智能矿山“已建成”，如何“用好、见效”才是真功夫
[2026-08-19 14:42:40]详细说明：
截至2025年底，全国已建成智能化煤矿1066处，智能化产能占比突破65%。从蓝图到现实，一座座智能矿山拔地而起，一批批示范项目通过验收。
然而，“建成”不等于“用好”，“验收”不等于“见效”。当智能矿山建设的“上半场”交出亮眼成绩单，如何打好“用好、见效”的“下半场”，才是真正考验行业智慧的关键命题。
一、成绩单背后，有成绩也有隐忧
先看一组令人振奋的数字——
首钢矿业43台电动矿卡实现无人驾驶常态化自主运行，累计减少岗位人员150人，人员降幅达79%，年节约人工成本4200万元。矿区已实现小雨小雪天气下的常态化作业，无人矿卡与有人设备高效混编、混装、混卸，人工日均干预频次小于10次，整体作业效率对标并超越人工驾驶水平。
首钢矿业唐首马铁矿选矿环节建成“黑灯工厂”，依托自研7大选矿工艺模型，实现破碎、磨选工序一键启停、料位自适应自主运行，选矿岗位人工干预频次每班从238次降至23次，降幅高达93%。
内蒙古锡矿160台新能源无人驾驶矿卡常态化运行，日剥离量突破15万方，达人工效率85%以上，日均节约柴油11.25万升。水口山有色铅锌选矿智能工厂获评中国五矿先进级智能工厂，实现从“经验驱动”向“数据驱动”转变。
这些数字背后，是矿山生产方式从“汗水驱动”向“数据驱动”的深刻变革。
然而，光鲜的数字之下，隐忧同样不容忽视。
全国人大代表武汉琦直言，智慧矿山建设仍处于“点上突破、面上不优”的阶段，系统性不强、协同性不高、实效性不高的问题依然突出。矿山恶劣环境工况下智能装备适应性不足、运维能力弱，设备综合效率仅65%，部分装备存在“重展示、轻使用”的现象。
长沙矿山研究院数字与智能化事业部总经理寇向宇在2026第三届磷锂产业高质量发展大会上指出，当前矿山智能化建设成效不及预期，核心集中在三大症结：系统“用不起来”、设备“不稳定”、方案“不贴合现场”。
中国工程院院士王国法在第二十八届中国科协年会上更是一针见血：智能化建设亟须提高智能装备的可靠性与适应性，打通常态化运行水平低、采掘失衡等堵点。无人驾驶矿卡偶遇水坑后，需要感知后计算能否过去，算力和速度都是制约因素，矿卡往往“卡”在那里；而人工作业则不需要停顿。
具体来看，问题集中在三个层面——
一是“建而难用”——系统成了摆设。 不少矿山在验收时“风风光光”，验收后智能系统却沦为“大屏幕上的展示品”。井下极端复杂工况、行业数据质量短板、技术标准不统一等问题，导致大量先进智能技术难以实现规模化应用。
二是“用而不精”——数据价值未释放。 当前不少矿山企业数据采集覆盖率不足、多系统数据调用准确性不可追溯。投入巨资建设的智能系统，产生的海量数据却沉睡在服务器里，未能真正转化为决策依据和生产效益。
三是“精而不稳”——常态化运行水平低。 智能化装备难以实现全自主运行，关键元件故障率偏高。一些矿山在试点阶段表现良好，但转入常态化生产后问题频出。
二、破局之道：从“建好”到“用好”的四个关键
那么，如何让已建成的智能矿山真正“转起来、用得好、见实效”？从行业先行者的实践中，可以提炼出四条路径——
路径一：打通数据“孤岛”，让数据真正“活起来”
智能矿山的核心是数据，但数据本身不是价值，数据的流动和应用才是价值。
唐首马铁矿的经验值得借鉴。针对以往各系统独立运行、数据孤岛、管理滞后等痛点，他们以数字化中枢建设为抓手，整合生产调度、设备管控、安全监测、能源管理等多套独立系统，实现全业务数据一网集成、全域共享。依托三维数字孪生系统，井下人员定位、设备运行、现场工况实时可视化呈现，应急调度与故障处置效率大幅提升。在此基础上搭建标准化数据管理体系，统一全链条数据口径，让零散原始数据转化为可分析、可预警、可决策的数据资产。
龙煤鸡西矿业公司同样直面“信息孤岛”难题。受历史因素影响，井下机电设备品牌繁多、型号杂乱，堪称“万国牌”设备集合。技术团队一头扎进井下，逐一排查管线，与各设备厂商反复沟通对接系统协议，建立统一数据接入标准。历经一年多攻坚，建成的煤矿安全生产大数据智能综合管理平台日均处理数据量超500亿条，覆盖采掘、运输、通风、排水等全生产环节。各矿数据孤岛问题得到解决，系统可对瓦斯超限、CO异常、设备故障等关键指标自动预警。
路径二：拒绝“一刀切”，坚持“一矿一策”
国家矿山安全监察局印发的《金属非金属矿山智能化建设指南（2025年版）》明确提出，要“充分考虑矿山基本条件和技术装备能力，科学制定矿山智能化建设整体规划和目标任务，‘一矿一策’探索实用管用的建设模式，避免‘一刀切’”。
王国法院士也指出，煤矿地质条件千差万别，没有一种掘进设备能适应所有地质条件。事实证明，矿山地质条件千差万别，没有一种方案能适应所有矿山。
赤峰市应急管理局坚持因矿施策、因需升级，科学制定“一矿一策”智能化建设方案，以第一批示范标杆企业为先驱，累计推广凿岩台车、锚杆台车等先进设备600余台（套），实现企业先进工艺装备全覆盖。寇向宇也提出，行业可通过“项目+服务”一体化交付、技术托管与数据持续优化、“一矿一策”定制化赋能等创新服务体系，精准匹配不同矿山差异化工况条件。
路径三：构建“感知—决策—执行”全闭环
智能矿山的本质，不是设备的堆砌，而是感知、分析、决策、执行的闭环系统。
寇向宇提出，行业应当构建“感知—决策—执行”全闭环智能化安全管控体系。在风险感知环节，依托AI视频监控、多传感器融合技术搭建全域立体化智能监测体系；在风险管控环节，打通数据壁垒，构建一体化智能管控架构；在风险规避环节，聚焦高危岗位无人化替代转型。
宁夏枣泉煤矿的AI视觉系统就是这一理念的生动实践——一年来捕捉了42起不安全行为、56次皮带跑偏险情、65次皮带异物险情，矿工们管这套系统叫“火眼金睛”。水口山有色铅锌选矿智能工厂以“稳工况、提品位、增回收、降消耗、减人员、保安全”为目标，将智能技术与选矿工艺深度融合。采矿、运输、分选全部通过远程遥控，高危岗位实现无人值守；选矿车间引入X射线智能分选设备，矿石刚运出矿井，机器就能自动识别矿石和废石，精准分拣。
路径四：强化运维与人才，建立长效运行机制
人才是“用好”智能矿山的最大瓶颈之一。目前行业亟需具备采矿与机电信息等专业融合的复合型人才。寇向宇也指出，矿山现场专业技术人员紧缺且老龄化严重，管理层也缺少有效的实时监管手段。
开滦集团唐山矿业公司紧扣矿井智能化升级战略，构建“理论教学+实操演练+项目历练”三位一体培养体系，依托实训平台常态化开展VR模拟操作、设备拆解组装、远程故障处置等实战化培训。培训课堂延伸到机房、井下作业地点、智能化管控中心一线，手把手传授智能运维、故障排查、系统调试实操技巧。
贵州能源集团提出用两年左右时间，基本建成自主运维能力，培养一批既懂煤矿专业又懂智能化生产的复合型人才，推动智能化系统从“建得好”向“用得好、管得好”转变。川东北某智能煤矿给出的解法是三条路并行：产教融合送出去学、定向委培内部转岗、技术托管请人来干。
与此同时，国家层面也在加速推动。2026年，国家矿山安全监察局、工业和信息化部联合开展矿山机器人应用验证试点工作，聚焦矿山掘进、采矿、运输、选矿等七类场景。着力解决当前矿山机器人可靠性、稳定性、场景适配性不足等难题，建立“应用验证－效果反馈－改进完善－再应用验证”闭环机制。
三、结语
智能矿山建设是一场持久战，不是“交钥匙工程”。“建成”只是起点，“用好、见效”才是终点。
当前，已建成的智能化示范煤矿整体仍处于中初级水平。从“中初级”迈向“高级”，从“有设备”到“有效益”，从“能验收”到“能常态运行”，还有很长的路要走。
王国法院士表示，煤矿智能化是人工智能大规模赋能实体经济的“超级试验场”。数据正在成为第四大生产要素，产业工人正转向数据标注与知识积累。正如一位老矿工从驾驶室转到监控室后的感慨：“现在这些‘大家伙’自己会跑，我坐在这里就能看住它们，安全多了。”
让数据真正成为矿山的新“矿藏”，让智能真正成为安全的新“屏障”——这才是智能矿山建设的初心，也是“用好、见效”的真正内涵。
本文摘自微信公众号：矿山安全天地
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