礦山行業作為能源與工業原料的核心供給端，長期面臨 “安全生產壓力大、人工效率低、技術落地難” 等痛點。隨著 AI 大模型與工業互聯網技術的深度融合，智慧礦山已從 “政策引導” 邁入 “規模化落地” 階段。本文基于 AI 大模型智慧礦山行業解決方案，從政策背景、業務框架、核心痛點解決、技術底座及落地案例等維度，拆解礦山智能化轉型的路徑與實踐，為行業技術從業者提供參考。
一、礦山業務轉型框架：“3 領域 + 2 核心”
礦山智能化需圍繞 “生產、經營、支撐” 三大領域，以 “安全（生產前提）” 和 “效率（核心目標）” 為核心，構建全鏈路智能體系，具體拆解如下：
二、核心痛點攻堅：兩大關鍵場景的 AI 解決方案
礦山行業的痛點集中在 “安全生產” 與 “輔助運輸調度”，二者直接影響礦山的生存底線與運營成本。AI 大模型通過 “多模態感知 + 智能分析 + 閉環管理”，實現從 “被動應對” 到 “主動預防” 的轉變。
1. 安全生產場景：破解 “人、設備、環境” 三不難題
（1）行業痛點：“難覆蓋、缺監工、查不準”
?90% 以上的煤礦安全事故源于 “疏忽與違規”，核心是 “人、設備、環境” 的 “三不” 管理漏洞（人的不安全行為：未戴安全帽、吸煙；設備的不安全狀態：車輛超速、皮帶堆煤；環境的不安全因素：井下火焰、煙霧）；
?礦井巷道長達數十公里，人工監控 “盯不過來”，大量攝像頭淪為 “事后取證工具”，無法實時預警；
?年輕人下井意愿低，從業人員流失加劇，傳統 “人管人” 模式效率低下。
（2）AI 解決方案：多級管控 + 多模態 AI 分析
構建 “集團 - 礦級 - 邊緣” 三級安全生產管理平臺，融合視覺、紅外、振動等多源數據，實現 “實時監測 - 智能預警 - 閉環處置” 全流程自動化：
?核心能力：
a.多模態 AI 模型庫：覆蓋 行業專屬模型（如掘進支護未到位識別、皮帶異物檢測、井下火焰預警）；
b.預警一張圖：實時展示安全指數趨勢、預警類別排名、風險等級占比，支持分級推送（秒級響應）；
c.人機協同巡檢：結合智能安全帽、巡檢機器人、無人機，實現 “人工 + 機器” 聯動，巡檢覆蓋范圍提升 50%，隱患發現時間縮短至秒級。
2. 輔運智能調度場景：降本增效的核心抓手
輔助運輸是礦山運營的 “血脈”，涉及礦車、人員、物料的協同，傳統人工調度存在 “路徑不合理、供需不匹配、成本高” 等問題。
（1）AI 解決方案：“AI 輔運大腦 + 全要素管控”
基于 “展示層 - 應用層 - 平臺層 - 模型層 - 硬件層” 五級架構，以運籌優化與機器學習模型為核心，實現運輸資源最優配置：
?核心技術：
d.智能調度模型：包括車輛調度優化模型、路徑規劃模型、突發任務處理模型，通過抽象數學建模（定義變量、目標、約束）求解最優解；
e.全要素數據融合：整合車輛定位、駕駛員數據、地圖信息、物料需求，實現 “運輸供需精準匹配”；
f.車路協同：改造井下通訊設施，支持礦車無人駕駛、交通信號燈智能控制，減少人為操作失誤。
四、技術底座：支撐智慧礦山落地的 “四大支柱”
礦山智能化需依托穩定、高效的技術底座，涵蓋 “云智一體、數據融合、敏捷開發、時空管理” 四大能力，為上層應用提供支撐。
1. 云底座：邊云協同的 IT 基礎設施
構建 “集團專有云 - 企業云 - 邊緣云” 三級云架構，實現 “核心業務穩態運行 + 邊緣業務實時響應”：
?邊緣層：部署邊緣工作站、加速卡，處理井下實時數據（如設備振動、視頻流）；
?云層：部署 AI 算力資源池（GPU、異構芯片），支持分布式訓練與推理加速；
?網絡層：通過專線 / SD-WAN 實現礦區間高速互聯，保障數據傳輸穩定。
2. 數據中臺：構建礦山數據資產
匯聚生產、經營、安全等全業務數據，實現 “數據采集 - 建模 - 開發 - 分析” 全流程低代碼化：
?核心能力：向導式數據采集、可視化建模、拖拽式 ETL、智能問數（如 “查詢青海省各市銷售額占比”“查看 X 設備庫存”），降低業務人員使用門檻。
3. 低代碼開發平臺：敏捷響應業務需求
低代碼平臺通過 “組件化拖拽” 實現 “分鐘級開發”：
?內置百余款組件（如表單、圖表、地圖），業務人員無需代碼基礎即可搭建應用（如設備巡檢單、生產報表），消除數據孤島。
4. GIS 平臺：時空大數據管理
基于高精度地圖與實時定位，實現礦山 “運前規劃 - 運中導航 - 運后分析”：
?覆蓋貨車導航、地址標準化、軌跡分析等能力，支持井下 / 廠區內精準導航。
五、礦山大模型：從 “工具” 到 “專家” 的跨越
AI 大模型并非 “空中樓閣”，而是深入礦山具體場景，實現 “人機交互從 GUI 到 CUI（自然語言交互）” 的轉變，典型應用包括：
?電運維：解答電力運維問題（如 “漏電電流如何形成”），提供維修視頻指導，自動識別設備故障并執行變電所操作；
?調度助手：語音調用生產數據（如皮帶運輸、采掘數據），自動生成日報 / 月報，協助下發調度指令；
?數字專家：提供安全規程問答、設備故障處理知識，成為 “隨身技術顧問”，降低對資深專家的依賴。
六、落地案例：煤礦作業過程安全監測
煤礦此前已接入工業視頻，但依賴人工監控，異常事件需 “事后回放取證”，無法及時處置。通過部署 AI 解決方案：
?構建 “礦區 - 工段 - 設備” 三級安全管控體系，接入護幫支護檢測、皮帶智能分析、罐籠人員行為檢測等模型；
?實現 “異常秒級預警”，如皮帶堆煤、風門異常狀態實時推送至調度室，處置效率提升；
?智能配電室、打鉆行為檢測等場景實現無人化監控，減少下井人員 。
七、總結與展望
礦山智能化是 “政策驅動、技術賦能、業務牽引” 的綜合工程，AI 大模型的價值在于將 “碎片化的技術能力” 整合為 “全鏈路的智慧方案”，解決 “安全、效率、成本” 三大核心痛點。未來，隨著國產化技術的成熟、大模型場景化能力的深化，礦山將逐步實現 “全場景無人化、全流程智能化、全要素綠色化”，成為工業智能化轉型的標桿領域。
對于技術從業者而言，礦山智能化既需要 “懂技術”（AI、大數據、工業互聯網），也需要 “懂業務”（開采、運輸、運維），唯有 “技術與業務深度融合”，才能讓智慧礦山真正落地見效。
