2月17日，科達(dá)自控（BJ:831832）披露公告顯示，公司于2月14日獲國金證券、海通證券、國元證券、招商基金、廣發(fā)基金、太平洋資管、合眾資管、上海途靈、長安匯通等29家機(jī)構(gòu)線上調(diào)研，董事長付國軍、董事會(huì)秘書任建英接待調(diào)研。

此次調(diào)研，機(jī)構(gòu)重點(diǎn)關(guān)注智慧礦山未來發(fā)展空間、公司主營業(yè)務(wù)的智能化水平，以及公司業(yè)務(wù)與國產(chǎn)開源人工智能大模型的對接情況。

公司介紹，根據(jù)《2024智能礦山與無人駕駛行業(yè)藍(lán)皮書》，預(yù)計(jì)到2030年，中國智能煤礦市場空間將達(dá)到14,105億元，非煤礦山的智能化市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)9,107億元，兩者合計(jì)的市場空間將超過2.3萬億元。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2023年我國煤礦智能化市場滲透率約為4.74%。根據(jù)行業(yè)專家預(yù)測，預(yù)計(jì)2026-2028年礦山智能化將實(shí)現(xiàn)初步規(guī)模化落地，礦山智能化滲透率將加速提升，預(yù)計(jì)2028年礦山智能化滲透率可達(dá)到30%-40%，為2023年的6-8倍。

公司業(yè)務(wù)方面，目前使用的礦山大模型主要有以下幾類：一是礦山運(yùn)維大模型，公司基于“365在現(xiàn)（線）服務(wù)”的運(yùn)維知識(shí)庫，在原有大模型基礎(chǔ)上接入國產(chǎn)開源人工智能大模型技術(shù)底座，創(chuàng)新構(gòu)建智能運(yùn)維平臺(tái)，為公司365服務(wù)體系人員提供維修方案指導(dǎo)，未來為客戶的技術(shù)及運(yùn)維人員提供故障分析及維修指導(dǎo)。公司現(xiàn)有的礦山運(yùn)維大模型于2024年4月份上線運(yùn)行，相較于運(yùn)用知識(shí)庫開展運(yùn)維工作的傳統(tǒng)模式，大模型訓(xùn)練完成投入使用后，運(yùn)營效率實(shí)現(xiàn)了約20%的提升。在實(shí)際操作過程中，運(yùn)維人員反饋大模型能夠提供全面且有針對性的解決方案，縮短了故障排查與修復(fù)的時(shí)間。

目前礦山運(yùn)維大模型仍處于研發(fā)訓(xùn)練階段，尚未對客戶單獨(dú)收費(fèi)。后續(xù)公司會(huì)持續(xù)投入資源，對該大模型進(jìn)行深度訓(xùn)練與優(yōu)化，使其在功能與性能上不斷迭代升級(jí)。礦山運(yùn)維大模型在公司本地部署，將與公司的現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系緊密結(jié)合，在支持“365在現(xiàn)（線）服務(wù)”業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上考慮對客戶擇機(jī)開放。

二是在M-CPS智慧礦山一體化管控平臺(tái)引入國產(chǎn)開源人工智能大模型，以公司平臺(tái)采集的數(shù)據(jù)、信息為主，解決客戶日常管理中的實(shí)際運(yùn)營、調(diào)度、語音問答、工程方案起草等問題，并通過蒸餾技術(shù)訓(xùn)練小型化專業(yè)模型，將其應(yīng)用到控制系統(tǒng)。同時(shí)將加大研發(fā)力度，開發(fā)能夠識(shí)別設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（如電流、溫度、電壓、噪音等）的智能體，使大模型技術(shù)深度融入原有的智能化控制系統(tǒng)。由于礦山行業(yè)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，且各企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和管理需求存在差異，該類大模型將采用本地部署，以更好的滿足客戶個(gè)性化需求。

在新能源充換電業(yè)務(wù)方面，公司將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為AI可理解和處理的格式，推出立體式充換電系統(tǒng)大模型。這一大模型將持續(xù)收集并深入分析用戶的充電習(xí)慣，基于這些精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析對充換電設(shè)備的調(diào)度進(jìn)行智能化優(yōu)化，提升充換電流程的效率和便捷性，為用戶提供高效、智能的充換電解決方案。

公司擬將國產(chǎn)開源人工智能大模型技術(shù)引入公司的新能源充換電管理系統(tǒng)，用于支持運(yùn)營管理，實(shí)現(xiàn)海量設(shè)備智能運(yùn)維調(diào)度的優(yōu)化，同時(shí)為客戶提供便捷的服務(wù)功能，此類大模型將采用云端部署。

未來公司將借助大模型強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力，綜合考慮用戶的充電習(xí)慣、車輛實(shí)時(shí)位置以及各充換電站的負(fù)荷狀態(tài)等多維度信息，動(dòng)態(tài)生成個(gè)性化充換電站推薦方案。比如，系統(tǒng)通過車載部標(biāo)機(jī)實(shí)時(shí)獲取車輛的剩余電量和行駛路徑，優(yōu)先為用戶推薦沿途適配其車型的充電樁或換電站。推薦方案會(huì)綜合考慮當(dāng)前時(shí)段各個(gè)站點(diǎn)排隊(duì)等待時(shí)長以及設(shè)施空閑率等關(guān)鍵參數(shù)，通過智能算法優(yōu)化推薦權(quán)重，讓用戶能夠快速、準(zhǔn)確地找到最適合自己的充換電選擇，既提升用戶的使用體驗(yàn)和選擇效率，又提高電站資源的整體利用率。