文章核心观点 - 人工智能正从辅助生产角色演进至核心生产系统，驱动资源行业经历一场根本性的重构与变革 [1][3] - 资源行业智能化转型的根本路径在于“以用促建”，即通过高价值AI应用场景牵引信息基础设施建设，构建长远发展的数智化底座 [1][7] - 当AI应用在技术成熟度和经济效益上实现“收益大于成本”的商业闭环，行业将迎来从量变到质变的规模化飞跃奇点时刻 [2][10] AI在核心生产环节的应用与价值 - 在钢铁行业，AI大模型通过解析高炉冶炼中1400多个强耦合参数，实现炉温精准调控，炉内每减少10℃温度波动可令每吨铁水减少1kg焦炭消耗，节省成本3元，宝武钢铁单个高炉应用实现约1000万元成本节省 [3] - 在油气领域，AI大模型将地震波波动方程求解效率提升5倍以上，反演建模效率提升10%，项目周期缩短20%以上，智能钻井系统使储层钻遇率提升至85%，单井产量增加30%，钻井周期缩短15% [4] - 在化工领域，AI模型对气化炉关键参数进行预测优化，使云天化大为制氨实现比煤耗削减1.33%，预计年节煤9100吨，年减少二氧化碳排放2万吨 [4] - AI向核心生产系统的渗透是对生产流程和工艺的重构，通过数据与机理融合将行业知识训练为可复用的工业大模型，旨在沉淀和放大人类智慧 [5] “以用促建”的转型路径与基础设施 - 资源行业走出一条与金融、互联网“先建后用”不同的“以用促建”新路，即围绕解决生产经营难题的AI价值场景来指导企业ICT建设 [7] - 矿鸿物联网操作系统通过统一数据格式与协议打破数据壁垒，在多个煤矿规模化复制液压支架跟机自动化等应用，提升作业效率并为AI训练提供高质量数据 [7] - 针对特定场景研发本质安全网络、时延敏感网络等解决方案，解决网络覆盖难题，华为云Stack实现多级协同，助力南京钢铁劳动生产率提升30%，综合能耗降低15%以上 [8] - 矿山高性能4G&5G技术、全闪存存储等基础设施已大规模在海外油气矿山部署，支撑企业AI应用发展 [8] 规模化应用与奇点来临 - 无人驾驶矿卡是AI价值显性化代表，全国已部署近2000辆，综合运输效率较人工驾驶提升20%以上，百台编组年替代柴油超1.5万吨，燃料成本年节省约1亿元，预计2025年底部署量将突破5000辆 [10] - AI技术从头部企业走向中小市场，盘古矿山大模型已完成100多个场景应用落地，并通过标准化架构快速复制到70余家单位，形成可推广的解决方案 [11] - 当单点创新扩展为可复制的商业范式，技术指标转化为确定性收益，行业智能化便从投入期迈进回报期 [11] 生态构建与未来发展 - 华为通过融合数据、多模型协同及AI Agent技术，助力客户构建端到端的AI生产力流水线 [12] - 公司聚焦联合生态伙伴打造行业中间件平台，弥合AI基础设施与场景化应用的鸿沟，降低AI落地门槛，加速行业智能化转型 [12]