--- title: "AI全场景应用｜下矿井，为啥先派AI去？" date: 2026-11-06 category: AI应用 site: 脑机网 canonical: https://aiai.cafe/a/njw-0a914b language: zh-CN --- # AI全场景应用｜下矿井，为啥先派AI去？ > 矿山底下几百米，巷道里粉尘弥漫；几十米高的风塔上，检修工人系着安全绳在风里作业；灾情现场，谁也不知道下一秒会发生什么。这些活苦、险、没人抢着干——现在，它们成了人工智能的主攻方向。 矿山底下几百米，巷道里粉尘弥漫；几十米高的风塔上，检修工人系着安全绳在风里作业；灾情现场，谁也不知道下一秒会发生什么。这些活苦、险、没人抢着干——现在，它们成了人工智能的主攻方向。 据新华社报道，11月3日国家发展改革委举行新闻发布会，介绍培育壮大新动能有关情况。国家发展改革委创新和高技术发展司副司长王若蒙在会上说，“十五五”时期将深化拓展“人工智能+”行动，组织应用攻关时，优先聚焦矿山开采、高空作业、应急救灾等场景。 官方通报里给这些场景起了个直白的名字，叫“险、脏、累、繁、难”。 ## 为什么是它们打头阵 很多人印象里，AI该先去写诗作画、剪片聊天。但仔细想想，写诗作画的替代成本本来就低，没有AI，人也能写能画；可矿井和高空，不是AI抢活，是活本来就没多少人愿意接。 痛点最硬的地方，恰恰是技术最容易算清账的地方。一次井下事故的代价，可能超过整套智能装备的投入；一个高空检修岗的招工难，年年都在加剧。让AI先去这些地方，不是技术偏好，是需求倒逼。 而且这一轮不是从零起步。央视网援引发布会数据，工业领域我国已累计建成万余家先进级智能工厂；医疗方面，国内已有超过8000家基层医疗机构接入云端AI影像服务，乡镇医院也能得到三级医院水准的辅助诊断。场景不是画出来的，是长出来的。 ## 点、线、面三层铺开 按照发布会的说法，接下来的推进路径分三层。 点上，以场景为单位组织“人工智能+”应用攻关，先拿矿山开采、高空作业、应急救灾这些“险、脏、累、繁、难”的地方树立样板。 线上，以行业为切口，持续推动制造、能源、交通、医疗等国家人工智能应用中试基地建设，把算力、模型、数据等资源统筹供给，降低行业落地门槛。面上，健全政策体系，细化重点行业实施方案，制定应用场景分类指引。 监管也在同步跟上。据官方披露，“十五五”时期将加快推进人工智能基础性综合性立法，建立覆盖全生命周期的安全标准和伦理准则，支持建设面向不同领域的“监管沙盒”。国际合作方面，正在推动世界人工智能合作组织实体化运行，已有38个国家作为创始成员国加入。 ## 和普通人有什么关系 关系比想象中近。发布会提到，人工智能已经在重塑职业表：模型训练师、数据标注员这些新岗位从无到有，正推动纳入国家职业分类体系；传统岗位也在升级，农民可以转型无人机飞手，产线工人可以转岗智能设备运维。 换句话说，AI去的那些“险、脏、累”的地方，很多是替人挡在最前面；而从这些场景里长出来的新岗位，落点是普通人的职业选择。 以往产业政策谈AI，常被质疑停留在概念层面。这一次把首批场景锁定在最没人想去的地方，传递的信号其实很清楚：技术好不好，先看它敢不敢接最难的活。矿井底下没有聚光灯，但那里的每一点进步，都比发布会上的任何形容词更有说服力。 **免责声明：以上内容基于公开信息所写，供读者了解动态，不作为任何决策依据。** --- 来源：脑机网（https://aiai.cafe/）｜原文：https://aiai.cafe/a/njw-0a914b 本内容仅供参考，不构成投资建议。