那个曾经只存在于科幻电影里的场景——机器能够自主思考并采取行动，如今正悄然成为我们日常生活的一部分。还记得第一次使用智能音箱时，它不仅能回答问题，还会根据我的作息习惯自动调整家居环境。这种体验让我意识到，人工智能正在从被动的工具转变为主动的伙伴。 从概念到现实：AI智能体的演进历程 AI智能体的概念最早可以追溯到上世纪50年代。图灵提出的“智能机器”设想，或许就是智能体思想的萌芽。那时候的研究者

矿山深处传来求救信号，巷道坍塌后的狭窄空间里，救援人员无法立即进入。这时，一个橙红色的机械身影正沿着碎石缝隙缓缓前行——这就是三晋矿科智典矿用救援机器人。它像一位永不疲倦的矿山卫士，专门为应对矿难事故而生。 研发背景：来自矿难教训的科技回应 我国矿山开采深度逐年增加，井下环境日趋复杂。传统救援方式面临巨大挑战：救援人员安全难以保障，黄金救援时间有限，灾后环境信息获取困难。山西某矿去年发生的透水事

那台嗡嗡作响的矿机至今让我记忆犹新。三年前接手第一个区块链设备优化项目时，我天真地以为调整几个参数就能解决问题。结果设备温度飙升到85度，哈希率反而下降了15%。那个闷热的夏天，机房里的热浪和我的挫败感一样真实。 我的第一个区块链设备项目：从失败中学习 记得当时使用的是主流GPU矿机，按照传统教程设置了超频参数。连续运行48小时后，设备突然宕机。拆开检查时发现，散热片积满了灰尘，核心芯片出现了轻微

煤矿深处地下数百米，黑暗与危险并存。应急系统如同矿工的生命线，连接着地面与地下。传统应急系统服役多年，三晋矿科智典系统带来全新变革。两种系统之间，存在怎样的差异？ 传统应急系统的局限性分析 传统煤矿应急系统依赖人工巡检与基础传感器。瓦斯浓度、通风状态、巷道稳定性等关键数据，往往需要人员现场采集。这种模式存在明显延迟——等数据传回地面指挥中心，井下情况可能已经发生变化。 我记得参观过一座使用传统