从智能化到自主化，AI 赋能煤矿行业的现状与未来

        近几年，煤炭行业最火的词一定少不了AI+煤矿。AI到底给煤矿带来了什么?直观的感觉是，煤矿井下少人了，设备聪明了，安全更稳了，效率更高了。从国家密集出台政策领航，到各地各企业加速推进智能化建设，煤炭行业从“尝鲜试点”迈入“全面落地”新阶段。

　　1、政策领航

　　标准体系加速构建

　　在数字中国建设纵深推进背景下，国家锚定“新质生产力”培育，围绕煤矿智能化密集出台多轮重磅政策，搭建全方位政策支持体系和标准框架，为AI+煤矿发展定调指路。

　　2023年8月

　　国家矿山安全监察局发布《矿山智能化标准体系框架》，将煤矿、非煤矿山智能化标准纳入统一体系，含4个部分、265个标准制定方向，覆盖全业务领域、全生命周期标准化需求，配套发布的《智能化矿山数据融合共享规范》也为建设提供直接参考。

　　2024年3月

　　国家能源局出台《煤矿智能化标准体系建设指南》，提出构建5个子体系的结构化标准体系，明确2025年底完成100项以上标准制修订，2030年形成覆盖设计、建井、生产等全环节的完备标准，力争引领国际煤矿智能化标准制定。

　　2024年4月

　　多部委联合印发《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，明确到2026年全国煤矿智能化产能占比不低于60%、智能化工作面常态化运行率不低于80%的刚性目标。

　　地方层面紧跟步伐，在山西、内蒙古等煤炭主产区，因地制宜制定智能化落地政策和建设规划。通过税收减免、资金补贴、技术支持等优惠政策，鼓励企业加大智能化改造投入，同时加强政策宣传引导，为行业发展营造良好环境。国家与地方政策同频共振，让煤矿智能化建设有章可循、有策可依。

　　2、发展现状

　　纵深发展阶段 尚有矛盾待解

　　政策强力赋能下，现在的AI+煤矿，已经不是“尝鲜”，而是全面铺开、深度落地。从过去的“建起来”，到现在的“用起来”。

　　国家能源局煤炭司司长刘涛

　　当前煤矿智能化进入纵深发展阶段，截至2025年底，全国已建成智能化产能占比超过65%，少人无人采煤逐步走进现实，采煤、掘进工作面单班平均减人比例均超过20%，安全保障水平和生产效率大幅提高。

　　中国煤炭工业协会信息化分会秘书长王丹识

　　“十四五”以来，煤炭行业两化融合和数字化转型进入高速发展阶段，数智化已成为行业高质量发展的核心抓手。一是煤炭行业数智化建设体系基本形成。国家及地方智能化政策、制度与标准持续完善，多项矿山大数据、井下5G、数据源编码等国家及行业标准相继实施。二是数据资源基础能力大幅提升。新一代通信、数据中心、工业互联网等基础支撑持续强化，5家煤炭行业单位入选国家数据局高质量数据集先行先试名单，华阳新材料集团实现煤炭企业首单数据资产合规登记。三是人工智能技术应用快速推进。AI技术广泛覆盖生产、安全、运维、管理等场景;行业国家级人工智能应用中试基地获批建设，已形成一批高质量数据集及高价值应用场景;露天矿无人驾驶技术应用快速推广据不完全统计，截至2025年末，在运无人驾驶矿卡数量突破4000台，基本实现年均倍速增长。四是信息技术产业蓬勃发展。中国煤炭工业协会监测的50家左右煤炭领域信息技术服务商数据，“十四五”累计营收规模达到千亿元，年均增速达到16%;研发投入年均增速达到18%;围绕煤炭领域人工智能、具身智能、智能体等新产业新赛道公司布局活跃。

　　成绩背后，行业发展仍存诸多挑战。

　　全国政协委员、中国矿业大学(北京)原副校长姜耀东

　　目前，煤炭行业离“地面一键启动、井下无人值守”的目标还有差距。很多中小煤矿智能化改造投入不足，技术标准和数据接口不统一，“信息孤岛”现象依然存在。下一步，要推动全系统智能化应用，提升智能化开采的常态化运行水平，让智能化真正从“示范”走向“常态”。

　　煤炭科学研究总院内蒙古研究院副院长杨正凯

　　当前，我国煤矿智能化建设虽取得显著进展，但仍面临技术、安全、政策、人才四大方面的问题与挑战。在技术层面，井下复杂环境导致感知与识别精度有待提高。在安全与隐私方面，智能化系统高度依赖网络，网络安全防护薄弱，存在风险隐患。在政策法规层面，相关标准规范不统一，政策法规体系有待进一步健全。在人才保障方面，行业工作环境艰苦，智能化专业人才短缺，现有培训体系跟不上技术发展节奏，企业培训与激励机制不足，难以满足建设需求。

　　3、未来发力

　　推动技术-管理-人才三维协同

　　面向2030年发展目标，破解行业深层矛盾，推动AI+煤矿向更高水平发展，核心要锚定三大重点，以数据为纽带，推动技术-管理-人才三维协同，真正实现“无人则安、人少则安”的行业愿景。

　　中国煤炭工业协会信息化分会秘书长王丹识介绍，下一步我国“AI+煤矿”发展应聚焦三大重点方向，持续推动煤炭行业智能化转型升级。

　　方向一

　　构建高质量煤炭数据资源体系。针对当前行业数据质量不高、标准滞后的痛点，应重点推进煤矿全场景高质量数据集建设，完善数据标准体系，搭建可信数据空间，为高质量AI模型研发筑牢数据根基 。

　　方向二

　　打造高质量煤矿AI生态合作体系。鉴于单个企业难以独立承担AI研发与落地的全链条需求，将构建涵盖联合技术研发、数据共享机制及新型商业模式的生态合作平台，整合资金、技术、人才等多方资源 。

　　方向三

　　健全高水平人才保障体系。并非要求企业均配备顶尖AI团队，而是聚焦提升全员AI工具应用能力，推动专业技术与管理人员像使用电脑、微信一样熟练运用AI工具，解决生产经营实际问题。

　　煤炭科学研究总院内蒙古研究院副院长杨正凯认为，为推动煤矿智能化高质量发展，尚需从四个方面发力。

　　一是强化技术创新，突破感知识别瓶颈，提升智能装备适应性，优化数据融合处理，统一标准提升系统集成度。二是筑牢安全防线，健全网络安全防护体系，强化数据加密与隐私保护，完善应急与备份机制。三是完善政策法规，制定统一建设标准与评价体系，健全监管机制。四是夯实人才支撑，深化校企合作与产教融合，构建分层分类培训体系，加大投入并建立激励机制，培育专业化人才队伍。

　　AI+煤矿还在路上，未来还要更实用、更稳定、更贴合真实场景，才为煤炭行业高质量发展注入全新动能。

　　(中国煤炭报)