煤炭作為我國主體能源，在保障國家能源安全中發揮著不可替代的作用。煤礦智能化代表著煤礦先進生產力，推進煤礦智能化是貫徹落實習近平總書記關于發展新質生產力、人工智能及安全生產重要論述的具體舉措，是實現煤炭行業高質量發展的必由之路。

1　煤礦智能化發展面臨的問題

近些年我國煤礦智能化建設取得了明顯成效，但綜合來看，煤礦智能化發展尚處于初級階段，仍然存在思想觀念不統一、規范標準不健全、關鍵技術裝備不足、常態化運行有待提升、人才保障嚴重不足等問題，同時煤炭開發布局進一步西移、開采條件進一步復雜化、人工智能迅猛發展、雙碳目標加速推進等新形勢新任務，對煤炭行業智能化發展提出了更高的要求。

1.1　煤礦智能化建設標準體系不健全

由于新一代信息技術與傳統煤炭開采技術融合迭代速度較快，新工藝、新技術、新裝備短期內尚不具備制定成熟標準的條件，導致煤礦智能化建設缺乏標準引導；傳統煤機裝備標準規范修訂更迭速度較慢，現有標準難以指導煤機裝備智能化系統開發，各廠商為維護企業自身利益，往往通過私有協議、封閉接口構建技術壁壘，不利于智能化煤礦系統融合共享建設。部分條款對煤礦智能化新技術裝備的準入、操作流程等仍有不足，阻礙了煤礦智能化技術裝備的進步；國家礦山安監局等提出的《礦山智能化標準體系框架》雖然明確了智能化煤礦標準體系建設路徑，但更新速度不及技術迭代速度，完成全產業鏈標準協同仍需長期攻堅。

1.2　煤礦智能化技術裝備可靠性與適應性仍較差

煤礦井下作業環境惡劣，傳統傳感器、控制器等穩定性差、故障率高，造成設備數據采集可靠性差；由于煤層賦存條件復雜多變，煤礦智能化技術裝備對復雜條件礦井適應性較差，如透明地質模型構建仍處于探索階段，煤巖識別技術難以攻克，各系統的單機智能化與多機智能化協同控制難度仍較大；露天煤礦采裝、運輸等主要工序裝備的智能化水平不高，常態化無人駕駛技術有待突破，車鏟協同技術對復雜環境適應性差、容錯能力弱、裝運卸全域分段容量實時預測難度大；選煤廠關鍵洗選工藝智能化水平仍有待提高，智能中介系統無法實時精確調控密度，重介分選精度不高，浮選泡沫信息高精度檢測、智能分析及浮選設備機電一體化不足，浮選系統未實現閉環控制，相關技術裝備亟需攻克。

1.3　智能化煤礦常態化運行率不高

智能化煤礦普遍存在重投資、輕管理、弱運維、乏保障等問題，部分礦井對智能化煤礦建設的研究不夠深入，缺乏“一企一策”“一礦一策”甚至“一面一策”的耐心和韌勁，盲目套用通用技術方案導致煤礦智能化技術裝備適應性較差，常態化運行管理效果不理想；受煤機裝備對復雜地質條件適應性差、可靠性低等因素影響，加之煤礦智能化技術裝備運維缺乏管理，運行過程中智能化設備在線率低，難以實現常態化應用；煤礦智能化技術裝備對操作人員的職業素養要求較高，部分煤礦從業人員專業素養不夠，導致智能化技術裝備常態化運行效果差或建成后棄之不用；煤礦智能化技術裝備的應用需要一個周期過程，部分煤炭企業受產量壓力影響，且常態化運行考核管理缺失，導致智能化系統運行效率不高。

1.4　煤礦機器人應用效果仍待提升

國家礦山安全監察局發布了《煤礦機器人重點研發目錄》，規劃了5大類38種機器人，但目前應用的機器人以巡檢類為主，功能單一、監而不控、場景適應性差、購置與維護成本高等問題突出；受煤礦井下作業環境惡劣、防爆要求高等因素制約，當前研發階段的作業類機器人技術難以直接應用于煤礦井下，精準定位、自主感知與決策、精準導航、自主避障、機器人集群管控與續航管理、輕型防爆材料等相關基礎共性關鍵技術尚未獲得突破。

1.5　煤礦智能化專業技術人才短缺

高技能人才和復合型人才短板凸顯，從業人員知識結構難以適應煤礦智能化建設要求；煤礦現場工作條件艱苦、對高素質復合型人才的吸引力差，存在招工難、留人難、成長難等問題；智能開采專業性較強，人才培養難度大，如具有采礦工程專業知識的技術人員，對數字化、信息化、智能化相關知識了解甚少，對數字化、信息化等了解較深入的人才不了解煤礦井下業務，新一代信息技術難以高效賦能煤礦智能化建設；現有技術、管理人員的整體素質、培養模式、崗位設置、晉升通道、薪酬考核等與煤礦智能化發展不匹配，亟待構建煤礦智能化人才培養體系。

2　煤礦智能化發展面臨的挑戰

2.1　雙碳目標與煤炭價格波動影響煤礦智能化建設的積極性

雙碳目標對煤炭智能綠色開采與清潔高效利用提出了更高要求，煤炭市場需求下降、開采利用成本增大，影響煤炭企業智能化建設的資金投入；煤炭市場價格持續波動，智能化建設和改造前期投入較大、運行成本較高，短期內又難以直接產生較大的經濟效益，導致部分煤炭企業不敢投資、不愿投資。

2.2　煤炭行業場景復雜對智能化技術裝備提出了更高要求

煤炭開采過程涉及采、掘、機、運、通等幾十個系統，單系統智能化邏輯關系復雜，多系統間耦合度高，現有技術裝備難以滿足多系統耦合協同控制要求；煤礦開采過程中涉及水、火、瓦斯、頂板、粉塵、沖擊地壓等多種地質災害，其災害致災機理尚不明確，實現各災害融合分析、智能預測、預警的難度大。

2.3　煤礦智能化發展滯后于人工智能技術進步

近年來國家大力推進人工智能技術快速發展，2025年政府工作報告提出“人工智能+”戰略，部署深化中央企業“AI+”專項行動，ChatGPT、DeepSeek等大語言模型憑借高效的多模態數據處理能力、強大的工業場景適應性和可擴展性，為傳統產業實現智能化轉型升級奠定了堅實的技術基礎。當前，煤炭行業技術裝備的智能化還主要基于工業自動化的架構，相較于通用人工智能的發展水平存在較大的滯后性，現有煤礦智能化技術體系、技術標準、技術路徑等急需變革和躍升，煤礦智能化技術、裝備、系統、管理亟需快速迭代發展。

3　煤礦智能化科技攻關方向與重點任務

我國煤礦智能化科技攻關應不斷強化人工智能、云計算、大數據等新一代信息技術與煤礦場景深度融合，重點突破我國煤礦智能化建設中卡脖子難題，形成信息基礎設施、地質保障、采掘系統、主輔運輸、通風、供電與供排水、安全監測、煤礦機器人等成套技術裝備。同時，加強AI物聯網技術的應用，提升安全管理水平、減少事故發生，推動管理模式向智能化和無人化轉型。通過理論研究、技術創新、裝備試制、工程示范和管理創新，不斷構建開發利用綠色化、管理運維標準化、智能運行常態化、災害防治精準化、生產供給柔性化的全鏈條智能煤礦生態體系。

3.1　信息基礎設施向網絡綜合承載與數據融合應用發展

（1）加速建立統一的數據標準體系與傳輸協議。研究采、掘、機、運、通、排等多源數據融合協議，建立高效的數據共享標準機制，形成一套數據共享應用的技術體系和多系統協同控制的技術方案，有效破解標準“煙囪”、標準“孤島”、數據安全和隱私保護問題。建設綜合管控數據共享與協同控制示范工程，提高煤礦數據的共享效率和應用水平。

（2）加快推進綜合承載與通感融合技術攻關。建立智能煤礦信息綜合承載網傳輸模式，突破礦用通信感知融合無線傳輸技術，提升礦用移動終端“人-機-環”感知能力與滲透率，形成主干網絡綜合承載、無線網絡通感融合、多模態智能終端全面接入能力，建設一批智能化信息基礎設施示范工程，有效提升智能化應用場景覆蓋率。

（3）攻克煤礦智能化通信網絡確定性通信與智能化運維技術難題。研究智能礦山確定性網絡傳輸性能監測與閉環調控技術，研制全礦井網絡故障定位與智能化運維支撐系統、智能化煤礦通信網絡態勢監測與運維服務平臺，有效構建確定性通信網絡對煤礦智能化應用的支撐能力，滿足智能化信息基礎設施的運維需求。

（4）提升綜合管控平臺智能決策與協同控制能力。開發礦井數字孿生協同管控輔助決策平臺，基于煤礦數字孿生模型底座，形成礦井生產、安全、設備等多維度信息的實時映射與智能協同模式，實現采煤、掘進及生產輔助等各類生產系統數據智能分析與預警。

3.2　地質保障向精準探測與隱蔽致災精準防控方向發展

（1）推進高精度地質探測技術與裝備的升級。研究高分辨率地震勘探、隨鉆測量、三維地質雷達等技術，研發適用于復雜地質條件的智能鉆探裝備，提高復雜條件地質勘探精度，實現地質數據自動化處理與智能解釋，為智能采掘、地質建模和災害預警提供精準數據支持。

（2）協同攻克礦井地質保障動態更新技術。結合煤礦生產中的隨鉆探測、隨掘探測、巷道掘進揭露、隨采探測、工作面回采揭露、隨落探測等實時動態數據信息，構建透明化地質信息數據庫。研究礦井地質保障動態更新技術和地質模型動態更新算法，動態修正三維地質模型局部特征，實現巷道、工作面、采區等整體及局部信息精準化、透明化重構。

（3）打造基于地質保障的透明礦井隱蔽致災精準防控平臺。研究地質災害智能預警與防控技術，融合地質模型與生產數據，利用大數據分析和AI算法，形成隱蔽致災因素智能分級預警模型。融合地質保障與采掘協同作業技術，研發透明礦井隱蔽致災精準防控平臺，為瓦斯抽采設計、掘進工作面地質導航、采煤工作面智能規劃截割和災害綜合防治提供高精地質保障數據支撐。建設一批全礦井地質透明化示范工程，實現厘米級高精地質模型的實時動態更新和多尺度表達，提高隱蔽致災因素的識別精度和預警響應速度，推動煤礦地質保障技術全面升級。

3.3　掘進系統向數智少人化方向發展

（1）提升掘進智能化系統的技術支撐能力。集成多源傳感數據融合技術，構建多維度、高精度環境感知體系，實現巷道圍巖狀態、裝備運行狀態、作業環境參數的實時監測與動態反饋，提升掘進裝備及環境的智能感知能力；提高液壓控制精度，推動液壓驅動向電驅動轉型，提升掘進裝備響應速度與控制精度，深入研究掘、支、運等各環節的時序協同與空間匹配，推動多系統全流程自動化銜接與穩定運行，提升掘進系統協同控制精度與應用水平。

（2）攻關掘進系統數智少人化核心技術。依托地質建模與動態修正技術，實現掘進路徑的智能規劃與截割參數自適應調整，突破基于地質模型耦合的掘進裝備規劃截割，達到少人、高效、安全掘進。融合人工智能與掘進系統專家知識庫，開發具備智能感知、精準預測、協同控制、自主決策的智能決策算法，構建掘進場景人工智能決策模型，逐步替代人工經驗主導的操作模式。研制新一代數字孿生多模態一體化集中控制平臺，支撐少人化作業場景下的全流程協同控制。

（3）研制新一代快速掘進成套裝備。研制以高功率密度強力截割、錨桿索自動支護、高可靠連續運輸為核心的新一代快速掘進裝備，推動可截割硬度80MPa級掘錨一體機、滾壓式部分斷面硬巖掘進機、靈活礦用TBM和深部巷道智能快速掘進等成套裝備的發展。建設一批薄煤層、深部巷道、硬巖巷道少人化智能掘進示范工程，實現煤礦掘進在特殊工況下截割硬度、月進尺、地質條件和環境適應性上的新突破。

3.4　綜采智能化向高階數智開采方向發展

（1）研制新一代高效智能開采裝備。面向三軟煤層、薄及極薄煤層、急傾斜煤層、千米以上深煤層等復雜開采場景需求，開展自動截割、自主支護、高效運輸等關鍵核心技術攻關，推動自適應截割智能采煤機、輕量化抗沖擊液壓支架、高效扁平化刮板輸送機、600m超長工作面刮板輸送機、低振低噪徑向柱塞泵等高端智能裝備發展。建設薄煤層無人化智能開采示范工程，滿足1.3m以下、地質起伏大的薄煤層開采需求，年生產能力達到200萬t且滿足面內無人作業要求；建設千米以深礦井安全高效綜采典型示范工程，實現深部煤炭資源隨采精準探測與數字透明化開采；建設600m超長工作面典型示范工程，構建“向上彈性增產保供-向下彈性節本降耗”的智能柔性生產體系，提升煤炭能源供應保障能力。

（2）開發煤礦無人化高階數智開采技術。依托地質保障系統實現煤層賦存條件透明化，構建智能化地質模型指導綜采透明化開采，突破智能感知與通信傳輸瓶頸，形成綜采全域場景多源異構數據融合感知能力，為感知提供“廣連接、低延時、大上行”傳輸能力，構建“云-邊-端”架構的煤礦全生產鏈裝備群協同作業數字孿生系統及動態智能決策平臺。研發復雜環境下“圍巖-裝備群”耦合精準感知系統、煤礦多源異構數據“融合-分析-決策”AI模型和多模態智能終端，開發“融合感知-自主決策-自適應調控”高階智采信創控制平臺，打造綜采工作面遠程智能運維能力，為綜采智能化開采常態化運行提供保障，推動煤礦全生產鏈高效協同與無人化生產管控技術裝備示范應用。

3.5　主運輸系統智能化向高級無人值守發展

（1）優化提升人-機-環全域感知能力。研究機器視覺和多源數據融合技術，提升帶式輸送機運行工況和人員狀態感知準確性，聯動控制系統，保障主運輸系統安全；研究帶式輸送機沿線托輥在線檢測技術、火災消防監控技術，實現全域運行安全；研發主運輸系統設備與控制系統健康診斷、預知維護系統，實現遠程運維，降低故障停機時間。

（2）加快主運輸系統機器替人技術攻關。研發異物識別與自動分揀裝置，避免異物進入主運系統；研發堵倉自動疏通裝置、防潰控制技術與裝備，避免人工處理堵倉發生潰倉；研發托輥更換裝置等主運設備運維工具，降低主運檢修運維工作強度。開發基于聲、光、熱、氣、圖技術的帶式輸送機全域環境安全智能監測預警系統，代替人工巡檢。

（3）提升帶式輸送機本體智能化水平。研制長距離大運量永磁直驅高可靠順槽帶式輸送機、長距離大運量可伸縮帶式輸送機動態特性與控制策略、礦用高壓大功率永磁變頻直驅技術、多點多機功率平衡技術、智能張緊、快速拆裝式無基礎輸送機機頭部等技術與裝備。

（4）研發主立井提升智能化成套技術裝備。研發集井架、井筒、箕斗、鋼絲繩、動力系統及智能控制一體的常態化無人值守主提升系統，提升鋼絲繩在線智能安全監測及防墜、超載、過卷（放）等事故智能防治能力。

3.6　輔助運輸向智能高效連續運輸方向持續提升

（1）升級多源感知數據分析與協同控制能力。研究高清視頻、激光雷達、毫米波雷達及UWB定位技術，通過多模態數據時空對齊與特征量融合，具備車輛位姿、障礙物分布、巷道工況的毫米級全息感知能力。開發人機環境數據融合平臺，通過數據分析與決策算法，實現多源數據實時同步與精準解析，實現人-車防碰撞預警與控制。

（2）持續提升輔助運輸效率及加快推進輔助運輸轉運作業機器人裝備的開發。基于井下生產任務、運輸需求、車輛資源、設備狀態等多方面因素，研究輔助運輸系統中人-車-物的自動調度算法。開展以車料分離、車輛導引、自動接駁、自動轉載及高效運輸為核心的輔助運輸轉運作業機器人裝備，實現不同輔助運輸裝備之間的快速轉運，推動輔助運輸效率的大幅提升。

（3）研發基于人工智能的感知-分析-決策平臺。打造車路協同模型和全景管控平臺，自動生成最優運輸任務分配和行駛路線規劃，構建輔助運輸各場景人工智能大模型。以井下高精度位置服務與低時延無線通信網絡為技術底座，形成全域互聯、協同控制、智能調度、自主導航、全流程自動化作業、安全閉環管控的智能輔助運輸體系，建設一批減人提效的煤礦智能輔助運輸系統示范工程。

3.7　礦井通風智能化向無人本安自主化方向邁進

（1）加速實現全系統監測無人化。依托粒子測風等技術，突破傳統測風速算風量技術，研發適用于皮帶巷等通風異形斷面井巷風量準確監測裝備，開發覆蓋各類異形井巷的風質風量原場原位全自動在線監測技術體系，建立通風網絡監測點優化布局策略與方法，突破實時網絡解算技術，依托大數據實現通風監測數據與其他系統數據多元異構融合分析，消除通風監測“空白區域”。

（2）大力推進通風裝備本安化。研發本安型礦井風流多級協同智能調控成套裝備，支持通風設施本安動力驅動下無極調控等顛覆式技術創新，推進大流量高風壓通風動力變頻調速等成熟技術迭代升級，提升通風裝備故障自診斷能力，結合邊緣計算、人工智能技術，實現單體設備故障自診斷和設備集群區域協同聯控。建設通防災害嚴重礦井智能通風示范工程，推動高瓦斯突出、自然發火等通防災害嚴重礦井的智能通風建設進程，促進通防災害嚴重礦井智能通風“減人、增安、提效”賦能。

（3）持續提升平臺自主決策與聯動管控能力。依托大模型與AI動態仿真等新技術，打造基于數字孿生的礦井通風數智平臺，研究通風網絡熱流耦合解算決策模型，突破平臺自主決策技術；深度開發通風感知、智能決策、設備聯控各子系統之間多向強耦合管控能力，加快提升智能通風系統動態適配決策與抗災決策能力，及智能通風系統對采掘系統的輔助支持耦合能力。

（4）重點建設智能通風技術裝備驗證平臺。建設實際礦井規模的工程試驗場或試驗平臺，充分驗證實際通風網絡復雜度與通風工況下智能通風新技術裝備可用性、好用性，加速智能通風新技術裝備落地應用與迭代升級。

3.8　供電智能化向數字低碳方向發展

（1）加速構建供電網絡全量感知與監控體系。研究礦井供電系統全量感知與監控技術，集成供電環境智能聯動、機電設備全生命周期管理、電纜故障實時精確定位等核心功能模塊，構建覆蓋全環節的供電智能監控中樞，實現負荷波動預測與能效動態評估。建設一批智能供電全量感知與協同監控示范工程，實現供電數據深度治理與安全防護。

（2）加快研制智能供電裝備。開發融合數字保護、故障診斷、能耗分析的多功能智能微機保護裝置，研制高可靠、模塊化、低碳高效供電裝備，形成裝備數字化、控制標準化的供電裝備體系，建設一批高標準數字化無人值守變電所，推動供電裝備與生產控制系統深度協同。

（3）著重提升供電智能決策能力。研發基于精確時鐘與強化學習的煤礦供電場景大模型，開發融合負荷預測、故障預測、碳排放核算的AI算法，建立數據驅動的供電優化決策機制，形成覆蓋能耗優化、電能質量治理、故障精確定位的高級智能化解決方案。建設一批煤礦智能供電高級智能化示范工程，進一步提升礦井供電治理效能。

（4）創新云端智能運維新模式。建立設備健康度評估模型與預防性維護機制，開發融合知識圖譜的遠程診斷系統，構建包含礦井供電故障案例的專家知識庫，形成“AI預判-專家復核-自主學習”的運維模式。建設一批煤礦供電云運維中心示范工程，提升礦井供電故障處置效能。

3.9　煤礦災害預警向多模態智能防控方向邁進

（1）加快發展高可靠災害感知與智能防控技術。研究井下復雜工況條件下高可靠感知技術，形成覆蓋礦井全域場景的多源異構數據融合感知能力，構建“廣連接、低延時、高精度”的災害預警網絡，提升災害前兆信息的捕捉能力。研發高可靠、自適應性的災害防控裝備，滿足瓦斯突出、沖擊地壓、突水等復雜災害類型的災害防控需求。

（2）攻克井下就地風險識別及智能聯動控制技術，研發井下多類型災害數據采集和高算力邊緣計算裝備，形成穩定可靠的數據一站式匯聚、異常數據清洗的傳輸模式。研究災害風險防控策略動態調整機制，構建適用于井下風險就地判識的輕量化預警指標模型庫，實現煤礦災害風險的就地判識和快速聯動控制，提升井下減災防災能力。

（3）打造多模態智能監控預警防控平臺。研究多模態融合感知和地質保障技術，實現礦井地質構造、瓦斯賦存、水文條件等災害因素的透明化三維建模，為災害預警提供有效支撐。基于大數據、人工智能和數字孿生技術，構建“全域感知-實時決策-閉環管控-智能運維”的安全保障架構，實現災害風險的精準預測和快速處置。建設煤礦多模態智能監控預警示范工程，顯著提高煤礦災害精準感知、風險演化的動態預測、自動識別與應急響應能力。

3.10　煤礦大模型向通專融合的高價值場景驅動發展

（1）提升面向大模型應用的數據標注能力。研究行業多模態數據的小模型訓練數據、大模型微調數據和場景化知識數據的合成算法，建立數據脫敏、數據加密與數據流通體系，研發多模態數據標注工具鏈，形成行業數據、大模型基座、場景化應用閉環，夯實行業人工智能應用的數據基座。

（2）推進多模態數據認知對齊技術攻關。研究多模態數據特征增強技術，突破文本、語音、視頻、圖像、點云、設計、傳感數據的向量空間對齊難題，研究礦山工作流數據及專家知識編碼技術，建立行業場景認知對齊機制，實現礦山工作流場景下協同認知，夯實行業大模型在復雜現場的認知能力。

（3）攻克行業大模型可信認知決策難題。研究礦山行業大模型多模融合架構，建立行業大小模型可信推理機制，突破多智能體協同技術、低算力高效推理技術、零樣本/小樣本可信推理技術，實現多模融合推理資源的高效管理，整體形成大模型推理應用平臺，滿足行業人工智能可持續應用的需求。

（4）加速建設大模型基準能力測試體系。研究礦山大模型測試數據體系，建立礦山大模型測試基準防御機制研究，攻克多模型應用框架綜合測試技術，形成覆蓋多場景的測試數據集、標準化測試基準體系和人工智能測試床，填補礦山行業大模型基準測試的空白，推動礦山行業大模型高質量應用。

3.11　煤礦機器人向具身智能方向發展

（1）加強核心技術突破與元器件攻關。聚焦感知與識別、運動規劃與控制、人工智能與機器學習、人機交互與協作等方面展開攻堅，攻克不少于50項制約機器人可靠性、智能化發展的關鍵技術難題；突破高精度感知傳感器、強抗干擾控制器、高效能驅動器等關鍵元器件技術瓶頸，解決現有元器件的局限性，提升機器人自主作業能力，實現國產化替代。

（2）推動具身智能機器人平臺構建。建設煤礦機器人虛實融合創新平臺，集成多模態數據采集、類人行為庫和三維數字孿生技術。研發巡檢具身大模型，實現井下環境智能感知與群體協同作業，形成可快速迭代的新型研發范式。

（3）加快場景化產品研發與應用。針對瓦斯檢查職責、檢測工藝、攜帶設備數量及檢測精度、檢測頻次等工作管理要求，研發全系瓦斯巡檢機器人；面向井下巷道場景，研發多種搬運類、清理類和施工類輔助作業機器人。構建覆蓋全礦井的智能機器人矩陣，推動井下作業從“人工+單機”向“全自主智能群體”轉型。開展機器人化替代示范工程，在井工礦檢查、巷道作業等場景實現規模化應用。

（4）加速產業生態鏈協同提升。打造集研發、制造、檢測于一體的行業級生產基地，建設國家級煤礦機器人中試平臺，覆蓋40余類機器人測試需求。完善產品安全標志管理及認證體系，推動算力芯片、防爆電機等關鍵環節的國產化突破，構建自主可控產業生態。建立煤礦機器人標準體系，形成涵蓋整機、零部件、檢測認證的全鏈條技術標準，提升機器人認證檢測檢驗公共服務能力。

3.12　選煤廠智能化向全流程智能協同方向邁進

（1）構建全流程數據標準化與協同優化體系。建立選煤廠多環節數據融合標準與實時傳輸協議，制定跨系統數據交互標準，破除流程孤島與信息壁壘。建設選煤工藝全流程數據中臺，集成設備運行、工藝參數、質量指標等實時數據，實現來料波動自適應、分選參數智能調優、產品質量閉環控制，形成全鏈路協同機制，為自優化提供數據支撐與標準保障。

（2）突破智能感知與自適應控制技術瓶頸。推進選煤廠智能傳感網絡與通控融合技術研發，研發高精度煤質在線檢測、介質密度智能調控、設備狀態多模態感知等關鍵技術。構建選煤全流程自適應控制系統，通過算法優化分選效率與產品質量，降低介質消耗與能耗，建設智能化示范產線，推動“無人干預”場景在關鍵工序的規模化應用。

（3）突破流程動態控制與自優化核心技術。攻克選煤過程智能建模與實時優化控制技術，實現工藝參數的全流程自適應調整。研制選煤廠全流程故障預測與自愈系統，構建基于振動、溫度、電流多源數據的設備健康監測系統，應用深度學習算法建立故障預測模型，預判潛在故障并生成維護策略，實現主動維護，保障生產連續性。

（4）強化智能決策與全流程閉環優化能力。搭建選煤廠智能優化決策平臺，基于大數據與AI模型動態分析生產指標、市場需求與設備狀態，自動生成工藝參數調整方案與排產計劃。構建“資源-工藝-產品-效益”全局優化模型，實現煤質波動下的分選參數實時優化、介質循環系統動態平衡與產品結構靈活調整，推動選煤廠從單點智能向全流程自優化跨越。

3.13　露天礦向采剝作業鏈全流程智能協同邁進

（1）構建標準體系與數據生態。聚焦制定數據接口、裝備通信、安全防護等技術標準，破解跨界兼容難題，建立跨平臺數據治理與確權機制，開發多源異構數據治理工具，推動產業鏈技術規范統一，實現設計、生產、運維全鏈條數據互通，構建開放共享的技術生態云平臺，促進產學研用多方資源高效配置與價值共創。

（2）實現智能裝備集群研發與自主化發展。推動露天礦裝備向大型化、成套化、連續化、智能化方向革新，攻克環境三維感知、多機協同路徑規劃、自主避障等核心技術，突破裝備群性能極限與自主決策瓶頸，構建環境感知、路徑規劃、多機協同的閉環控制體系，提升工藝自主優化能力，實現關鍵核心裝備自主可控。

（3）推動全業務流程智能協同，圍繞“數據貫通、業務聯動、價值重構”，構建開采全要素智能化體系，建立采剝作業鏈業務架構，研發動態模型更新、生成式AI開采設計、移動設備集群調度等關鍵技術與算法，推動生產組織從“經驗指導”向“數據驅動”轉型，實現穿-爆-采-運-排全流程集約化、精準化、智能化運行。

（4）建設一體化控制與預警平臺。突破地質動態建模、無人機航測感知與多災種耦合預警技術，開發邊坡形變毫米波雷達、采空區InSAR監測融合技術，構建一體化控制與預警平臺，實現地質模型日更新、設備群智能調度與災害精準防控，縮短重大風險識別響應時間，提升災害預測準確率，形成“感知-推演-管控”閉環安全管理體系。

（本文摘自《煤礦智能化發展藍皮書》）

摘自《自動化博覽》2025年7月刊