业界正从算法革新、硬件升级、算力协同三向发力破解智算能耗难题。以算 法与架构优化为先导，通过混合精度训练框架、内存优化、负载均衡策略及硬件 利用率提升等综合手段降低算力需求，如深度求索（DeepSeek）2024 年数据显 示，其大模型在性能对标行业标杆的同时，训练耗时压缩至 10%以内、算力资源 消耗减少 90%，综合训练成本仅为传统模式的 1%，印证算法级优化的巨大节能 潜力；细分 在 5 秒内完成。该路线优势在于方法论严谨性与国际标准兼容性，但面临中小供应商 数据缺失率超 40%的挑战，需依赖行业联盟推动数据互认。 数字孪生与流程优化技术路线。以罗克韦尔自动化、DeepSeek 为核心的技 术阵营，深度融合 IoT 与 AI 实现生产流程碳流实时映射。罗克韦尔 Rockii Net- Zero 平台构建轮胎、玻璃、化工、冶金、快消等行业制造数字孪生体，通过 OPC UA 协议实时采集设备电流、电压、转速，能源介质温度、压力、流量等各类过 程参数，建立能耗-产量-碳排放动态 AI 模型，助力企业实现节能降碳 3-10%，并 量化全生命周期的碳足迹减排量。DeepSeek 开发的数字孪生沙盘系统支持全链 碳流模拟，某医药企业通过冷链运输模式优化实现 12%物流碳减排。该路线在流 程工业降碳场景优势显著，但数字孪生模型建设成本较高（中型系统需部署 200+

50%，丁腈橡胶质检效率提升 20%。在装备制造领域， 输送管焊缝缺陷识别效率提升 40%，石油管材及装备失效影像 检测诊断效率提升 80%。中国海洋石油“海能”人工智能模型 平台接入 DeepSeek 系列模型，通过私有化部署方式面向全集团 提供开放服务，可以辅助构建企业知识库，助力业务系统智能 化，实现复杂地质数据处理，有效提高工作效率。埃克森美孚 应用人工智能模型，可从初始混合物中预测聚合物膜的渗透性

3.煤矿智能化发展滞后于人工智能技术进步。近年来国家大力推 进人工智能技术快速发展，2025 年政府工作报告提出“人工智能+” 战略，部署深化中央企业“AI+”专项行动，ChatGPT、DeepSeek 等大 语言模型凭借高效的多模态数据处理能力、强大的工业场景适应性和 可扩展性，为传统产业实现智能化转型升级奠定了坚实的技术基础。 当前，煤炭行业技术装备的智能化还主要基于工业自动化的架构，相