鄂尔多斯市煤炭资源丰富，当前在册煤矿近300+座，煤炭年产量逾10亿吨，占全国的近2成，是我国重要的能源基地。但智能化煤矿建设市场整体呈碎片化。各煤矿企业在智能矿山建设上，存在诸多问题。
· 资源共享困难
缺乏标准化、一站式智能矿山建设解决方案，煤企各自为政，建设方案多种多样，效果参差不齐；
存在大量“烟囱式”系统，缺乏共享机制和平台支撑，导致行业知识无法沉淀，规模化推广困难。
· 智能化基础薄弱
煤企自建算力有限，试错成本高，算力资源无法有效利用；
传统“作坊式”开发，开发效率低，周期长，能力无法有效积累；
缺乏大模型可视化开发平台，对小模型的依赖导致产品精度低，泛化性差，影响智能化建设效果。
· 数据流通困难
各个煤矿按需设计，数据为特定应用服务，难以向其他应用提供数据，形成众多“数据孤岛”；
煤机装备和对应的系统七国八制，数据缺乏统一标准和接口，系统之间数据打通和协同困难，阻碍煤矿智能化建设的效果和推进进展。
鄂尔多斯基于行业中心云+厂矿边缘云的架构，统一建设煤矿工业互联网平台，针对煤炭生产主要涉及掘进、采煤、主运等96个细分作业场景，借助华为AI基础设施和盘古大模型视觉、预测能力进行AI智能化改造。采用中心平台工业数采+数据融合+人工智能+行业共享方案，以及三套边缘矿企标准接入方案，打通矿企与中心平台，实现区域矿端的标准化快速复制。
· 基于华为云Stack，通过“三统一”架构（统一标准、统一架构、统一数据规范），集约化建设。同时构建一站式MaaS（模型即服务）的企业应用市场，打通本地应用市场与华为云商城的互联互通，共享生态，简化AI产品与解决方案的交易成本。
· 依托盘古矿山大模型，构建“中心训练、边缘推理、云边协同、边用边学、持续优化” 训练机制，平均识别精度提升20%以上。
客户通过引入煤矿工业互联网平台，实现标准智能化矿山建设，落地少人无人安全高效，同时实现产业聚集，助力产业转型发展。
· 统一建设，资源共享
落地5家示范矿，覆盖40+AI场景，未来3年将实现服务超过260家企业。
· 大模型加速区域智能化转型
依托矿山AI大模型，已训练好的模型，在少量补充训练样本的情况下，可以快速迁移到新的生产单位，大大降低应用推广成本和门槛，节省超过90%的数据样本标注工作量，人工智能应用上线周期从月级缩短到天级，实现AI应用“工业化”。用人工智能替代人，实现少人则安、高效生产。
· 数智融合，打破数据壁垒
构建数智融合，自动化读取AI训练结构化数据，数据流转效率提升100%以上。
