落地成效
智能化成果看得见、摸得着
自2020年以来，我国煤矿智能化建设驶入“快车道”，在政策引导与技术创新双轮驱动下，取得一系列突破性成果，为煤炭行业高质量发展筑牢坚实根基。
中国工程院院士、中国煤炭科工集团首席科学家王国法介绍，中国煤科配合国家主管部门编制发布了建设指南和标准体系，建立了煤矿智能化技术与装备体系，为AI与煤矿行业融合提供了支撑。
经过几年快速发展，目前，我国煤矿智能化建设成果看得见、摸得着。“中国煤科与行业头部企业合作研发成功超长、超大采高、超高效率工作面智能化开采成套技术与装备，走到了世界前列。”王国法说。
在井下作业现场，智能化变革重塑生产流程。井下高可靠融合通信系统、多灾种智能检测综合防控系统实现常态化运行，智能供配电、主煤流无人化运输、供排水等系统实现常态化无人值守作业。智能采掘系统、煤矿机器人、露天矿卡无人驾驶系统等先进技术广泛应用，有效破解复杂地质条件下的安全生产难题。
王国法介绍，如今，我国已初步形成适配不同煤层赋存条件的智能化建设模式，减人、增安、提效成果显著。先进智能化煤矿的综合效率效益持续提升，跨界融合深度拓展，安全管控水平与管理效能双重跃升。危险苦累岗位人员大幅减少，职工作业环境显著改善，职业幸福感持续增强，为煤炭行业安全稳定、绿色低碳发展注入强劲动能。
技术突破
让AI真正从“机器看”升级为“机器思考”
如果说规模化落地是煤矿智能化的“面子”，那么核心技术的迭代突破就是“里子”。从早期的单一技术应用到如今的多模态大模型赋能，煤矿AI技术完成了从“感知智能”到“认知智能”的关键跃迁，各大企业的技术攻坚，让AI真正从“机器看”升级为“机器思考”。
王国法介绍，以国家级平台为依托，中国煤科加强原创技术和共性关键技术攻关，开发以“太阳石”大模型为底座的多场景应用大模型，构建行业级“算力+算法+数据+服务”新生态；聚焦透明地质保障、智能高效掘进、无人少人化开采等七大典型场景，融合应用AI+生产过程控制，实现少人无人化作业常态化。
南京北路智控科技股份公司副总经理祝青清晰梳理了技术发展的代际差异：第一代AI技术以固定算法视觉识别为核心，实现了从“人工盯”到“机器看”的跨越，解决了单点感知和初步联动预警问题，但存在无法理解复杂场景、不能融合多维数据、缺乏推理决策能力的天花板。而当下的技术突破，核心是构建了多模态融合感知能力和矿山垂类大模型认知能力。不再仅依赖视觉分析，而是融合AI视觉、传感器数据、设备运行状态甚至老师傅的隐性经验，让系统能够综合图像、声音、数值等多维信息精准预判。同时，通过微调与提示工程孵化的矿山垂类大模型，让AI从“工具”变成“专家”，软件也从固定功能菜单升级为可对话、可推理的智能助手，云边端全栈协同更让井下终端具备“边用边学、越用越懂”的进化能力。
北京龙软科技副总经理、总工程师景超则从技术范式层面，诠释了新一代AI技术的核心突破。煤炭行业AI已从早期视频AI分析，升级为煤矿多模态大模型驱动的多维智能分析与应用，在融合视频图像分析的基础上，实现了煤矿领域知识增强、多维矢量时空场景分析、大模型多智能体决策支持等关键技术突破，构建起“时空感知—决策支持—高效执行”的全新范式。这一范式深度赋能煤矿GIS系统、透明地质保障系统等核心业务系统，融入矿山私域数据，实现了智能监测、设计、问答、辅助决策等创新应用，精准解决了通用大模型专业知识不足、工程矢量图形处理难等行业痛点，推动矿山管理决策从“人为经验驱动”向“数据—知识双驱动”转型。
从企业实践来看，技术突破不再是单点创新，而是全链路的体系化升级。各大企业各有侧重、协同发力，让煤矿AI技术真正贴合生产实际，成为安全生产管控的智能化内核。
直面痛点
从“用起来”向“好起来”跨越
在煤矿智能化从“系统性落地”迈向“高质量进阶”，深水区的痛点也随之浮现。行业专家坦言，当前难点已非初级感知，而是跨场景泛化、多源数据融合、垂类大模型落地等深层次问题。
王国法认为，AI+煤矿发展的核心重点是构建五大体系：高可靠自适应的智能化技术与装备体系、风险实时感知的智能安全保障体系、协同一体化的智能绿色生产与全生命周期运维管理体系、持续优化的煤矿智能化标准体系和多层次的智能化人才培养体系，为煤炭行业发展筑牢基础。
针对当下的核心技术痛点，头部企业已明确攻坚路径。南京北路智控科技股份公司直面跨场景语义鸿沟、多源异构数据融合、垂类大模型落地三大难题，重点攻关三大方向：推进矿山垂类大模型与边缘智能的协同进化，让千亿参数模型的认知能力下沉至井下终端；构建多模态融合感知与知识决策引擎，用图神经网络和知识图谱打造“风险关联网络”；研发软件定义的感知终端与数字孪生体，实现AI监测结果的三维空间实时映射，让决策支持从“看得见”到“听得懂、能对话”。
龙软科技则聚焦通用大模型在煤矿领域的“水土不服”问题，提出三大攻关重点：突破时空大模型关键技术，构建煤矿专用多模态时空数据集，实现矢量数据与通用多模态数据的对齐融合，让AI触及“采、掘、机、运、通”等核心业务流程；攻关基于煤矿时空大模型的本体智能体及自主多智能体协同分析技术，提升AI分析的准确性和实用性，强化对水、火、瓦斯、顶板等安全生产痛点的支撑；建立具有煤矿领域特点的大模型评测体系，明确专业覆盖度、性能参数等指标，推动AI技术的可信应用和深度落地。
从政策引导到企业攻坚，从技术突破到场景落地，AI+煤矿的发展早已不是孤军奋战，而是形成了全行业协同的产业生态。这些企业在一线的真刀真枪，让煤矿智能化从纸面规划变成了井下的真实场景。
当然，技术落地最终要回归实践应用，政策有了、技术有了，煤矿的矿长、总工、一线职工究竟怎么看、怎么用这些AI技术？下一期，我们走进煤矿生产一线，听他们讲述AI+煤矿的真实体验！
【互动留言】
如今，在煤矿，AI与我们每一个人都有关。
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