中国铁合金网：鹿鸣矿业：从“经验矿山”到“智能脑矿”

伊春鹿鸣矿业有限公司（简称鹿鸣矿业）是中国中铁全资子公司——中铁资源集团有限公司的控股子公司，是集钼矿采矿、选矿于一体的大型有色金属矿山企业。企业作为自然资源部《智能矿山建设规范》贯标试点单位，积极响应国家《新一代人工智能发展规划》部署，瞄准传统矿山在数据孤岛、经验决策、管理粗放等方面的突出痛点，研发企业自有“钼光”AI大模型，将AI大模型技术系统化引入企业经营管理全链条，探索出一条从经验驱动迈向智能驱动的转型之路。

明确思路：构建“1+1+2+N”的智能经营管理体系

鹿鸣矿业遵循“技术筑基、场景驱动、价值落地”的总体思路，分三阶段推进AI大模型应用。

第一阶段为基础规范建设期，重点完成数据规范与技术标准制定，包括《AI大模型实施方案》等纲领性文件，建立覆盖生产、设备、安全、经营等全业务领域的数据分类分级体系，为后续智能化应用奠定基础。

第二阶段为场景落地推广期，构建“1+1+2+N”整体架构，即1个大模型底座、1个AI管理中台、2个通用应用系统、N个专属智能体助手，实现AI能力在各业务场景的全面渗透。

第三阶段为深度优化与价值释放期。企业已建立成熟的“应用―评估―优化”闭环机制，并基于2025―2026年上半年的运行数据，对模型性能、应用效果及ROI进行多轮迭代，实现了大模型在降本、提效、风控等核心指标上的持续正反馈与量化增长。

“1”个大模型底座：三脑融合的智能算力中枢

鹿鸣矿业摒弃单一模型依赖，创新性地融合DeepSeek、智谱清言、讯飞星火三大通用大模型作为基础“算力脑”，形成多模型协同的智能底座。在此基础上，注入企业历年生产数据、设备运行参数、安全规程、管理制度等专属知识，打造具有矿山行业特色的“业务脑”。通过“算力脑”与“业务脑”的深度融合，构建起支撑全场景应用的“智能脑”，确保大模型输出的专业性与准确性。这种多模型融合架构既发挥了不同模型在语言理解、逻辑推理、专业知识等方面的差异化优势，又通过冗余设计提升了系统的鲁棒性与可靠性。

“1”个AI管理中台：统一调度与安全管控

AI管理中台是智能经营管理体系的中枢神经，承担三大核心职能。

一是模型管理，实现三个大模型的统一接入、负载均衡与性能监控，实时监测响应时间、准确率、资源占用率等关键指标，确保服务稳定性。当某一模型负载过高或出现异常时，系统可自动切换至其他模型，保障业务连续性。

二是知识管理，构建企业专属知识图谱，将分散在各业务系统的知识进行结构化整合，形成可检索、可复用的知识资产。知识图谱覆盖生产工艺、设备参数、安全规程、管理制度等十余个领域，累计入库知识条目超过数万条。

三是安全管理，建立用户权限管理、操作日志审计、数据安全防护三大机制，确保AI应用全过程合规可控，防止敏感信息泄露与滥用。

“2”个通用应用系统：即时可用的智能工具

智能写作系统与智能问答系统是面向全员的两大通用工具，旨在快速提升日常办公效率。

智能写作系统覆盖全业务场景模板库，支持语法校对、逻辑梳理与多人协同在线编辑，将原本需要1天完成的报告撰写工作缩短至20分钟，内容创作效率平均提升60%，审核修改次数从3～4次减少至1～2次。该系统还支持智能排版、公文格式自动调整、敏感词检测等功能，有效解决了公文格式不统一、审核效率低等痛点。

智能问答系统则构建了涵盖生产、技术、安全、管理等多领域的企业知识库，支持自然语言提问与精准匹配，员工可随时获取可溯源的专业信息。系统采用模糊搜索与语义检索相结合的方式，对知识库内的数据进行智能检索并展示多维度结果，还支持与集团已有知识库进行对接及内容同步，实现知识数据的智能化应用。

“N”个专属智能体助手：精准赋能业务场景

在通用工具的基础上，鹿鸣矿业针对生产、设备、安环、经营、办公等核心业务领域，开发了多个专属智能体助手，实现AI大模型与业务场景的深度耦合。每个智能体助手均基于特定业务场景的知识体系与数据特征进行定制化训练，确保输出的专业性与实用性。智能体助手之间通过统一的数据接口与流程引擎实现协同联动，形成覆盖矿山全价值链的智能服务网络。

核心场景：AI大模型驱动的业务变革实践

智能生产管理：从经验调度到数据决策

生产管理是矿山运营的核心环节。鹿鸣矿业开发的智能生产管理助手能够提供全面的生产流程管理辅助，通过对发展规划、经营目标和市场动态的综合分析，协助相关部门完成生产经营计划的制定、初审与完善。

在生产执行层面，AI大模型深度融合行业知识与数据分析能力，集成生产操作规程、历史生产数据、设备运行参数等关键信息，分别聚焦于采矿环节的流程优化与产量指标监控、选矿环节的工艺参数智能调整与分选效率提升、尾矿环节的安全运行监测与合规管理，实现了生产各环节操作规范性的强化、设备异常情况的及时预警，助力生产指标稳定达成，降低了非计划停产风险。

基于历史数据与行业趋势，大模型能够精准预测未来1～3个月的关键指标变化趋势，通过分析生产日报、故障报告、操作记录等数据，提炼生产规律、辅助生产决策，为管理层的科学判断与前瞻性布局提供有力支持。

例如，在选矿环节，通过AI模型与选矿专家系统的应用，对磨矿粒度、浮选药剂添加量等工艺参数进行实时优化，将“三度一准”及矿浆温度和流速融入磨浮流程，实现自适应磨矿与药剂智能添加，有效提升金属回收率。据统计，钼金属回收率稳定保持在设计值以上，钼精矿品位不低于50%，选矿工艺的稳定性与一致性得到显著提升。

智能设备管理：从事后维修到预测性维护

设备是矿山生产的生命线。物资设备助手是鹿鸣矿业的智能化管理中枢，企业利用AI大模型构建设备专家知识库，基于“高质量数据集+垂类算法模型+专业场景”的技术路线，结合机器学习算法实现设备“听诊”智能化，能够提前识别隐性故障。

以快速浮选机上部轴承的早期预警为代表，从2026年2月28日至2026年7月，设备预测性维护系统累计成功预警并避免了4次潜在非计划停机，设备综合效率（OEE）较去年同期提升了3.5%。同时推动计划检修向状态驱动检修转变。数据驱动模型可对设备寿命与故障风险进行预测，如将半自磨机衬板更换周期升级为动态预测模型，显著减少非计划停机时间和维护成本。

在物资采购智能化方面，利用已有生产数据、物资库存数据、历史采购价格库，结合AI大模型分析工具实现对选矿药剂、耐磨钢球、大型设备备件等关键物资的采购策略优化、需求计划审核、价格协商及库存设定的科学管理，不仅助力物资需求的精准预测与优化调配，也有效避免了库存积压或短缺风险，全面提升了供应链响应效率与整体运营韧性。

智能安环管控：从被动应对到主动预防

矿山安全生产是企业的生命线。鹿鸣矿业构建了智能安全生产助手系统，利用AI视频智能识别技术，自动识别未规范佩戴防护用品、违规进入危险区域等不安全行为，实现实时抓拍与预警。系统结合边坡雷达、GNSS地表位移监测手段，在线监测采坑及排土场边坡的位移、爆破振动等数据指标，实现2小时临滑预警，科学评估边坡安全状态。尾矿库方面，利用固定、移动监测设备，实时监测尾矿库关键指标，确保高纬度极寒区环境下尾矿库的安全运行。

AI助手还通过对海量安全检查记录、事故报告进行深度学习，识别高频风险点与薄弱环节，辅助制订针对性的安全培训方案，尤其对新进场人员实现精准安全教育。在环境管理方面，系统实时集成废水、废气、噪声等环境监测数据，通过数字化仪表监控，结合精益分析与AI算法，进行能源调配和优化，避免供能浪费，实现合规预警，确保固体废物实现100%依法处置，有效降低了环保处罚风险。全年无生产安全事故发生，顺利通过安全生产标准化二级企业定级认定。

智能经营分析：从模糊判断到精准洞察

经营管理是企业价值创造的核心。鹿鸣矿业将AI大模型深度应用于成本精细化管理。在贯通财务数据方面，主要通过对生产经营活动产生的海量财务及业务数据进行实时采集、深度整合与智能分析，构建业财融合的数据处理中枢。其核心价值在于提升财务核算自动化水平，强化成本精细管控能力，优化资金预算与资源配置效率，同时依托模型预警与多维分析功能，为管理层在投资决策、税务筹划、审计合规等方面提供动态、量化的决策支持。财务分析功能显著提升鹿鸣矿业财务管理效能，降低运营风险，为企业高质量发展提供坚实的财务数据支撑。

应用AI大模型开展经济活动分析的“人机对话式”模式已全面替代了传统的多部门、多轮次的数据收集与报告撰写流程，将月度经营分析会的前期准备时间从3天缩短至2小时，使管理层能够将更多精力投入到问题诊断与决策上。在深入整合企业生产、采购、销售、财务等多维度运营数据的基础上，大模型系统性地构建智能化的成本指标，全面覆盖企业成本结构，并实现对成本的精细化管理与动态分析。通过商务助手进行更深入的成本动因分析、成本精细化核算、现金流精准预测，能够有效助力企业降低整体运营成本、提升资源配置效率。

智能法律助手：从人工审查到智能风控

合规经营是企业稳健发展的基石。鹿鸣矿业利用AI大模型建立法律法规自动采集、智能识别与动态更新机制，确保政策信息更新响应时效不超过24小时。AI助手能够对工程建设、合同管理、招投标等关键环节进行合规性审查与风险预警，提供精准的法律意见。通过AI辅助，企业实现了投资、招标采购等领域的法律合规风险动态纠偏，保障重大决策依法合规。全年法律合规审查覆盖率实现100%，有效规避了重大合规风险。企业进一步深化“大合规”管理体系，抓实合规性审查和内控风险排查，严格履行前置法审程序，并应用合同管理系统强化全流程合规管控。

智能办公协同：从流程驱动到效率驱动

鹿鸣矿业以AI大模型重塑办公协同模式，实现PC端与手机端功能同步，业务办理场景覆盖率达到95%，跨终端业务切换效率提升80%。企业建立了虚拟数字人，集成语音识别、语义理解等技术，提供拟人化交互服务。智能写作助手具备“模板化创作、智能化优化、专业化适配”三大核心功能。

根据业务场景细分模板，内置标准化结构与行业术语，用户输入关键信息即可自动填充内容并生成完整报告，原本需要1天完成的报告缩短至20分钟。同时支持语法校对、逻辑优化与表述润色，降低对专业写手的依赖，助力普通员工快速产出高质量文稿。

在对话窗口上传待分析综合文档、规章制度、工作报告等文件，根据用户实际需求，提出分析诉求，大模型自动实现文档材料内容的优劣势分析、补充优化建议、调整方向等内容，实现快速响应、精准分析，发挥了便捷、高效、准确的“智能助手”作用。

智能图文生成助手与PPT生成助手，能够基于结构化指令或基础素材，自动化生成图文内容及演示文稿，大幅降低了对专业设计资源的依赖。

机制与保障：打通AI落地“最后一公里”

为确保AI大模型场景应用的持续深化，企业建立了系统化的保障机制。

在组织层面，成立了由主要领导亲自挂帅的领导小组，统筹推进AI大模型建设与应用工作，形成“领导小组抓总、项目组抓实、业务部门协同”的穿透式管理格局，保障各项任务有效落地。

在技术层面，建立“数据驱动、反馈闭环”的迭代机制，通过实时收集业务数据与用户反馈，持续优化模型算法与功能设计，提升系统对业务需求的动态适配能力。建立“企业―行业―外部”多层次数据资源池，确保数据质量达标率≥98%，严格执行数据质量管控与安全管理制度，通过权限分级、加密传输与全程审计，确保数据合规、安全、可用。

在人才层面，制订实施《人才培训实施方案》，定期开展AI技术培训与业务场景实操演练，培养兼具AI应用能力与业务实践经验的骨干人才，有效化解“懂技术不懂业务、懂业务不懂技术”的人才错配问题。大模型集成中国知网研学平台，打破知网资源付费壁垒，为企业员工提供免费、便捷的学习资源，实现知识赋能与人才培养。

未来展望：打造矿山智能经营管理新范式

站在新的起点上，鹿鸣矿业将继续深化AI大模型在矿山企业的场景应用，重点推进三个方向的升级。

首先，从辅助决策向自主决策升级，通过强化学习等技术，逐步实现生产调度、设备维护等环节的智能化自主决策，进一步释放AI大模型的价值潜力。

其次，从单点应用向全域协同升级，打通地质、采矿、选矿、尾矿全链条数据流，构建矿山智能体，实现全流程、全要素的智能化管控。

最后，从企业实践向行业赋能升级，将成功经验进行标准化、产品化输出，为行业智能化转型提供可借鉴的鹿鸣方案。

AI大模型正在深刻改变矿山企业的运营逻辑与管理范式。鹿鸣矿业的实践证明：以场景为牵引、以数据为驱动、以价值为导向，矿山企业完全能够走出一条从经验驱动迈向智能驱动的转型之路。这不仅是一家企业的自我革新，更是传统矿业拥抱智能时代的缩影。面向未来，鹿鸣矿业将继续以科技创新为第一动力、以智能制造为坚实支撑，推动企业向创新型、智能化、现代化矿山加速跨越，为行业高质量发展贡献更多鹿鸣矿业的智慧与力量。

作者单位 伊春鹿鸣矿业有限公司

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