提要

小视科技开发了一个全栈煤矿“三违”人工智能平台，利用多模态动态建模与云边端协同架构，通过视频、传感器和地质数据实现“感知-分析-决策”一体化。该平台应用视觉AI和在线学习技术，成功降低人为操作风险事故90%，推动煤矿安全生产智能化转型。项目部署了多种设备，采用先进算法实现高效识别与预警，三违事件显著下降，成本节约超300万元，设备泄漏率和维修频率大幅降低。此案例创新性地构建了矿山AI中枢，具有广泛的示范价值和推广潜力。【南京市数据局链接】

数据眼

小视科技构建的全栈煤矿“三违”人工智能平台，通过多模态动态建模机制，运用视频、传感器与地质数据，形成“感知-分析-决策”一体化技术框架。该平台的实施使得人为操作风险事故降低90%，每年节约成本超300万元，设备泄漏率降低80%，维修频率下降60%。近两年实现车辆“零事故”，有效避免多起潜在安全事故。 该项目针对90%的煤矿事故源于人为操作、环境复杂、传统监控识别率低等行业痛点，部署矿用防爆摄像头、激光雷达、UWB定位等设备，构建了多模态数据融合与智能分析体系。通过YOLOv7+Transformer、LSTM、GNN等算法实现安全装备识别准确率≥97.7%，并进行违规行为预警与设备故障预测，形成“检测-处置-优化”闭环管理。 项目的成功不仅体现在安全事故的减少和成本的节约，还推动了行业近50亿元的产值转型。其创新性地构建了多模态动态建模与云边端协同的“矿山AI中枢”，突破了传统单一数据维度的限制。这种技术路径和实践范式为高风险工业场景的智能化管控提供了重要借鉴意义。 从商业银行授信业务的角度来看，煤矿行业的安全保障能力和成本控制能力显著提升，将直接影响其财务稳健性和信用评级。通过引入智能化管理系统，企业的运营风险降低，盈利能力增强，使得其在寻求贷款和融资时具备更强的还款能力和更低的违约风险。银行在评估贷款申请时，能够依据这些数据和指标，给予企业更高的信用额度，甚至较低的利率，从而促进企业的进一步发展和投资。 此外，随着行业技术的进步和转型，商业银行也可以考虑推出针对煤矿企业的绿色融资产品，支持其智能化转型和可持续发展。这不仅能够提升银行自身的社会责任感和品牌形象，还能通过参与行业的转型升级，获取稳定的收益来源。这种双赢的局面将有助于推动整个煤矿行业及相关金融服务的健康发展。