系统建设 2—— 管线管理子系统 地图管理 信息查询 数据统计 系统分析 动态更新 数据转换输出 工程工具 数据管理 系统管理维护 距离量算 面积量算 扯旗标注 特征点坐标标注 管线属性标注 管点属性标注 系统建设 2—— 管线管理子系统 地图管理 信息查询 数据统计 系统分析 动态更新 数据转换输出 工程工具 数据管理 系统管理维护 管线图层编辑 竣工测量数据导入编辑 SDE 调图 查询统计 断面分析 管点、管线 编辑 管点、管线 标注 系统建设 5—— 管线 CAD 查询与编辑子系统 SDE 调图 查询统计 断面分析 管点、管线 编辑 管点、管线 标注 系统建设 5—— 管线 CAD 查询与编辑子系统 SDE 调图 查询统计 断面分析 管点、管线 编辑 管点、管线 标注 系统建设 5—— 管线 CAD 查询与编辑子系统 SDE 调图 调图 查询统计 断面分析 管点、管线 编辑 管点、管线 标注 系统建设 5—— 管线 CAD 查询与编辑子系统 SDE 调图 查询统计 断面分析 管点、管线 编辑 管点、管线 标注 系统建设 6—— 管线设计审查子系统 • 地下综合管线设计 • 设计方案审核 • 各类报表及图表输出 • 规划和验线比对 目标：完成地下管线设计、方案审查、指标核算 系统建设 7—— 管线三维应用子系统

interpretation manual annotation label yes yes no 线 基于领域知识 +AI 的测井数据仿真 测井解释数据少、 解释结果主观性强、 标注成 本高 借助正演模型进行数据仿真 ，利用仿真数据帮助训练 AI 模 型 中国石油大学（北京） 人工智能学院 通过深度学习模型训练 ，使生成 的 仿真曲线接近真实 锤 具 DJ 数据分类工具 原 始图 片 无人机 无人机 • 需求部门： 设备部 人工数据标注工具 云端训练 ， 边缘推理的视频云框 架 5G 人工智能 云 VR/AR 绝缘子检测

闭环持续改进 项目推广—— AI 系统的试用模式 试用 试用后项目规划 • 把工厂现有的数据接入底层大模 型已积累的行业模型，展示初 步成效； 根据客户需求，进一步梳理数 据（预清洗和标注）； 经过大量数据训练后，打造解 决具体业务问题的 AI 模型系统。 客户工厂 试用模式 图形 1 客户案例 案例 行业 客户 案例 新能源 亿维锂能 AI 质量预测平台（灯塔标准）

能助手 ，助力组织的数字化转型和智能化升级。 打造 AI 能力 ， 布局 AI 与核工业创新融合 - 示例“数智员 工” 通过智能体技术， 为业务系统提供智能化能力 通过智能标注和 RAG 技术 ，构建企业知识库 通过自然语言对话分析 数据 ，智能生成图表 通过自然语言对话查 询和办理各类业务 智能知识管理 赋能传统业务 智能数据分析 统一业务入口 打造 AI

气体检测仪监测 安全帽监测 工衣监测 呼吸器监测 进入高压区域 巡检人员违章 作业人员违章 烟火监测 L1- 盘古油气预训练大模型 L1 场景化工作流 在线学习，持续模型迭代，越用越准 数据标注 模型训练 模型部署 模型选择 模型评估 结果反馈 集团 训练中心 （L1） 机器学习方法 预置通用模型 基础算法 小样本学习 主动学习 通用物品识别 场景识别 视频分析 识得准：减少行为 识别的误报漏报 秒级 风险事件秒级预警 识得快：快速识别 异常，秒级响应 25% 作业效率提升 自主创新技术，提升 了整体作业效率 18% 综合运维成本下降 自动化样本筛选和 标注，成本降低 端侧推理 • 安全部署：保障全链路安全 • 智能调度：实时感知，动态优化算力 • 效能提升：弹性编排提高算力利用率 推理管理平台 集团中心 油田公司 端侧推理（Edge）

三、挑战与应对策略 Te n c e n 腾 讯 n 应对策略：以人为本 1 、构建专业语料库： 收集能源领域的专业文献、研究报告、行业标准、技术规范等资料，构建专门的能源语料库。并对数据进行清 洗、标注和分类，确保数据的准确性和一致性，为模型提供高质量的训练数据。融合能源生产、传输、消费等不同环节以及气象、地 理等相关领域的数据，让 DeepSeek 能从更丰富的维度理解能源问题中的逻辑关系。

号，画出全厂电气主接线图。 对电气主接线图即一次电路接线图，要求：以适 当的比例画出所有电气设备（发电机、变压器、 母线、断路器、隔离开关、出线、电抗器、电压 互感器、电流互感器）及其正确连接，并在适当 的地方标注所有电气设备的型号和参数。 最好是在计算机上用相关的软件绘制，如 Word 、 AutoCAD 等，若是手工绘制，必须用直尺和铅 笔画在坐标纸上。 50 电气主接线图实例 设计成品 设计成品

数据分析应用 管理 应具备能力 结合人员定位系统等业务数据，提供智能化 视频分析算法，帮助企业实现矿物采掘生产 的风险自动化识别、自动化告警 提供算法的一站式开发功能，包括数据管理、 数据标注、算法训练、模型评估、模型部署 提供设备接入、设备管理、智能调度、预警管 理、平台运维等模块 将云端和边端一体机进行整合管理，实现数 据、应用和服务的共享协同 提供多种数据分析应用，以服务的方式开放

网络管理软件、防病毒软件等，宜采用自主可控技 术 现场查验，1 处不符 合扣 1 分 5 智能综合管 控平台 （35 分） 建立 AI 管理平台，平台包括 AI 模型库和算法库， 具备数据回流、智能标注、模型训练、参数调优、 自动构建、增量学习能力 现场查验，1 处不符 合扣 1 分 5 对“采、掘、机、运、通”等主要生产环节进行全流程 的实时监控；根据监测与分析计算结果，实现流程 的智能协同控制；具有识别模型、控制模型、预测 据存储、数据服务、数据管控，实现掘进数据全面 场景化接入，实现分析决策与可视化展示 现场查验，1 处不符合 扣 3 分 6 建立满足掘进业务的 AI 管理平台，平台包括 AI 模型库和算法库，具有云端开发、智能标注、云端 训练、远程部署、动态更新、动态检测、自动构建 等功能 现场查验，1 处不符合 扣 1 分 6 应具备隐蔽致灾因素预测预报功能，能够对掘进前 方地质构造情况进行预测预报，为采掘规划提供决 策依据 据存储、数据服务、数据管控，实现综采数据全 面场景化接入，实现分析决策与可视化展示 现场查验，1 处不符 合扣 3 分 6 建立满足综采业务的 AI 管理平台，平台包括 AI 模型库和算法库，具有云端开发、智能标注、云 端训练、远程部署、动态更新、动态检测、自动 构建等功能 现场查验，1 处不符 合扣 1 分 6 项目名称 基本要求 评分方法 标准 分值 应具备隐蔽致灾因素预测预报功能，能够对综采 地质构造情况进行预测预报，为采掘规划提供决

& 属性管理 地测管理子系统 一通三防子系统 钻孔管理 断层管理 平面等值线 三角网模型 巷道、硐室 柱状图绘制 素描图绘制 剖面图绘制… 水文图管理 点、线、面 文本、复合体 标注、经纬网 属性录入及管理 查询、统计 打印输出… 通风系统图 通风网络解算 通风网络图 通风分支贯通 通风压能图 风流模拟… 供电设计子系统 供电系统图 供电图例表 供电设备选型 ⑤ 生产进度建模 ⑥ 供电系统建模 ⑦ 运输系统建模 ⑧ 通风系统建模 ⑨ 救避灾路线的三维标注 ....................................... 5.5.6.4 矿井数字化三维可视化系统 中央水泵房模型 综采工作面系统模型 救避灾路线显示