算力、数据库、人才三大核心难题破解之道 矿山智能化“下半场”：从“建成”到“用好、见效”
2026年7月28日，华为用户峰会油气矿山行业圆桌会议在天津举行。华为中国政企油气矿山系统部部长金伟峰在开场致辞中直言：当下油气矿山行业数智化转型已从基础建设阶段，迈入提质增效、深度落地的全新阶段。这场会议的议题设置颇为耐人寻味——不再讨论如何“建”智能化，而是聚焦算力运营、数据库改造、AI人才培养。从“建”到“用”，一字之差，折射出行业正在经历一场深刻的认知转折。
与此同时，国家对矿山智能化常态化运行的要求正从政策层面加速落地——2026年新修订的《煤矿安全规程》对煤矿智能化建设提出明确要求；七部门《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》要求智能化工作面常态化运行率不低于80%。山西省三部门出台的《煤矿智能化常态化运行管理规定(试行)》进一步明确，智能化常态运行是指将数字化、智能化技术与煤矿生产经营各环节深度融合，形成全面感知、分析决策、协同控制的智能系统，并使其稳定、可靠、持续地运行。
从“建好”到“用好”，从“可用”到“常态”，这场转型正在进入深水区，矿山智能化“下半场”正式鸣枪。
算力之困：从“粗放分配”到“精细运营”
不少完成算力基础设施搭建的油气矿山企业，普遍面临一个尴尬的局面：账面算力分配规模充足，但实际业务可用资源利用率偏低，算力闲置与业务高峰期资源紧缺的矛盾长期共存。数字硬件的大额投入难以真正转化为生产经营收益。
这并非个案。矿山作业环境复杂多变，智能化设备应用受到制约，数据采集和实时处理难度较大，仅凭企业自身难以构建统一高效的算力平台。鄂尔多斯携手华为云打造的矿山产业集群大模型运营平台，采用“中心训练、边缘推理”的模式，在中心节点提供澎湃AI算力支撑大模型集中训练，在边缘侧轻量化平台部署于各个厂矿实现本地化推理。这种模式兼顾了数据安全、低延时响应和高可靠性需求，解决了矿企对数据隐私和实时控制的核心诉求。
华为提出的智算中心辅助运营服务，依托“3P1M”(People、Process、Platform、Measurement)运营体系，通过标准化运营流程和统一管理平台实现算力资源全维度可视可管。在头部客户落地后，算力有效使用率明显提升。该方案贴合油气矿山多层级算力布局、业务负荷波动大的运行特征，通过全时段资源监测、容量模拟预判、动态潮汐调度等配套能力，盘活企业闲置算力资产，从根源减少基础设施资源闲置浪费。
对于矿山行业而言，算力不是“买了放着”就产生价值——算力建成只是起点，真正难的是把资源看清、供需配准、问题定界，并呈现算力价值。从“算力搬运工”走向“算力经营者”，是每一家投入智能化建设的矿企必须跨越的门槛。
数据库之变
从“集中式依赖”到“分布式自主”
核心业务系统的数据库自主创新，是油气矿山行业供应链安全建设的关键一环。然而，从Oracle等集中式数据库向分布式自主数据库迁移，从来不是简单的“搬数据”。
华为GaussDB作为国内首个软硬件创新自研数据库，具备“五高两易”特性。依托UGO、DRS自研工具与“8S”标准化迁移方法论，实现了Oracle数据库的一站式自主化替换。在油气行业，一家大型油气集团顺利完成12套财务管理系统向GaussDB的自主创新迁移。经过索引优化、Plan Hint应用、语句改写及函数调整等调优策略，系统综合运行性能提升80%。另一家油气共享服务企业完成上千张数据表、数千条索引的整体迁移，核心业务场景运行效率提升85%。
矿山行业的数据库迁移同样在加速推进。《煤矿智能化建设指南(2021年版)》《金属非金属矿山智能化建设指南(2025年版)》《智能化矿山数据融合共享规范》《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》等各阶段政策文件均有明确指向，关键设备运行数据存储与分析系统按统一数据治理与信息安全要求建设，并稳步推进自主创新，优先采用可信的数据库、中间件、操作系统及存储算力组件。中国工程院院士王国法日前在在第二十八届中国科协年会上也指出，数据成为第四大生产要素，企业要完成从“资源运营商”到“数据运营商”的切换。——显而易见，数据库作为智能系统的“神经中枢”，其稳定性直接决定了矿山智能化常态化运行的成色。
数据库迁移考验的从来不只是迁移工具本身，而是覆盖规划、迁移、调优、运维、培训的端到端服务能力。对于矿山生产系统而言，任何闪失都可能造成安全生产事故。从集中式到分布式的转型，是技术能力的升级，更是组织能力的重构。
人才之惑：从“金字塔”到“松树型”
如果说算力和数据库是“硬骨头”，那么人才就是那根“最隐蔽却最致命”的软肋。
众多油气矿山企业在长期数智化建设中反馈：行业技术更新节奏快，企业内部同时熟悉一线业务与数智化技术的复合型人员储备不足，各类智能化项目推进速度受限。华为联合中国石油教育学会发布的《石油石化行业数字化人才发展白皮书》明确了AI人才的四大分类：AI决策者(各级管理者)、AI应用者(各领域业务人员)、AI使能者(既懂业务又懂AI的复合型人才)、AI实现者(由传统IT人员转型而来)。
面向这四类人才，华为构建了“学、训、战、复盘”的闭环分层训战赋能体系。面向AI预备役推出“人人懂AI、人人用AI”系列课程；面向AI金种子组建“三联四合”作战团队，通过训战识别AI应用场景并设计方案；面向AI青年团推出“IT→AI”转型BootCamp训练营。多家矿山、油气企业已引入该人才发展服务，逐步搭建数智化人才技能图谱，为各类智能化项目长期稳定落地提供持续人力支撑。
AI时代，企业人才结构正由“金字塔型”逐步向“松树型”演进——顶层战略决策层极小规模，核心中坚指挥层规模最大且为人机混合枢纽，底层执行以硅基为主。中层人机指挥层的能力密度，将决定未来企业的人才竞争力。对于矿山行业而言，井下作业环境复杂、业务场景独特，通用AI人才难以直接适配——垂直领域的业务深度与AI工具能力的结合，才是真正的稀缺价值。
当前，矿山智能化已进入常态化运行的新阶段。政策要求矿山企业建立健全常态化运行管理制度，全面落实常态化运行要求。从“建成”到“用好、见效”，从“试点”到“常态”，油气矿山行业的数智化转型正在经历一场深刻的质变。算力资源的高效利用、核心系统的自主迭代、专业人才的梯队搭建——这三大难题没有捷径可走，需要的是一整套覆盖规划、实施、运营、培训的端到端服务能力，以及扎根行业、持续深耕的长期主义。
正如华为油气矿山服务部相关负责人在圆桌会议上所言：数智化转型是油气矿山企业提质增效、创新发展的核心驱动力。而这场驱动力能否真正释放，取决于行业能否跨越这三大鸿沟，将技术投入真正转化为可持续的生产力。
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