智能礦山“已建成”，如何“用好、見效”才是真功夫
[2026-08-19 14:42:40]詳細說明：
截至2025年底，全國已建成智能化煤礦1066處，智能化產能占比突破65%。從藍圖到現實，一座座智能礦山拔地而起，一批批示范項目通過驗收。
然而，“建成”不等于“用好”，“驗收”不等于“見效”。當智能礦山建設的“上半場”交出亮眼成績單，如何打好“用好、見效”的“下半場”，才是真正考驗行業智慧的關鍵命題。
一、成績單背后，有成績也有隱憂
先看一組令人振奮的數字——
首鋼礦業43臺電動礦卡實現無人駕駛常態化自主運行，累計減少崗位人員150人，人員降幅達79%，年節約人工成本4200萬元。礦區已實現小雨小雪天氣下的常態化作業，無人礦卡與有人設備高效混編、混裝、混卸，人工日均干預頻次小于10次，整體作業效率對標并超越人工駕駛水平。
首鋼礦業唐首馬鐵礦選礦環節建成“黑燈工廠”，依托自研7大選礦工藝模型，實現破碎、磨選工序一鍵啟停、料位自適應自主運行，選礦崗位人工干預頻次每班從238次降至23次，降幅高達93%。
內蒙古錫礦160臺新能源無人駕駛礦卡常態化運行，日剝離量突破15萬方，達人工效率85%以上，日均節約柴油11.25萬升。水口山有色鉛鋅選礦智能工廠獲評中國五礦先進級智能工廠，實現從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變。
這些數字背后，是礦山生產方式從“汗水驅動”向“數據驅動”的深刻變革。
然而，光鮮的數字之下，隱憂同樣不容忽視。
全國人大代表武漢琦直言，智慧礦山建設仍處于“點上突破、面上不優”的階段，系統性不強、協同性不高、實效性不高的問題依然突出。礦山惡劣環境工況下智能裝備適應性不足、運維能力弱，設備綜合效率僅65%，部分裝備存在“重展示、輕使用”的現象。
長沙礦山研究院數字與智能化事業部總經理寇向宇在2026第三屆磷鋰產業高質量發展大會上指出，當前礦山智能化建設成效不及預期，核心集中在三大癥結：系統“用不起來”、設備“不穩定”、方案“不貼合現場”。
中國工程院院士王國法在第二十八屆中國科協年會上更是一針見血：智能化建設亟須提高智能裝備的可靠性與適應性，打通常態化運行水平低、采掘失衡等堵點。無人駕駛礦卡偶遇水坑后，需要感知后計算能否過去，算力和速度都是制約因素，礦卡往往“卡”在那里；而人工作業則不需要停頓。
具體來看，問題集中在三個層面——
一是“建而難用”——系統成了擺設。 不少礦山在驗收時“風風光光”，驗收后智能系統卻淪為“大屏幕上的展示品”。井下極端復雜工況、行業數據質量短板、技術標準不統一等問題，導致大量先進智能技術難以實現規?；瘧谩?br/> 二是“用而不精”——數據價值未釋放。 當前不少礦山企業數據采集覆蓋率不足、多系統數據調用準確性不可追溯。投入巨資建設的智能系統，產生的海量數據卻沉睡在服務器里，未能真正轉化為決策依據和生產效益。
三是“精而不穩”——常態化運行水平低。 智能化裝備難以實現全自主運行，關鍵元件故障率偏高。一些礦山在試點階段表現良好，但轉入常態化生產后問題頻出。
二、破局之道：從“建好”到“用好”的四個關鍵
那么，如何讓已建成的智能礦山真正“轉起來、用得好、見實效”？從行業先行者的實踐中，可以提煉出四條路徑——
路徑一：打通數據“孤島”，讓數據真正“活起來”
智能礦山的核心是數據，但數據本身不是價值，數據的流動和應用才是價值。
唐首馬鐵礦的經驗值得借鑒。針對以往各系統獨立運行、數據孤島、管理滯后等痛點，他們以數字化中樞建設為抓手，整合生產調度、設備管控、安全監測、能源管理等多套獨立系統，實現全業務數據一網集成、全域共享。依托三維數字孿生系統，井下人員定位、設備運行、現場工況實時可視化呈現，應急調度與故障處置效率大幅提升。在此基礎上搭建標準化數據管理體系，統一全鏈條數據口徑，讓零散原始數據轉化為可分析、可預警、可決策的數據資產。
龍煤雞西礦業公司同樣直面“信息孤島”難題。受歷史因素影響，井下機電設備品牌繁多、型號雜亂，堪稱“萬國牌”設備集合。技術團隊一頭扎進井下，逐一排查管線，與各設備廠商反復溝通對接系統協議，建立統一數據接入標準。歷經一年多攻堅，建成的煤礦安全生產大數據智能綜合管理平臺日均處理數據量超500億條，覆蓋采掘、運輸、通風、排水等全生產環節。各礦數據孤島問題得到解決，系統可對瓦斯超限、CO異常、設備故障等關鍵指標自動預警。
路徑二：拒絕“一刀切”，堅持“一礦一策”
國家礦山安全監察局印發的《金屬非金屬礦山智能化建設指南（2025年版）》明確提出，要“充分考慮礦山基本條件和技術裝備能力，科學制定礦山智能化建設整體規劃和目標任務，‘一礦一策’探索實用管用的建設模式，避免‘一刀切’”。
王國法院士也指出，煤礦地質條件千差萬別，沒有一種掘進設備能適應所有地質條件。事實證明，礦山地質條件千差萬別，沒有一種方案能適應所有礦山。
赤峰市應急管理局堅持因礦施策、因需升級，科學制定“一礦一策”智能化建設方案，以第一批示范標桿企業為先驅，累計推廣鑿巖臺車、錨桿臺車等先進設備600余臺（套），實現企業先進工藝裝備全覆蓋。寇向宇也提出，行業可通過“項目+服務”一體化交付、技術托管與數據持續優化、“一礦一策”定制化賦能等創新服務體系，精準匹配不同礦山差異化工況條件。
路徑三：構建“感知—決策—執行”全閉環
智能礦山的本質，不是設備的堆砌，而是感知、分析、決策、執行的閉環系統。
寇向宇提出，行業應當構建“感知—決策—執行”全閉環智能化安全管控體系。在風險感知環節，依托AI視頻監控、多傳感器融合技術搭建全域立體化智能監測體系；在風險管控環節，打通數據壁壘，構建一體化智能管控架構；在風險規避環節，聚焦高危崗位無人化替代轉型。
寧夏棗泉煤礦的AI視覺系統就是這一理念的生動實踐——一年來捕捉了42起不安全行為、56次皮帶跑偏險情、65次皮帶異物險情，礦工們管這套系統叫“火眼金睛”。水口山有色鉛鋅選礦智能工廠以“穩工況、提品位、增回收、降消耗、減人員、保安全”為目標，將智能技術與選礦工藝深度融合。采礦、運輸、分選全部通過遠程遙控，高危崗位實現無人值守；選礦車間引入X射線智能分選設備，礦石剛運出礦井，機器就能自動識別礦石和廢石，精準分揀。
路徑四：強化運維與人才，建立長效運行機制
人才是“用好”智能礦山的最大瓶頸之一。目前行業亟需具備采礦與機電信息等專業融合的復合型人才。寇向宇也指出，礦山現場專業技術人員緊缺且老齡化嚴重，管理層也缺少有效的實時監管手段。
開灤集團唐山礦業公司緊扣礦井智能化升級戰略，構建“理論教學+實操演練+項目歷練”三位一體培養體系，依托實訓平臺常態化開展VR模擬操作、設備拆解組裝、遠程故障處置等實戰化培訓。培訓課堂延伸到機房、井下作業地點、智能化管控中心一線，手把手傳授智能運維、故障排查、系統調試實操技巧。
貴州能源集團提出用兩年左右時間，基本建成自主運維能力，培養一批既懂煤礦專業又懂智能化生產的復合型人才，推動智能化系統從“建得好”向“用得好、管得好”轉變。川東北某智能煤礦給出的解法是三條路并行：產教融合送出去學、定向委培內部轉崗、技術托管請人來干。
與此同時，國家層面也在加速推動。2026年，國家礦山安全監察局、工業和信息化部聯合開展礦山機器人應用驗證試點工作，聚焦礦山掘進、采礦、運輸、選礦等七類場景。著力解決當前礦山機器人可靠性、穩定性、場景適配性不足等難題，建立“應用驗證－效果反饋－改進完善－再應用驗證”閉環機制。
三、結語
智能礦山建設是一場持久戰，不是“交鑰匙工程”?！敖ǔ伞敝皇瞧瘘c，“用好、見效”才是終點。
當前，已建成的智能化示范煤礦整體仍處于中初級水平。從“中初級”邁向“高級”，從“有設備”到“有效益”，從“能驗收”到“能常態運行”，還有很長的路要走。
王國法院士表示，煤礦智能化是人工智能大規模賦能實體經濟的“超級試驗場”。數據正在成為第四大生產要素，產業工人正轉向數據標注與知識積累。正如一位老礦工從駕駛室轉到監控室后的感慨：“現在這些‘大家伙’自己會跑，我坐在這里就能看住它們，安全多了。”
讓數據真正成為礦山的新“礦藏”，讓智能真正成為安全的新“屏障”——這才是智能礦山建設的初心，也是“用好、見效”的真正內涵。
本文摘自微信公眾號：礦山安全天地
- 上一篇：沒有了;
- 下一篇：智慧礦山進入“交卷年”：誰是真智能，誰在補材料？
