認(rèn)知人工智能與傳統(tǒng)人工智能存在根本性差異，基于認(rèn)知人工智能（Cognitive AI）及認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)在不同層級(jí)的驅(qū)動(dòng)，認(rèn)知人工智能將在智能礦山應(yīng)用場(chǎng)景中發(fā)揮轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵作用。認(rèn)知人工智能在知識(shí)表示與知識(shí)工程、神經(jīng)符號(hào)融合技術(shù)、因果建模與可解釋AI、多模態(tài)認(rèn)知計(jì)算、人機(jī)協(xié)同與認(rèn)知交互等關(guān)鍵技術(shù)的支撐下形成分層認(rèn)知機(jī)制，通過(guò)感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋5大核心認(rèn)知能力形成認(rèn)知型智腦，助力未來(lái)智能礦山的認(rèn)知化發(fā)展。

文章來(lái)源：《智能礦山》2026年第3期“人工智能”欄目

團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介:

“礦山認(rèn)知化創(chuàng)新與應(yīng)用”學(xué)科交叉研究團(tuán)隊(duì)成員主要由來(lái)自中國(guó)礦業(yè)大學(xué)、多特蒙德工業(yè)大學(xué)、遼寧科技大學(xué)、常州工學(xué)院與德國(guó)cogniBIT GmbH等高?；驒C(jī)構(gòu)的青年骨干構(gòu)成，成員專業(yè)方向包括地質(zhì)資源與地質(zhì)工程、地質(zhì)勘察、智能科學(xué)與技術(shù)、測(cè)繪工程、管理工程等學(xué)科，以開(kāi)放學(xué)科交叉、面向未來(lái)需求為特色，依托于江蘇省能源研究會(huì)平臺(tái)，聘請(qǐng)多位來(lái)自行業(yè)一線的技術(shù)專家擔(dān)任團(tuán)隊(duì)顧問(wèn)，致力于通過(guò)融合前沿理論與礦山未來(lái)需求，開(kāi)展圍繞智能礦山認(rèn)知化轉(zhuǎn)型的前瞻性研究。

團(tuán)隊(duì)骨干成員曾入選中華環(huán)?；饡?huì)、中國(guó)能源學(xué)會(huì)、北京能源與環(huán)境學(xué)會(huì)“能源與環(huán)境青年人才培養(yǎng)計(jì)劃”等項(xiàng)目，相關(guān)進(jìn)展獲得全國(guó)顛覆性創(chuàng)新技術(shù)大賽決賽優(yōu)勝獎(jiǎng)、團(tuán)中央青發(fā)部科技創(chuàng)新“攀登計(jì)劃”、未來(lái)能源科創(chuàng)大賽銀獎(jiǎng)、Wiley中國(guó)高貢獻(xiàn)作者獎(jiǎng)、江蘇省企業(yè)發(fā)展工程協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)等榮譽(yù)。團(tuán)隊(duì)將緊盯智能礦山未來(lái)演進(jìn)方向，持續(xù)圍繞礦山認(rèn)知化主題開(kāi)展前瞻性研究，為我國(guó)智能礦山的進(jìn)一步認(rèn)知化升級(jí)提供參考。

引用格式：趙迪斐，Andreas Dirring,馬瑞豐，等.認(rèn)知人工智能驅(qū)動(dòng)的未來(lái)礦山 (二)—— 核心認(rèn)知能力及其在智能礦山中的映射 [J]. 智能礦山，2026，7（3）：27-33.

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在認(rèn)識(shí)認(rèn)知人工智能、認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)等概念的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步討論認(rèn)知人工智能在智能礦山場(chǎng)景中的工程落地形態(tài)與路徑，從核心認(rèn)知能力的角度預(yù)測(cè)智能礦山認(rèn)知化發(fā)展路徑，為行業(yè)相關(guān)從業(yè)人員提供啟發(fā)與參考。

認(rèn)知人工智能的5大核心認(rèn)知能力

感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋5大能力，正是認(rèn)知人工智能區(qū)別于傳統(tǒng)人工智能的核心所在，可以把能力理解為讓機(jī)器從“會(huì)算題的工具”進(jìn)化為“會(huì)理解、會(huì)思考、會(huì)成長(zhǎng)的智能體”的關(guān)鍵要素（圖1），共同構(gòu)成認(rèn)知人工智能核心能力體系，使人工智能系統(tǒng)不再局限于對(duì)數(shù)據(jù)的被動(dòng)處理，而是能夠主動(dòng)構(gòu)建對(duì)世界的結(jié)構(gòu)化理解，進(jìn)行邏輯推斷與因果分析，并在動(dòng)態(tài)環(huán)境中持續(xù)自我更新與優(yōu)化。

圖1 認(rèn)知人工智能的核心認(rèn)知能力

認(rèn)知人工智能5大能力的協(xié)同作用，使認(rèn)知人工智能具備了類人智能的基本特征，成為邁向通用人工智能（AGI）的關(guān)鍵技術(shù)路徑，其對(duì)認(rèn)知人工智能認(rèn)知能力的基礎(chǔ)作用分為以下5個(gè)方面。

（1）感知與理解——讓 AI“看懂世界”

感知與理解的作用是將“信號(hào)”轉(zhuǎn)化為“意義”，讓系統(tǒng)從多源數(shù)據(jù)中形成語(yǔ)義級(jí)理解，而不僅是數(shù)值或像素層處理，支撐后續(xù)所有高級(jí)認(rèn)知能力（推理、決策、學(xué)習(xí)）。感知與理解的能力，使認(rèn)知人工智能從“數(shù)據(jù)處理器”升級(jí)為“信息理解者”，從而識(shí)別情境、對(duì)象、關(guān)系與意圖，讓 AI “看懂世界”，而不只是接收數(shù)據(jù)。如果感知與理解能力缺失，AI 將只能識(shí)別圖像或者讀取數(shù)值，卻不知道這些信息意味著什么，也就無(wú)法理解復(fù)雜環(huán)境與真實(shí)業(yè)務(wù)語(yǔ)境。

感知與理解在認(rèn)知系統(tǒng)中作用主要是語(yǔ)義入口，也就是“入口層認(rèn)知能力”。將多源數(shù)據(jù)（圖像、文本、語(yǔ)音、傳感器數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)化為有語(yǔ)義的內(nèi)部表征，識(shí)別對(duì)象、狀態(tài)、事件、關(guān)系與情境，完成“信號(hào)→信息→初步意義”的邏輯躍遷。決定了 AI 的世界是邏輯清晰的還是在黑箱中以模糊狀態(tài)運(yùn)行的，也決定了后續(xù)的推理、決策是否建立在正確語(yǔ)義之上，其本質(zhì)功能就是使AI明確“系統(tǒng)現(xiàn)在面對(duì)的到底是什么？”

（2）知識(shí)建?！孉I“思考的內(nèi)部世界模型”

知識(shí)建模能力，賦予認(rèn)知智能將經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則、事實(shí)、關(guān)系組織成結(jié)構(gòu)化知識(shí)的潛力，進(jìn)而構(gòu)建真實(shí)“世界模型”，為推理、解釋、遷移學(xué)習(xí)提供基礎(chǔ)。知識(shí)建模使認(rèn)知人工智能具備“認(rèn)知記憶”，能夠存儲(chǔ)、組織與調(diào)用對(duì)世界的結(jié)構(gòu)化理解，如果知識(shí)建模能力缺失，AI 將只能靠“參數(shù)記憶模式”，無(wú)法做可解釋推理，也就難以跨場(chǎng)景泛化。

知識(shí)建模在認(rèn)知系統(tǒng)中構(gòu)建內(nèi)部世界模型，其作用相當(dāng)于“認(rèn)知記憶系統(tǒng)”，將經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則、因果、概念、關(guān)系結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，通過(guò)構(gòu)建可操作的世界模型支撐解釋、推理、遷移與泛化。知識(shí)建模能力讓 AI 不再只靠參數(shù)隱式記憶，讓推理變得可解釋、可組合、可遷移。在本職功能方面，知識(shí)建模的作用就是使AI清楚“系統(tǒng)已經(jīng)知道了什么？世界在系統(tǒng)腦中的樣貌？”

（3）推理與判斷——讓 AI 走向“邏輯思考”

推理與判斷能力，讓AI可以基于規(guī)則、因果、概率與知識(shí)圖譜進(jìn)行推斷，處理不確定性與沖突信息。這樣的認(rèn)知能力，使認(rèn)知人工智能能夠進(jìn)行類人邏輯思考與因果推斷，從“模式匹配”走向“邏輯思考”，而不只是依賴統(tǒng)計(jì)相關(guān)性。如果缺乏推理與判斷能力，那么AI將只能復(fù)現(xiàn)歷史模式，而無(wú)法應(yīng)對(duì)新的情況或者突發(fā)情況，無(wú)法給出“理由型答案”。

推理與判斷在系統(tǒng)中的作用類似認(rèn)知中樞，或者稱之為 “思維加工引擎”，基于知識(shí)與當(dāng)前情境做邏輯、因果、概率推斷，處理沖突、不確定性與新情形，回答“為什么”“如果……會(huì)怎樣”的問(wèn)題。具備推理與判斷能力，將使 AI 從“相關(guān)性機(jī)器”升級(jí)為“因果思考機(jī)器”，賦予系統(tǒng)類人理性判斷能力，使AI能夠“根據(jù)現(xiàn)有信息決定如何理解和判斷。”

（4）學(xué)習(xí)與進(jìn)化——讓 AI“越用越聰明”

學(xué)習(xí)與進(jìn)化，使AI可以從新數(shù)據(jù)、新反饋中持續(xù)更新模型，不斷修正錯(cuò)誤認(rèn)知、適應(yīng)環(huán)境變化，積累長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)。學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力，使認(rèn)知人工智能成為一個(gè)可持續(xù)成長(zhǎng)的系統(tǒng)，而不是一次性訓(xùn)練完成的靜態(tài)模型。如果學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力缺失，AI 可能無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)實(shí)變化而快速過(guò)時(shí)，錯(cuò)誤也會(huì)永久保留。

學(xué)習(xí)與進(jìn)化在系統(tǒng)中起的作用相當(dāng)于一種 “能力更新機(jī)制”，相當(dāng)于系統(tǒng)的成長(zhǎng)模塊，可以從新數(shù)據(jù)與反饋中更新模型與知識(shí)，修正錯(cuò)誤認(rèn)知，適應(yīng)變化、累積經(jīng)驗(yàn)?？梢允拐J(rèn)知人工智能成為非靜態(tài)系統(tǒng)，具備長(zhǎng)期適應(yīng)性與生命力，使系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中“每天都比昨天更聰明。”

（5）決策與反饋——讓 AI 變成“行動(dòng)者”

決策與反饋能力，讓AI可以在多目標(biāo)、多約束、不確定條件下做選擇，權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)與收益，根據(jù)結(jié)果反饋修正策略形成閉環(huán)。決策與反饋能力，使認(rèn)知人工智能能夠形成“感知-理解-推理-行動(dòng)-修正”的閉環(huán)智能，讓 AI 的角色發(fā)生變化，從“分析者”變成了“行動(dòng)者”，如果決策與反饋能力缺失，AI便只能給建議，而不能形成自優(yōu)化系統(tǒng)，也無(wú)法承擔(dān)自主任務(wù)。

決策與反饋在系統(tǒng)中作為輸出層認(rèn)知，是系統(tǒng)的“行動(dòng)與閉環(huán)控制器”，可以引導(dǎo)系統(tǒng)在多目標(biāo)、多約束、不確定條件下做出最具綜合性的合理選擇，將行動(dòng)結(jié)果反向送入學(xué)習(xí)模塊，把認(rèn)知能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)影響力，決定 AI 是否可以從工具升級(jí)為“自主智能體”，使AI能夠科學(xué)決策“系統(tǒng)現(xiàn)在要做什么？做完后系統(tǒng)學(xué)到了什么？”

綜上，認(rèn)知人工智能的5大核心認(rèn)知能力共同構(gòu)成了認(rèn)知人工智能的“類人智能閉環(huán)”，使系統(tǒng)不僅能感知環(huán)境、理解語(yǔ)義、表示知識(shí)、進(jìn)行推理，還能持續(xù)學(xué)習(xí)并做出自我修正的決策，從而實(shí)現(xiàn)從“工具型 AI”向“智能體型 AI”的根本躍遷。5大核心認(rèn)知能力在形成認(rèn)知人工智能的“類人智能閉環(huán)”過(guò)程中作用不同，正是這種分工協(xié)同，使認(rèn)知人工智能區(qū)別于傳統(tǒng)人工智能（表1）。

表1 傳統(tǒng)人工智能與認(rèn)知人工智能在核心能力范圍的對(duì)比

認(rèn)知人工智能在智能礦山中的映射

感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋這5大能力雖然共同構(gòu)成認(rèn)知人工智能的核心能力體系，但在智能系統(tǒng)中分別承擔(dān)著不同層級(jí)與不同性質(zhì)的功能角色：有的負(fù)責(zé)“輸入理解”，有的負(fù)責(zé)“內(nèi)部認(rèn)知結(jié)構(gòu)”，有的負(fù)責(zé)“思維加工”，有的負(fù)責(zé)“能力成長(zhǎng)”，有的負(fù)責(zé)“行動(dòng)閉環(huán)”（表2）。雖然同屬認(rèn)知人工智能的關(guān)鍵組成部分，但它們?cè)诠δ芏ㄎ慌c理論意義上存在顯著差異。

表2 五大能力在“認(rèn)知鏈條”中的層級(jí)差異

感知與理解提供了認(rèn)知系統(tǒng)的語(yǔ)義入口，解決了人工智能“看不看得懂世界”的問(wèn)題；知識(shí)建模構(gòu)建了穩(wěn)定的內(nèi)部世界模型，使系統(tǒng)具備可積累、可解釋的認(rèn)知結(jié)構(gòu)；推理與判斷則是從相關(guān)性到因果性躍遷的關(guān)鍵能力，決定了系統(tǒng)是否具備類人思維特征；學(xué)習(xí)與進(jìn)化賦予系統(tǒng)跨時(shí)間維度的適應(yīng)性，使其成為可持續(xù)成長(zhǎng)的智能體；而決策與反饋則將認(rèn)知能力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)行動(dòng)力，形成自我修正的智能閉環(huán)。

總之，這些能力既各司其職、各有側(cè)重，又環(huán)環(huán)相扣、協(xié)同聯(lián)動(dòng)，共同搭建起認(rèn)知人工智能從“感知世界”到“自主行動(dòng)”的完整邏輯鏈條，為智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)類人認(rèn)知與持續(xù)進(jìn)化提供了底層支撐（圖2）。

圖2 傳統(tǒng)智能礦山系統(tǒng)與認(rèn)知型智能礦山系統(tǒng)對(duì)比

如果把這些能力與礦業(yè)場(chǎng)景結(jié)合，映射到智能礦山系統(tǒng)中，就可以更好地理解其在功能定位方面的差異，在未來(lái)智能礦山系統(tǒng)中的潛力分為以下5個(gè)方面。

（1）感知與理解×智能礦山——讓礦山“被看懂”

在智能礦山系統(tǒng)中，感知與理解模塊將負(fù)責(zé)從多源感知系統(tǒng)中獲取并理解礦山狀態(tài)，例如：視頻流（識(shí)別井下人員、車輛、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)）、傳感器數(shù)據(jù)（瓦斯?jié)舛?、溫度、濕度、粉塵、震動(dòng)）、設(shè)備日志（采煤機(jī)負(fù)載、電機(jī)電流、故障碼）、文本數(shù)據(jù)（調(diào)度記錄、巡檢報(bào)告、事故通報(bào)）等，并進(jìn)一步形成語(yǔ)義級(jí)理解，例如：“某工作面瓦斯?jié)舛日诋惓Ｉ仙薄澳撑_(tái)帶式輸送機(jī)存在打滑風(fēng)險(xiǎn)”“該區(qū)域人員密集 + 通風(fēng)能力不足”“某人員存在違規(guī)動(dòng)作”等。

感知與理解模塊在系統(tǒng)中提供關(guān)鍵基礎(chǔ)，解決了讓系統(tǒng)了解“礦山現(xiàn)在到底發(fā)生了什么？”的問(wèn)題，把“原始信號(hào)”變成“有意義的礦山態(tài)勢(shì)”。因此，感知與理解模塊的基礎(chǔ)工作，決定了后續(xù)推理、決策是否建立在正確認(rèn)知之上，如果系統(tǒng)只能看到數(shù)字和圖像，就無(wú)法判斷現(xiàn)象是否意味著存在將要發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。因此，在智能礦山系統(tǒng)中，感知與理解模塊賦予智能礦山語(yǔ)義入口能力和場(chǎng)景理解能力，使認(rèn)知人工智能第一次真正“看懂礦山”，而不是僅僅在處理礦山數(shù)據(jù)。

（2）知識(shí)建?！林悄艿V山——讓礦山知識(shí)“可被機(jī)器理解與使用”

在智能礦山中，知識(shí)建模模塊可以將礦山領(lǐng)域知識(shí)結(jié)構(gòu)化為可操作模型，例如：瓦斯災(zāi)害機(jī)理模型、通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)與風(fēng)量約束關(guān)系模型、設(shè)備故障機(jī)理與維修規(guī)則、作業(yè)規(guī)程與安全規(guī)范、歷史事故因果鏈等，并可以構(gòu)建出礦山知識(shí)圖譜、規(guī)則庫(kù)與因果網(wǎng)絡(luò)，例如通過(guò)監(jiān)測(cè)瓦斯?jié)舛鹊脑龈吲c通風(fēng)效率的降低預(yù)測(cè)爆炸風(fēng)險(xiǎn)，或通過(guò)機(jī)器負(fù)載異常來(lái)判斷可能存在的故障等。模塊給了AI一個(gè)“礦山世界模型”，讓系統(tǒng)不再只靠黑箱參數(shù)記憶，賦予智能礦山認(rèn)知結(jié)構(gòu)能力與世界模型能力，使認(rèn)知人工智能擁有“礦山常識(shí)”與“工程理性”，而不是只會(huì)擬合歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型。

（3）推理與判斷×智能礦山——讓礦山風(fēng)險(xiǎn)被“提前想明白”

在智能礦山中，推理與判斷模塊可以實(shí)現(xiàn)基于當(dāng)前態(tài)勢(shì)與知識(shí)模型的推斷。例如：給出“瓦斯上升是通風(fēng)問(wèn)題，還是煤層結(jié)構(gòu)變化？”的因果推理，或者“按當(dāng)前趨勢(shì)，10 min后是否超過(guò)安全閾值？”的風(fēng)險(xiǎn)推理。面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，也可以給出反事實(shí)推理：“如果不降速采煤，會(huì)不會(huì)觸發(fā)連鎖事故？”面對(duì)沖突問(wèn)題，“2個(gè)傳感器讀數(shù)不一致，哪個(gè)更可信？”也可以通過(guò)推理給出科學(xué)答案，消解沖突。

把“已發(fā)生”推斷為“將發(fā)生”，把“異常信號(hào)”解釋為“潛在災(zāi)害機(jī)理”，推理與判斷能力使認(rèn)知人工智能第一次具備了“像技術(shù)總工一樣提前預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)”的能力。因此，推理與判斷模塊解決的核心問(wèn)題是：“這些現(xiàn)象意味著什么？接下來(lái)可能發(fā)生什么？”

（4）學(xué)習(xí)與進(jìn)化×智能礦山——讓礦山系統(tǒng)“越跑越懂礦”

在智能礦山中，學(xué)習(xí)與進(jìn)化模塊賦予系統(tǒng)從每一次事故、誤報(bào)、處置結(jié)果中學(xué)習(xí)和自動(dòng)修正的能力，如預(yù)警閾值、風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重、規(guī)則置信度等，幫助系統(tǒng)適應(yīng)新采區(qū)、新設(shè)備、新工藝等的變化。例如：當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)某類瓦斯異常在該礦區(qū)更危險(xiǎn)，就可以自動(dòng)提高該模式的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重，從而強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。學(xué)習(xí)與進(jìn)化模塊賦予智能礦山時(shí)間維度智能和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)化能力，使認(rèn)知人工智能成為會(huì)成長(zhǎng)的礦山專家，而不是一次性部署的固定系統(tǒng)。因此，學(xué)習(xí)與進(jìn)化模塊防止模型老化、規(guī)則僵化，讓經(jīng)驗(yàn)沉淀為機(jī)器常識(shí)，錨定的是“系統(tǒng)會(huì)不會(huì)越用越聰明”的問(wèn)題。

（5）決策與反饋×智能礦山——讓礦山智能“真正管事”

在智能礦山中，決策與反饋模塊讓系統(tǒng)可以在多約束條件下做調(diào)度與處置決策。是否停機(jī)？是否撤人？是否加大通風(fēng)？是否調(diào)整采煤節(jié)奏？這些決策都需要權(quán)衡安全風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)量損失、設(shè)備損耗、人員影響等復(fù)雜因素，決策與反饋模塊使認(rèn)知人工智能從輔助工具升級(jí)為“礦山智能體”，把“認(rèn)知能力”變成“現(xiàn)實(shí)行動(dòng)”，輔助關(guān)鍵運(yùn)維決策。反饋模塊還可以在執(zhí)行后反饋風(fēng)險(xiǎn)是否下降、是否誤報(bào)、是否過(guò)度保守，從而形成閉環(huán)優(yōu)化。在礦山語(yǔ)境下，賦予系統(tǒng)主體性能力和閉環(huán)智能能力。如果沒(méi)有這個(gè)模塊，系統(tǒng)就永遠(yuǎn)只是建議系統(tǒng)，無(wú)法真正承擔(dān)起安全主體責(zé)任。因此，該模塊解決的是：“現(xiàn)在到底該不該動(dòng)？怎么動(dòng)？”

綜上所述，在智能礦山場(chǎng)景中，感知與理解能力可以使系統(tǒng)能夠從多源數(shù)據(jù)中識(shí)別礦山當(dāng)前態(tài)勢(shì)；知識(shí)建模能力將通風(fēng)機(jī)理、災(zāi)害規(guī)律與設(shè)備規(guī)則等結(jié)構(gòu)化為內(nèi)部世界模型；推理與判斷能力則在此基礎(chǔ)上對(duì)風(fēng)險(xiǎn)演化趨勢(shì)進(jìn)行因果推斷與前瞻性預(yù)警；學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力使系統(tǒng)能夠從每一次事故與處置結(jié)果中持續(xù)修正認(rèn)知與策略；而決策與反饋能力最終將上述認(rèn)知能力轉(zhuǎn)化為具體調(diào)度與安全干預(yù)行為，形成“感知-理解-推理-行動(dòng)-修正”的閉環(huán)智能體系。正是認(rèn)知人工智能的5大能力的協(xié)同作用，使認(rèn)知人工智能從礦山監(jiān)測(cè)工具升級(jí)為具備主體性的礦山智能體（表3），實(shí)現(xiàn)認(rèn)知人工智能在智能礦山場(chǎng)景的工程落地形態(tài)。

表3 傳統(tǒng)智能礦山系統(tǒng)與認(rèn)知型智能礦山系統(tǒng)在5大認(rèn)知能力的差異與優(yōu)勢(shì)

智能礦山認(rèn)知化發(fā)展路徑

基于感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋5大核心認(rèn)知能力，智能礦山的發(fā)展可以從感知自動(dòng)化逐步演進(jìn)為認(rèn)知自主化。此演進(jìn)過(guò)程本質(zhì)上是從數(shù)據(jù)智能走向認(rèn)知智能、再走向智能體化的升級(jí)路徑，其核心不在于單點(diǎn)技術(shù)突破，而在于認(rèn)知能力的層級(jí)化構(gòu)建與閉環(huán)化集成。結(jié)合這5大核心能力，預(yù)測(cè)出了以下5類智能礦山認(rèn)知化發(fā)展路徑（表4）。

表4 認(rèn)知人工智能5大路徑與5大核心認(rèn)知能力對(duì)照

（1）從數(shù)據(jù)感知走向語(yǔ)義感知

礦山語(yǔ)義化感知路徑，對(duì)應(yīng)感知與理解能力，傳統(tǒng)方案通過(guò)傳感器、視頻、報(bào)警系統(tǒng)等輸出數(shù)值、閾值超限、規(guī)則報(bào)警等，但雖然系統(tǒng)可以感知異常，卻不知道意味著什么。而認(rèn)知化升級(jí)路徑，則可以構(gòu)建“礦山態(tài)勢(shì)理解引擎”，通過(guò)多模態(tài)融合（視頻 + 傳感器 + 日志 + 文本）、目標(biāo)識(shí)別 + 事件識(shí)別 + 場(chǎng)景識(shí)別，以及語(yǔ)義標(biāo)簽化（例如通風(fēng)不足風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高負(fù)載運(yùn)行狀態(tài)、人員密集作業(yè)面，等等），讓礦山被“機(jī)器真正看懂”。這是從“信號(hào)感知”到“語(yǔ)義感知”的第一步躍遷。

（2）從經(jīng)驗(yàn)規(guī)則走向世界模型

礦山世界模型構(gòu)建路徑，對(duì)應(yīng)知識(shí)建模能力，傳統(tǒng)方案基于if-else規(guī)則，專家經(jīng)驗(yàn)固化，分散在文檔、系統(tǒng)、人員腦中，使系統(tǒng)面臨不可遷移、不可解釋、不可進(jìn)化的問(wèn)題。礦山世界模型構(gòu)建路徑將構(gòu)建“礦山知識(shí)中樞”，通過(guò)礦山知識(shí)圖譜、因果網(wǎng)絡(luò)、安全規(guī)程規(guī)則庫(kù)、歷史事故因果鏈等完成認(rèn)知化升級(jí)，讓系統(tǒng)擁有“礦山世界觀”。這是從“規(guī)則系統(tǒng)”到“認(rèn)知結(jié)構(gòu)系統(tǒng)”的進(jìn)一步躍遷。

（3）從事后報(bào)警走向因果預(yù)判

礦山因果推理與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判路徑，對(duì)應(yīng)推理與判斷能力，傳統(tǒng)方案通過(guò)閾值報(bào)警、黑箱預(yù)測(cè)模型識(shí)別異常，但說(shuō)不清為什么，也不知道接下來(lái)會(huì)怎樣。礦山因果推理與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判路徑則通過(guò)因果推理、概率推理、反事實(shí)推理、沖突消解推理等形成對(duì)異常成因解釋、風(fēng)險(xiǎn)演化路徑、事故提前量預(yù)警、干預(yù)效果評(píng)估等的輸出能力，構(gòu)建“礦山推理引擎”，讓礦山從被動(dòng)響應(yīng)走向前瞻預(yù)判。這是從“相關(guān)性智能”到“因果性智能”的重要能力躍遷。

（4）從靜態(tài)系統(tǒng)走向“會(huì)成長(zhǎng)的礦山大腦”

礦山認(rèn)知進(jìn)化路徑對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力，傳統(tǒng)方案模型常基于一次性訓(xùn)練且規(guī)則長(zhǎng)期不變，導(dǎo)致其對(duì)新礦區(qū)、新設(shè)備、新工藝的適用性不足，難以長(zhǎng)時(shí)間有效。礦山認(rèn)知進(jìn)化路徑通過(guò)在線學(xué)習(xí)、規(guī)則權(quán)重自適應(yīng)、閾值動(dòng)態(tài)修正、知識(shí)圖譜增量更新、事故經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)沉淀等機(jī)制構(gòu)建“礦山持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)”，讓系統(tǒng)具備持續(xù)增長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)。這是從“一次性系統(tǒng)”到“終身學(xué)習(xí)系統(tǒng)”的標(biāo)志性躍遷。

（5）從輔助工具走向“礦山智能體”

礦山認(rèn)知智能體化路徑對(duì)應(yīng)決策與反饋能力。在傳統(tǒng)方案中，智能系統(tǒng)一般只負(fù)責(zé)給出建議，再由人來(lái)拍板，AI一般不負(fù)責(zé)結(jié)果。礦山認(rèn)知智能體化路徑則通過(guò)多目標(biāo)（安全、產(chǎn)量、能耗、成本等）優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)感知型決策、人機(jī)協(xié)同決策、強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)度策略等構(gòu)建礦山自主決策系統(tǒng)，強(qiáng)化其參與決策的能力，讓智能礦山的角色從“參謀”升級(jí)為“副總工”，甚至具備一定的認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)新能力。這是從“工具型 AI”到“主體型 AI”的角色躍遷。

因此，基于認(rèn)知人工智能的5大核心認(rèn)知能力，智能礦山的認(rèn)知化發(fā)展可以概括為5條相互遞進(jìn)的路徑（圖3）。首先，通過(guò)感知與理解能力的增強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到語(yǔ)義態(tài)勢(shì)理解的躍遷；其次，依托知識(shí)建模能力，構(gòu)建礦山內(nèi)部世界模型，使系統(tǒng)具備穩(wěn)定的認(rèn)知結(jié)構(gòu)；再次，通過(guò)推理與判斷能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害機(jī)理與風(fēng)險(xiǎn)演化的因果推斷與前瞻預(yù)警；隨后，借助學(xué)習(xí)與進(jìn)化能力，使系統(tǒng)能夠從事故與處置結(jié)果中持續(xù)修正認(rèn)知并適應(yīng)環(huán)境變化；最終，通過(guò)決策與反饋能力，將上述認(rèn)知能力轉(zhuǎn)化為自主調(diào)度與安全干預(yù)行為，推動(dòng)智能礦山從工具型系統(tǒng)向認(rèn)知智能體型系統(tǒng)演進(jìn)。

圖3 智能礦山的認(rèn)知化發(fā)展路徑

認(rèn)知人工智能的前景展望

在政策支持持續(xù)加碼與技術(shù)融合不斷深化的時(shí)代背景下，認(rèn)知人工智能以感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋5大能力為支撐，形成智能礦山由“單點(diǎn)突破”邁向“全礦協(xié)同”的核心引擎。其中，多模態(tài)融合實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義級(jí)場(chǎng)景認(rèn)知；知識(shí)建模構(gòu)建可解釋的數(shù)字孿生體系；因果推理支撐風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)判；持續(xù)學(xué)習(xí)推動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)優(yōu)化；多目標(biāo)決策形成閉環(huán)反饋機(jī)制，整體提升礦山運(yùn)行的主動(dòng)性與協(xié)同性。

依托認(rèn)知人工智能的5大能力體系，智能礦山將實(shí)現(xiàn)由技術(shù)應(yīng)用向運(yùn)行模式革新的轉(zhuǎn)型升級(jí)。感知層面從“信號(hào)采集”升級(jí)為“語(yǔ)義感知”；知識(shí)構(gòu)建層面由經(jīng)驗(yàn)規(guī)則轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)化沉淀；推理決策層面由“事后報(bào)警”轉(zhuǎn)向“因果預(yù)判”；系統(tǒng)進(jìn)化層面由靜態(tài)模型邁向持續(xù)進(jìn)化；功能定位層面由“輔助工具”升級(jí)為“礦山智能體”。這一躍遷標(biāo)志著礦山生產(chǎn)邏輯從被動(dòng)響應(yīng)向自主認(rèn)知與動(dòng)態(tài)協(xié)同轉(zhuǎn)變。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，認(rèn)知人工智能與智能礦山的深度融合，將破解復(fù)雜環(huán)境適配與復(fù)合型人才短缺等結(jié)構(gòu)性難題，顯著提升安全水平與生產(chǎn)效率，并推動(dòng)綠色低碳轉(zhuǎn)型。同時(shí)，中國(guó)智慧礦山技術(shù)體系有望形成可復(fù)制推廣模式，服務(wù)“一帶一路”國(guó)家，助力礦業(yè)邁入自主認(rèn)知、自主決策、自主進(jìn)化的新階段，為智能礦業(yè)發(fā)展注入持續(xù)動(dòng)能。

結(jié) 語(yǔ)

圍繞認(rèn)知人工智能在智能礦山中的工程化應(yīng)用，闡述感知與理解、知識(shí)建模、推理與判斷、學(xué)習(xí)與進(jìn)化、決策與反饋5大核心認(rèn)知能力的內(nèi)涵及其在礦山系統(tǒng)中的功能映射關(guān)系。在礦山業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，認(rèn)知人工智能將支撐礦山從數(shù)據(jù)感知向語(yǔ)義理解、從經(jīng)驗(yàn)規(guī)則向世界模型、從事后報(bào)警向因果預(yù)判、從靜態(tài)系統(tǒng)向持續(xù)進(jìn)化、從輔助工具向智能體化演進(jìn)，推動(dòng)智能礦山由感知驅(qū)動(dòng)向認(rèn)知驅(qū)動(dòng)升級(jí)，為未來(lái)認(rèn)知型智能礦山系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)施提供系統(tǒng)性參考。

上期回顧

認(rèn)知人工智能驅(qū)動(dòng)的未來(lái)礦山 (一)—— 智能礦山大腦的認(rèn)知化探索

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊中心擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國(guó)科技核心期刊11種、中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡(jiǎn)介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國(guó)煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國(guó)法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊(duì)/人物專訪政策解讀視角·觀點(diǎn)智能示范礦井對(duì)話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報(bào)道等。

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

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期刊成果：創(chuàng)刊5年來(lái)，策劃出版了“中國(guó)煤科煤礦智能化成果”“陜煤集團(tuán)智能化建設(shè)成果”“聚焦煤炭工業(yè)‘十四五’高質(zhì)量發(fā)展”等特刊/專題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會(huì)”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會(huì)”“《智能礦山》理事、特約編輯年會(huì)暨智能化建設(shè)論壇”“智能礦山零距離”“礦山智能化建設(shè)運(yùn)維與技術(shù)創(chuàng)新高新研修班”等活動(dòng)20余次。組建了理事會(huì)、特約編輯團(tuán)隊(duì)、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊(duì)，打造了“刊-網(wǎng)-號(hào)-群-庫(kù)”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺(tái)，全方位發(fā)布礦山智能化領(lǐng)域新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)驗(yàn)。

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