人工智能大模型的应用已经储存了相当数量的数据。但要想推动大模型与矿山领域结合，依然需要矿山领域的数据来提供支撑。传统人工智能大模型都是通用的，矿山企业提供场景和数据与传统人工智能大模型结合，就建立了数据结合模型，可以据此进行具体模型的开发，应用到各个矿山领域中，比如无人驾驶、智能选矿等。通过实践可以看到，视频智能分析报价，小模型开发完以后，对使用场景有60％到70％的限制，但大模型的精度换到另一个场景之后，只需要做微调就可以达到90%以上，这就是大模型带来的价值。视频智能分析
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目前，包括综采，运输、提升等，为智能矿山解决方案提供了丰富的合作场景。以煤炭采掘后从井下到地面的提升（运输）场景为例，虽然业务场景非常简单，视频智能分析生产厂家，但位移的过程却很复杂。在传统的方式中，是通过在井下投入大量的皮带司机或者是巡检人员精心监控和管理，视频智能分析，但协同和提升效率却比较粗放。视频智能分析
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就必须通过内部节点之间的路由协议，实现数据的分组转发从而实现接力中继的特性，大大提升了不同区域之间的通信能力以及通信效率，是动态的拓扑结构，无线自组网通信技术自身具有着显著的动态拓扑结构，这就使得网络中存在的各种节点能够随让自组网能够根据通信线路的通信质量以及节点状意进行移动，甚至可以临时退出网络或是加入到网络中视频智能分析
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