传统小模型到底卡在哪？矿山大模型怎么破局？
传统小模型问题不少，业务上移植难、工况一变精度就掉，还藏着数据安全风险；开发上更是作坊式推进，效率低、全流程门槛高。矿山大模型靠“1+4+N”分层解耦架构解决问题，一个一站式AI平台管全流程，四大基础大模型搭好通用能力底座，N个场景化模型能小样本快速训练、适配40+业务场景。再配上云边协同，数据不出企就解决安全问题，把作坊式开发升级成工业化模式，效率和门槛都优化了。
2.不同规模煤矿怎么选落地路径？各有什么适配点？
针对大模型高投入的特点，设计了三条路。自己做大厨，适合大型矿业集团，数据多、安全要求高，有资金技术做私有化部署，能自主沉淀行业能力；自加工预制菜，也适配大型集团，不用自己搞基础模型，用华为预制套件快速开发场景模型，平衡效率和自主可控；下饭馆，就是给中小矿山准备的，不用自建平台、不用高投入，按需订阅公有云服务，低成本就能搞智能化。
3.矿山大模型给全行业AI落地留下了哪些关键经验？
核心有四条。一是集约化建设，走“大一统”模式，集团建算力平台、下属单位用边端推理，降门槛、共享经验；二是模型要协同，大模型和小模型不是替代关系，要和业务深度适配，大小模型一起用；三是得持续运营，模型不是建完就完事，要边用边学、不断优化，和业务深度融合；四是开放合作，平台方做技术和算力，和行业伙伴联手，三方共赢，才能把大模型落到垂直场景里。
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