煤炭作为我国主体能源，在保障国家能源安全中发挥着不可替代的作用。煤矿智能化代表着煤矿先进生产力，推进煤矿智能化是贯彻落实习近平总书记关于发展新质生产力、人工智能及安全生产重要论述的具体举措，是实现煤炭行业高质量发展的必由之路。

1　煤矿智能化发展面临的问题

近些年我国煤矿智能化建设取得了明显成效，但综合来看，煤矿智能化发展尚处于初级阶段，仍然存在思想观念不统一、规范标准不健全、关键技术装备不足、常态化运行有待提升、人才保障严重不足等问题，同时煤炭开发布局进一步西移、开采条件进一步复杂化、人工智能迅猛发展、双碳目标加速推进等新形势新任务，对煤炭行业智能化发展提出了更高的要求。

1.1　煤矿智能化建设标准体系不健全

由于新一代信息技术与传统煤炭开采技术融合迭代速度较快，新工艺、新技术、新装备短期内尚不具备制定成熟标准的条件，导致煤矿智能化建设缺乏标准引导；传统煤机装备标准规范修订更迭速度较慢，现有标准难以指导煤机装备智能化系统开发，各厂商为维护企业自身利益，往往通过私有协议、封闭接口构建技术壁垒，不利于智能化煤矿系统融合共享建设。部分条款对煤矿智能化新技术装备的准入、操作流程等仍有不足，阻碍了煤矿智能化技术装备的进步；国家矿山安监局等提出的《矿山智能化标准体系框架》虽然明确了智能化煤矿标准体系建设路径，但更新速度不及技术迭代速度，完成全产业链标准协同仍需长期攻坚。

1.2　煤矿智能化技术装备可靠性与适应性仍较差

煤矿井下作业环境恶劣，传统传感器、控制器等稳定性差、故障率高，造成设备数据采集可靠性差；由于煤层赋存条件复杂多变，煤矿智能化技术装备对复杂条件矿井适应性较差，如透明地质模型构建仍处于探索阶段，煤岩识别技术难以攻克，各系统的单机智能化与多机智能化协同控制难度仍较大；露天煤矿采装、运输等主要工序装备的智能化水平不高，常态化无人驾驶技术有待突破，车铲协同技术对复杂环境适应性差、容错能力弱、装运卸全域分段容量实时预测难度大；选煤厂关键洗选工艺智能化水平仍有待提高，智能中介系统无法实时精确调控密度，重介分选精度不高，浮选泡沫信息高精度检测、智能分析及浮选设备机电一体化不足，浮选系统未实现闭环控制，相关技术装备亟需攻克。

1.3　智能化煤矿常态化运行率不高

智能化煤矿普遍存在重投资、轻管理、弱运维、乏保障等问题，部分矿井对智能化煤矿建设的研究不够深入，缺乏“一企一策”“一矿一策”甚至“一面一策”的耐心和韧劲，盲目套用通用技术方案导致煤矿智能化技术装备适应性较差，常态化运行管理效果不理想；受煤机装备对复杂地质条件适应性差、可靠性低等因素影响，加之煤矿智能化技术装备运维缺乏管理，运行过程中智能化设备在线率低，难以实现常态化应用；煤矿智能化技术装备对操作人员的职业素养要求较高，部分煤矿从业人员专业素养不够，导致智能化技术装备常态化运行效果差或建成后弃之不用；煤矿智能化技术装备的应用需要一个周期过程，部分煤炭企业受产量压力影响，且常态化运行考核管理缺失，导致智能化系统运行效率不高。

1.4　煤矿机器人应用效果仍待提升

国家矿山安全监察局发布了《煤矿机器人重点研发目录》，规划了5大类38种机器人，但目前应用的机器人以巡检类为主，功能单一、监而不控、场景适应性差、购置与维护成本高等问题突出；受煤矿井下作业环境恶劣、防爆要求高等因素制约，当前研发阶段的作业类机器人技术难以直接应用于煤矿井下，精准定位、自主感知与决策、精准导航、自主避障、机器人集群管控与续航管理、轻型防爆材料等相关基础共性关键技术尚未获得突破。

1.5　煤矿智能化专业技术人才短缺

高技能人才和复合型人才短板凸显，从业人员知识结构难以适应煤矿智能化建设要求；煤矿现场工作条件艰苦、对高素质复合型人才的吸引力差，存在招工难、留人难、成长难等问题；智能开采专业性较强，人才培养难度大，如具有采矿工程专业知识的技术人员，对数字化、信息化、智能化相关知识了解甚少，对数字化、信息化等了解较深入的人才不了解煤矿井下业务，新一代信息技术难以高效赋能煤矿智能化建设；现有技术、管理人员的整体素质、培养模式、岗位设置、晋升通道、薪酬考核等与煤矿智能化发展不匹配，亟待构建煤矿智能化人才培养体系。

2　煤矿智能化发展面临的挑战

2.1　双碳目标与煤炭价格波动影响煤矿智能化建设的积极性

双碳目标对煤炭智能绿色开采与清洁高效利用提出了更高要求，煤炭市场需求下降、开采利用成本增大，影响煤炭企业智能化建设的资金投入；煤炭市场价格持续波动，智能化建设和改造前期投入较大、运行成本较高，短期内又难以直接产生较大的经济效益，导致部分煤炭企业不敢投资、不愿投资。

2.2　煤炭行业场景复杂对智能化技术装备提出了更高要求

煤炭开采过程涉及采、掘、机、运、通等几十个系统，单系统智能化逻辑关系复杂，多系统间耦合度高，现有技术装备难以满足多系统耦合协同控制要求；煤矿开采过程中涉及水、火、瓦斯、顶板、粉尘、冲击地压等多种地质灾害，其灾害致灾机理尚不明确，实现各灾害融合分析、智能预测、预警的难度大。

2.3　煤矿智能化发展滞后于人工智能技术进步

近年来国家大力推进人工智能技术快速发展，2025年政府工作报告提出“人工智能+”战略，部署深化中央企业“AI+”专项行动，ChatGPT、DeepSeek等大语言模型凭借高效的多模态数据处理能力、强大的工业场景适应性和可扩展性，为传统产业实现智能化转型升级奠定了坚实的技术基础。当前，煤炭行业技术装备的智能化还主要基于工业自动化的架构，相较于通用人工智能的发展水平存在较大的滞后性，现有煤矿智能化技术体系、技术标准、技术路径等急需变革和跃升，煤矿智能化技术、装备、系统、管理亟需快速迭代发展。

3　煤矿智能化科技攻关方向与重点任务

我国煤矿智能化科技攻关应不断强化人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术与煤矿场景深度融合，重点突破我国煤矿智能化建设中卡脖子难题，形成信息基础设施、地质保障、采掘系统、主辅运输、通风、供电与供排水、安全监测、煤矿机器人等成套技术装备。同时，加强AI物联网技术的应用，提升安全管理水平、减少事故发生，推动管理模式向智能化和无人化转型。通过理论研究、技术创新、装备试制、工程示范和管理创新，不断构建开发利用绿色化、管理运维标准化、智能运行常态化、灾害防治精准化、生产供给柔性化的全链条智能煤矿生态体系。

3.1　信息基础设施向网络综合承载与数据融合应用发展

（1）加速建立统一的数据标准体系与传输协议。研究采、掘、机、运、通、排等多源数据融合协议，建立高效的数据共享标准机制，形成一套数据共享应用的技术体系和多系统协同控制的技术方案，有效破解标准“烟囱”、标准“孤岛”、数据安全和隐私保护问题。建设综合管控数据共享与协同控制示范工程，提高煤矿数据的共享效率和应用水平。

（2）加快推进综合承载与通感融合技术攻关。建立智能煤矿信息综合承载网传输模式，突破矿用通信感知融合无线传输技术，提升矿用移动终端“人-机-环”感知能力与渗透率，形成主干网络综合承载、无线网络通感融合、多模态智能终端全面接入能力，建设一批智能化信息基础设施示范工程，有效提升智能化应用场景覆盖率。

（3）攻克煤矿智能化通信网络确定性通信与智能化运维技术难题。研究智能矿山确定性网络传输性能监测与闭环调控技术，研制全矿井网络故障定位与智能化运维支撑系统、智能化煤矿通信网络态势监测与运维服务平台，有效构建确定性通信网络对煤矿智能化应用的支撑能力，满足智能化信息基础设施的运维需求。

（4）提升综合管控平台智能决策与协同控制能力。开发矿井数字孪生协同管控辅助决策平台，基于煤矿数字孪生模型底座，形成矿井生产、安全、设备等多维度信息的实时映射与智能协同模式，实现采煤、掘进及生产辅助等各类生产系统数据智能分析与预警。

3.2　地质保障向精准探测与隐蔽致灾精准防控方向发展

（1）推进高精度地质探测技术与装备的升级。研究高分辨率地震勘探、随钻测量、三维地质雷达等技术，研发适用于复杂地质条件的智能钻探装备，提高复杂条件地质勘探精度，实现地质数据自动化处理与智能解释，为智能采掘、地质建模和灾害预警提供精准数据支持。

（2）协同攻克矿井地质保障动态更新技术。结合煤矿生产中的随钻探测、随掘探测、巷道掘进揭露、随采探测、工作面回采揭露、随落探测等实时动态数据信息，构建透明化地质信息数据库。研究矿井地质保障动态更新技术和地质模型动态更新算法，动态修正三维地质模型局部特征，实现巷道、工作面、采区等整体及局部信息精准化、透明化重构。

（3）打造基于地质保障的透明矿井隐蔽致灾精准防控平台。研究地质灾害智能预警与防控技术，融合地质模型与生产数据，利用大数据分析和AI算法，形成隐蔽致灾因素智能分级预警模型。融合地质保障与采掘协同作业技术，研发透明矿井隐蔽致灾精准防控平台，为瓦斯抽采设计、掘进工作面地质导航、采煤工作面智能规划截割和灾害综合防治提供高精地质保障数据支撑。建设一批全矿井地质透明化示范工程，实现厘米级高精地质模型的实时动态更新和多尺度表达，提高隐蔽致灾因素的识别精度和预警响应速度，推动煤矿地质保障技术全面升级。

3.3　掘进系统向数智少人化方向发展

（1）提升掘进智能化系统的技术支撑能力。集成多源传感数据融合技术，构建多维度、高精度环境感知体系，实现巷道围岩状态、装备运行状态、作业环境参数的实时监测与动态反馈，提升掘进装备及环境的智能感知能力；提高液压控制精度，推动液压驱动向电驱动转型，提升掘进装备响应速度与控制精度，深入研究掘、支、运等各环节的时序协同与空间匹配，推动多系统全流程自动化衔接与稳定运行，提升掘进系统协同控制精度与应用水平。

（2）攻关掘进系统数智少人化核心技术。依托地质建模与动态修正技术，实现掘进路径的智能规划与截割参数自适应调整，突破基于地质模型耦合的掘进装备规划截割，达到少人、高效、安全掘进。融合人工智能与掘进系统专家知识库，开发具备智能感知、精准预测、协同控制、自主决策的智能决策算法，构建掘进场景人工智能决策模型，逐步替代人工经验主导的操作模式。研制新一代数字孪生多模态一体化集中控制平台，支撑少人化作业场景下的全流程协同控制。

（3）研制新一代快速掘进成套装备。研制以高功率密度强力截割、锚杆索自动支护、高可靠连续运输为核心的新一代快速掘进装备，推动可截割硬度80MPa级掘锚一体机、滚压式部分断面硬岩掘进机、灵活矿用TBM和深部巷道智能快速掘进等成套装备的发展。建设一批薄煤层、深部巷道、硬岩巷道少人化智能掘进示范工程，实现煤矿掘进在特殊工况下截割硬度、月进尺、地质条件和环境适应性上的新突破。

3.4　综采智能化向高阶数智开采方向发展

（1）研制新一代高效智能开采装备。面向三软煤层、薄及极薄煤层、急倾斜煤层、千米以上深煤层等复杂开采场景需求，开展自动截割、自主支护、高效运输等关键核心技术攻关，推动自适应截割智能采煤机、轻量化抗冲击液压支架、高效扁平化刮板输送机、600m超长工作面刮板输送机、低振低噪径向柱塞泵等高端智能装备发展。建设薄煤层无人化智能开采示范工程，满足1.3m以下、地质起伏大的薄煤层开采需求，年生产能力达到200万t且满足面内无人作业要求；建设千米以深矿井安全高效综采典型示范工程，实现深部煤炭资源随采精准探测与数字透明化开采；建设600m超长工作面典型示范工程，构建“向上弹性增产保供-向下弹性节本降耗”的智能柔性生产体系，提升煤炭能源供应保障能力。

（2）开发煤矿无人化高阶数智开采技术。依托地质保障系统实现煤层赋存条件透明化，构建智能化地质模型指导综采透明化开采，突破智能感知与通信传输瓶颈，形成综采全域场景多源异构数据融合感知能力，为感知提供“广连接、低延时、大上行”传输能力，构建“云-边-端”架构的煤矿全生产链装备群协同作业数字孪生系统及动态智能决策平台。研发复杂环境下“围岩-装备群”耦合精准感知系统、煤矿多源异构数据“融合-分析-决策”AI模型和多模态智能终端，开发“融合感知-自主决策-自适应调控”高阶智采信创控制平台，打造综采工作面远程智能运维能力，为综采智能化开采常态化运行提供保障，推动煤矿全生产链高效协同与无人化生产管控技术装备示范应用。

3.5　主运输系统智能化向高级无人值守发展

（1）优化提升人-机-环全域感知能力。研究机器视觉和多源数据融合技术，提升带式输送机运行工况和人员状态感知准确性，联动控制系统，保障主运输系统安全；研究带式输送机沿线托辊在线检测技术、火灾消防监控技术，实现全域运行安全；研发主运输系统设备与控制系统健康诊断、预知维护系统，实现远程运维，降低故障停机时间。

（2）加快主运输系统机器替人技术攻关。研发异物识别与自动分拣装置，避免异物进入主运系统；研发堵仓自动疏通装置、防溃控制技术与装备，避免人工处理堵仓发生溃仓；研发托辊更换装置等主运设备运维工具，降低主运检修运维工作强度。开发基于声、光、热、气、图技术的带式输送机全域环境安全智能监测预警系统，代替人工巡检。

（3）提升带式输送机本体智能化水平。研制长距离大运量永磁直驱高可靠顺槽带式输送机、长距离大运量可伸缩带式输送机动态特性与控制策略、矿用高压大功率永磁变频直驱技术、多点多机功率平衡技术、智能张紧、快速拆装式无基础输送机机头部等技术与装备。

（4）研发主立井提升智能化成套技术装备。研发集井架、井筒、箕斗、钢丝绳、动力系统及智能控制一体的常态化无人值守主提升系统，提升钢丝绳在线智能安全监测及防坠、超载、过卷（放）等事故智能防治能力。

3.6　辅助运输向智能高效连续运输方向持续提升

（1）升级多源感知数据分析与协同控制能力。研究高清视频、激光雷达、毫米波雷达及UWB定位技术，通过多模态数据时空对齐与特征量融合，具备车辆位姿、障碍物分布、巷道工况的毫米级全息感知能力。开发人机环境数据融合平台，通过数据分析与决策算法，实现多源数据实时同步与精准解析，实现人-车防碰撞预警与控制。

（2）持续提升辅助运输效率及加快推进辅助运输转运作业机器人装备的开发。基于井下生产任务、运输需求、车辆资源、设备状态等多方面因素，研究辅助运输系统中人-车-物的自动调度算法。开展以车料分离、车辆导引、自动接驳、自动转载及高效运输为核心的辅助运输转运作业机器人装备，实现不同辅助运输装备之间的快速转运，推动辅助运输效率的大幅提升。

（3）研发基于人工智能的感知-分析-决策平台。打造车路协同模型和全景管控平台，自动生成最优运输任务分配和行驶路线规划，构建辅助运输各场景人工智能大模型。以井下高精度位置服务与低时延无线通信网络为技术底座，形成全域互联、协同控制、智能调度、自主导航、全流程自动化作业、安全闭环管控的智能辅助运输体系，建设一批减人提效的煤矿智能辅助运输系统示范工程。

3.7　矿井通风智能化向无人本安自主化方向迈进

（1）加速实现全系统监测无人化。依托粒子测风等技术，突破传统测风速算风量技术，研发适用于皮带巷等通风异形断面井巷风量准确监测装备，开发覆盖各类异形井巷的风质风量原场原位全自动在线监测技术体系，建立通风网络监测点优化布局策略与方法，突破实时网络解算技术，依托大数据实现通风监测数据与其他系统数据多元异构融合分析，消除通风监测“空白区域”。

（2）大力推进通风装备本安化。研发本安型矿井风流多级协同智能调控成套装备，支持通风设施本安动力驱动下无极调控等颠覆式技术创新，推进大流量高风压通风动力变频调速等成熟技术迭代升级，提升通风装备故障自诊断能力，结合边缘计算、人工智能技术，实现单体设备故障自诊断和设备集群区域协同联控。建设通防灾害严重矿井智能通风示范工程，推动高瓦斯突出、自然发火等通防灾害严重矿井的智能通风建设进程，促进通防灾害严重矿井智能通风“减人、增安、提效”赋能。

（3）持续提升平台自主决策与联动管控能力。依托大模型与AI动态仿真等新技术，打造基于数字孪生的矿井通风数智平台，研究通风网络热流耦合解算决策模型，突破平台自主决策技术；深度开发通风感知、智能决策、设备联控各子系统之间多向强耦合管控能力，加快提升智能通风系统动态适配决策与抗灾决策能力，及智能通风系统对采掘系统的辅助支持耦合能力。

（4）重点建设智能通风技术装备验证平台。建设实际矿井规模的工程试验场或试验平台，充分验证实际通风网络复杂度与通风工况下智能通风新技术装备可用性、好用性，加速智能通风新技术装备落地应用与迭代升级。

3.8　供电智能化向数字低碳方向发展

（1）加速构建供电网络全量感知与监控体系。研究矿井供电系统全量感知与监控技术，集成供电环境智能联动、机电设备全生命周期管理、电缆故障实时精确定位等核心功能模块，构建覆盖全环节的供电智能监控中枢，实现负荷波动预测与能效动态评估。建设一批智能供电全量感知与协同监控示范工程，实现供电数据深度治理与安全防护。

（2）加快研制智能供电装备。开发融合数字保护、故障诊断、能耗分析的多功能智能微机保护装置，研制高可靠、模块化、低碳高效供电装备，形成装备数字化、控制标准化的供电装备体系，建设一批高标准数字化无人值守变电所，推动供电装备与生产控制系统深度协同。

（3）着重提升供电智能决策能力。研发基于精确时钟与强化学习的煤矿供电场景大模型，开发融合负荷预测、故障预测、碳排放核算的AI算法，建立数据驱动的供电优化决策机制，形成覆盖能耗优化、电能质量治理、故障精确定位的高级智能化解决方案。建设一批煤矿智能供电高级智能化示范工程，进一步提升矿井供电治理效能。

（4）创新云端智能运维新模式。建立设备健康度评估模型与预防性维护机制，开发融合知识图谱的远程诊断系统，构建包含矿井供电故障案例的专家知识库，形成“AI预判-专家复核-自主学习”的运维模式。建设一批煤矿供电云运维中心示范工程，提升矿井供电故障处置效能。

3.9　煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进

（1）加快发展高可靠灾害感知与智能防控技术。研究井下复杂工况条件下高可靠感知技术，形成覆盖矿井全域场景的多源异构数据融合感知能力，构建“广连接、低延时、高精度”的灾害预警网络，提升灾害前兆信息的捕捉能力。研发高可靠、自适应性的灾害防控装备，满足瓦斯突出、冲击地压、突水等复杂灾害类型的灾害防控需求。

（2）攻克井下就地风险识别及智能联动控制技术，研发井下多类型灾害数据采集和高算力边缘计算装备，形成稳定可靠的数据一站式汇聚、异常数据清洗的传输模式。研究灾害风险防控策略动态调整机制，构建适用于井下风险就地判识的轻量化预警指标模型库，实现煤矿灾害风险的就地判识和快速联动控制，提升井下减灾防灾能力。

（3）打造多模态智能监控预警防控平台。研究多模态融合感知和地质保障技术，实现矿井地质构造、瓦斯赋存、水文条件等灾害因素的透明化三维建模，为灾害预警提供有效支撑。基于大数据、人工智能和数字孪生技术，构建“全域感知-实时决策-闭环管控-智能运维”的安全保障架构，实现灾害风险的精准预测和快速处置。建设煤矿多模态智能监控预警示范工程，显著提高煤矿灾害精准感知、风险演化的动态预测、自动识别与应急响应能力。

3.10　煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展

（1）提升面向大模型应用的数据标注能力。研究行业多模态数据的小模型训练数据、大模型微调数据和场景化知识数据的合成算法，建立数据脱敏、数据加密与数据流通体系，研发多模态数据标注工具链，形成行业数据、大模型基座、场景化应用闭环，夯实行业人工智能应用的数据基座。

（2）推进多模态数据认知对齐技术攻关。研究多模态数据特征增强技术，突破文本、语音、视频、图像、点云、设计、传感数据的向量空间对齐难题，研究矿山工作流数据及专家知识编码技术，建立行业场景认知对齐机制，实现矿山工作流场景下协同认知，夯实行业大模型在复杂现场的认知能力。

（3）攻克行业大模型可信认知决策难题。研究矿山行业大模型多模融合架构，建立行业大小模型可信推理机制，突破多智能体协同技术、低算力高效推理技术、零样本/小样本可信推理技术，实现多模融合推理资源的高效管理，整体形成大模型推理应用平台，满足行业人工智能可持续应用的需求。

（4）加速建设大模型基准能力测试体系。研究矿山大模型测试数据体系，建立矿山大模型测试基准防御机制研究，攻克多模型应用框架综合测试技术，形成覆盖多场景的测试数据集、标准化测试基准体系和人工智能测试床，填补矿山行业大模型基准测试的空白，推动矿山行业大模型高质量应用。

3.11　煤矿机器人向具身智能方向发展

（1）加强核心技术突破与元器件攻关。聚焦感知与识别、运动规划与控制、人工智能与机器学习、人机交互与协作等方面展开攻坚，攻克不少于50项制约机器人可靠性、智能化发展的关键技术难题；突破高精度感知传感器、强抗干扰控制器、高效能驱动器等关键元器件技术瓶颈，解决现有元器件的局限性，提升机器人自主作业能力，实现国产化替代。

（2）推动具身智能机器人平台构建。建设煤矿机器人虚实融合创新平台，集成多模态数据采集、类人行为库和三维数字孪生技术。研发巡检具身大模型，实现井下环境智能感知与群体协同作业，形成可快速迭代的新型研发范式。

（3）加快场景化产品研发与应用。针对瓦斯检查职责、检测工艺、携带设备数量及检测精度、检测频次等工作管理要求，研发全系瓦斯巡检机器人；面向井下巷道场景，研发多种搬运类、清理类和施工类辅助作业机器人。构建覆盖全矿井的智能机器人矩阵，推动井下作业从“人工+单机”向“全自主智能群体”转型。开展机器人化替代示范工程，在井工矿检查、巷道作业等场景实现规模化应用。

（4）加速产业生态链协同提升。打造集研发、制造、检测于一体的行业级生产基地，建设国家级煤矿机器人中试平台，覆盖40余类机器人测试需求。完善产品安全标志管理及认证体系，推动算力芯片、防爆电机等关键环节的国产化突破，构建自主可控产业生态。建立煤矿机器人标准体系，形成涵盖整机、零部件、检测认证的全链条技术标准，提升机器人认证检测检验公共服务能力。

3.12　选煤厂智能化向全流程智能协同方向迈进

（1）构建全流程数据标准化与协同优化体系。建立选煤厂多环节数据融合标准与实时传输协议，制定跨系统数据交互标准，破除流程孤岛与信息壁垒。建设选煤工艺全流程数据中台，集成设备运行、工艺参数、质量指标等实时数据，实现来料波动自适应、分选参数智能调优、产品质量闭环控制，形成全链路协同机制，为自优化提供数据支撑与标准保障。

（2）突破智能感知与自适应控制技术瓶颈。推进选煤厂智能传感网络与通控融合技术研发，研发高精度煤质在线检测、介质密度智能调控、设备状态多模态感知等关键技术。构建选煤全流程自适应控制系统，通过算法优化分选效率与产品质量，降低介质消耗与能耗，建设智能化示范产线，推动“无人干预”场景在关键工序的规模化应用。

（3）突破流程动态控制与自优化核心技术。攻克选煤过程智能建模与实时优化控制技术，实现工艺参数的全流程自适应调整。研制选煤厂全流程故障预测与自愈系统，构建基于振动、温度、电流多源数据的设备健康监测系统，应用深度学习算法建立故障预测模型，预判潜在故障并生成维护策略，实现主动维护，保障生产连续性。

（4）强化智能决策与全流程闭环优化能力。搭建选煤厂智能优化决策平台，基于大数据与AI模型动态分析生产指标、市场需求与设备状态，自动生成工艺参数调整方案与排产计划。构建“资源-工艺-产品-效益”全局优化模型，实现煤质波动下的分选参数实时优化、介质循环系统动态平衡与产品结构灵活调整，推动选煤厂从单点智能向全流程自优化跨越。

3.13　露天矿向采剥作业链全流程智能协同迈进

（1）构建标准体系与数据生态。聚焦制定数据接口、装备通信、安全防护等技术标准，破解跨界兼容难题，建立跨平台数据治理与确权机制，开发多源异构数据治理工具，推动产业链技术规范统一，实现设计、生产、运维全链条数据互通，构建开放共享的技术生态云平台，促进产学研用多方资源高效配置与价值共创。

（2）实现智能装备集群研发与自主化发展。推动露天矿装备向大型化、成套化、连续化、智能化方向革新，攻克环境三维感知、多机协同路径规划、自主避障等核心技术，突破装备群性能极限与自主决策瓶颈，构建环境感知、路径规划、多机协同的闭环控制体系，提升工艺自主优化能力，实现关键核心装备自主可控。

（3）推动全业务流程智能协同，围绕“数据贯通、业务联动、价值重构”，构建开采全要素智能化体系，建立采剥作业链业务架构，研发动态模型更新、生成式AI开采设计、移动设备集群调度等关键技术与算法，推动生产组织从“经验指导”向“数据驱动”转型，实现穿-爆-采-运-排全流程集约化、精准化、智能化运行。

（4）建设一体化控制与预警平台。突破地质动态建模、无人机航测感知与多灾种耦合预警技术，开发边坡形变毫米波雷达、采空区InSAR监测融合技术，构建一体化控制与预警平台，实现地质模型日更新、设备群智能调度与灾害精准防控，缩短重大风险识别响应时间，提升灾害预测准确率，形成“感知-推演-管控”闭环安全管理体系。

（本文摘自《煤矿智能化发展蓝皮书》）

摘自《自动化博览》2025年7月刊