近日，中铁资源鹿鸣矿业（以下简称“鹿鸣矿业”）完成DeepSeek等国产大模型本地化部署和试运行。基于这些大模型，鹿鸣矿业与有关单位联合开发的智能矿山AI服务平台——“钼光大模型”，正以数据为“养料”，开展动态推理训练。在“钼光大模型”的助力下，年处理量超1500万吨的亚洲最大单体钼矿，正在向智能矿山迈进。

开启模型“矿山特训”

近日，记者在鹿鸣矿业调度指挥中心看到，32平方米的电子屏幕上，地质构造图、设备运行曲线、矿石运输热力图等各类图表清晰呈现。

“这些来自矿山各个地方的数据，是‘钼光大模型’的‘养料’。通过吸纳、消化、重构这些数据，大模型一步步成长为矿山的‘智慧中枢’。”鹿鸣矿业总工程师陈荣健指着屏幕上的三维矿脉模型说。

陈荣健介绍，鹿鸣矿业近年来广泛应用物联网、大数据、5G、数字孪生等技术，打破“信息孤岛”，建成面向工艺流程的综合性智能化管控平台。“然而，随着智能化矿山建设步伐加快，我们需要更加高效精准地解码海量数据。”他说。

DeepSeek等国产大模型的问世，为解决这一新课题提供了方案。陈荣健介绍，把AI大模型与矿山生产经营管理场景深度融合，不仅可实现设备健康状态的秒级预警，还能够基于历史数据和行业资源构建知识库，提供精准、高效、科学的决策建议，让矿山生产经营管理少走甚至不走弯路。

鹿鸣矿业上线试运行的“钼光大模型”已链接知网，学习了企业管理制度、生产技术标准、国家法律法规等方面的海量数据，拥有生产助手、安全助手、采购助手、法律助手、智矿问答等15项功能。目前，“钼光大模型”正积极构建覆盖采矿、选矿及尾矿处理全流程的数字孪生系统，探索采矿计划优化、设备预测性维护、选矿参数适时调整等生产场景的AI应用开发，筹划开辟智能矿山建设的新路径。

“这不是‘上线即完工’，而是智能化转型的新起点。大模型每运行一天，就多‘领悟’一点矿山‘语言’。”鹿鸣矿业副总经理余小军透露，他们正进一步优化AI大模型训练进化机制，同时构建一个包含上万条专业术语的矿业知识本体库，使AI能够精准识别并解析诸如“浸染状构造”“钾化蚀变带”等高度专业化的表述，大幅提升其在矿业领域的应用能力。

“此外，我们正加紧大模型动态化推理训练，帮助大模型尽快掌握矿石粒度、药剂配比与精矿品位的隐变量关系。等积累到一定程度，‘钼光大模型’就会对优化浮选工艺参数提出精准的合理化建议。”余小军说。

赋能业务全链路

在鹿鸣矿业法律合规部办公室，法务专员将新拟定的43页设备购买合同上传至“钼光大模型”。30秒后，法律助手不仅标出3处存在歧义的条款，还自动就模糊条款等内容给出多条修改建议。

“原本需要三四天完成的合同审查，如今不到半小时即可完成。”鹿鸣矿业法律合规部部长赵春蕾说，目前“钼光大模型”已协助审核合同13份，规避潜在法律风险43项，使合同流转效率提升300%。

不仅是合同审查，在安全风险点排查、矿业知识智能解答、采购方案编制与采购成本分析等方面，“钼光大模型”基本都实现了业务优化。

“‘钼光大模型’实现了AI异构模型协同架构，让接入的不同大模型能各展所长。”鹿鸣矿业总经理孟庆胤介绍，DeepSeek凭借其在复杂数据分析与实时推理方面的技术优势，重点支撑生产工艺数据解析、设备故障预判等高精度任务功能的应用开发；智谱清言大模型专注智能写作与知识问答；讯飞星火大模型强化语音交互能力。“这种‘专业分工+数据闭环’的协同AI大模型，将形成覆盖‘数据采集—分析决策—执行优化’的全新智能生态。”他说。

孟庆胤介绍，“钼光大模型”的推理训练成熟后，生产助手的功能将更强大，届时可综合矿石品位、设备状态、能耗指标等多重因素，给出科学精准的采矿、选矿决策建议。