矿山行业作为能源与工业原料的核心供给端，长期面临 “安全生产压力大、人工效率低、技术落地难” 等痛点。随着 AI 大模型与工业互联网技术的深度融合，智慧矿山已从 “政策引导” 迈入 “规模化落地” 阶段。本文基于 AI 大模型智慧矿山行业解决方案，从政策背景、业务框架、核心痛点解决、技术底座及落地案例等维度，拆解矿山智能化转型的路径与实践，为行业技术从业者提供参考。

一、矿山业务转型框架：“3 领域 + 2 核心”

矿山智能化需围绕 “生产、经营、支撑” 三大领域，以 “安全（生产前提）” 和 “效率（核心目标）” 为核心，构建全链路智能体系，具体拆解如下：

二、核心痛点攻坚：两大关键场景的 AI 解决方案

矿山行业的痛点集中在 “安全生产” 与 “辅助运输调度”，二者直接影响矿山的生存底线与运营成本。AI 大模型通过 “多模态感知 + 智能分析 + 闭环管理”，实现从 “被动应对” 到 “主动预防” 的转变。
1. 安全生产场景：破解 “人、设备、环境” 三不难题
（1）行业痛点：“难覆盖、缺监工、查不准”
•90% 以上的煤矿安全事故源于 “疏忽与违规”，核心是 “人、设备、环境” 的 “三不” 管理漏洞（人的不安全行为：未戴安全帽、吸烟；设备的不安全状态：车辆超速、皮带堆煤；环境的不安全因素：井下火焰、烟雾）；
•矿井巷道长达数十公里，人工监控 “盯不过来”，大量摄像头沦为 “事后取证工具”，无法实时预警；
•年轻人下井意愿低，从业人员流失加剧，传统 “人管人” 模式效率低下。
（2）AI 解决方案：多级管控 + 多模态 AI 分析
构建 “集团 - 矿级 - 边缘” 三级安全生产管理平台，融合视觉、红外、振动等多源数据，实现 “实时监测 - 智能预警 - 闭环处置” 全流程自动化：
•核心能力：
a.多模态 AI 模型库：覆盖 行业专属模型（如掘进支护未到位识别、皮带异物检测、井下火焰预警）；
b.预警一张图：实时展示安全指数趋势、预警类别排名、风险等级占比，支持分级推送（秒级响应）；
c.人机协同巡检：结合智能安全帽、巡检机器人、无人机，实现 “人工 + 机器” 联动，巡检覆盖范围提升 50%，隐患发现时间缩短至秒级。

2. 辅运智能调度场景：降本增效的核心抓手
辅助运输是矿山运营的 “血脉”，涉及矿车、人员、物料的协同，传统人工调度存在 “路径不合理、供需不匹配、成本高” 等问题。
（1）AI 解决方案：“AI 辅运大脑 + 全要素管控”
基于 “展示层 - 应用层 - 平台层 - 模型层 - 硬件层” 五级架构，以运筹优化与机器学习模型为核心，实现运输资源最优配置：
•核心技术：
d.智能调度模型：包括车辆调度优化模型、路径规划模型、突发任务处理模型，通过抽象数学建模（定义变量、目标、约束）求解最优解；
e.全要素数据融合：整合车辆定位、驾驶员数据、地图信息、物料需求，实现 “运输供需精准匹配”；
f.车路协同：改造井下通讯设施，支持矿车无人驾驶、交通信号灯智能控制，减少人为操作失误。

四、技术底座：支撑智慧矿山落地的 “四大支柱”

矿山智能化需依托稳定、高效的技术底座，涵盖 “云智一体、数据融合、敏捷开发、时空管理” 四大能力，为上层应用提供支撑。
1. 云底座：边云协同的 IT 基础设施
构建 “集团专有云 - 企业云 - 边缘云” 三级云架构，实现 “核心业务稳态运行 + 边缘业务实时响应”：
•边缘层：部署边缘工作站、加速卡，处理井下实时数据（如设备振动、视频流）；
•云层：部署 AI 算力资源池（GPU、异构芯片），支持分布式训练与推理加速；
•网络层：通过专线 / SD-WAN 实现矿区间高速互联，保障数据传输稳定。
2. 数据中台：构建矿山数据资产
汇聚生产、经营、安全等全业务数据，实现 “数据采集 - 建模 - 开发 - 分析” 全流程低代码化：
•核心能力：向导式数据采集、可视化建模、拖拽式 ETL、智能问数（如 “查询青海省各市销售额占比”“查看 X 设备库存”），降低业务人员使用门槛。
3. 低代码开发平台：敏捷响应业务需求
低代码平台通过 “组件化拖拽” 实现 “分钟级开发”：
•内置百余款组件（如表单、图表、地图），业务人员无需代码基础即可搭建应用（如设备巡检单、生产报表），消除数据孤岛。
4. GIS 平台：时空大数据管理
基于高精度地图与实时定位，实现矿山 “运前规划 - 运中导航 - 运后分析”：
•覆盖货车导航、地址标准化、轨迹分析等能力，支持井下 / 厂区内精准导航。

五、矿山大模型：从 “工具” 到 “专家” 的跨越

AI 大模型并非 “空中楼阁”，而是深入矿山具体场景，实现 “人机交互从 GUI 到 CUI（自然语言交互）” 的转变，典型应用包括：
•电运维：解答电力运维问题（如 “漏电电流如何形成”），提供维修视频指导，自动识别设备故障并执行变电所操作；
•调度助手：语音调用生产数据（如皮带运输、采掘数据），自动生成日报 / 月报，协助下发调度指令；
•数字专家：提供安全规程问答、设备故障处理知识，成为 “随身技术顾问”，降低对资深专家的依赖。

六、落地案例：煤矿作业过程安全监测

煤矿此前已接入工业视频，但依赖人工监控，异常事件需 “事后回放取证”，无法及时处置。通过部署 AI 解决方案：
•构建 “矿区 - 工段 - 设备” 三级安全管控体系，接入护帮支护检测、皮带智能分析、罐笼人员行为检测等模型；
•实现 “异常秒级预警”，如皮带堆煤、风门异常状态实时推送至调度室，处置效率提升；
•智能配电室、打钻行为检测等场景实现无人化监控，减少下井人员 。

七、总结与展望

矿山智能化是 “政策驱动、技术赋能、业务牵引” 的综合工程，AI 大模型的价值在于将 “碎片化的技术能力” 整合为 “全链路的智慧方案”，解决 “安全、效率、成本” 三大核心痛点。未来，随着国产化技术的成熟、大模型场景化能力的深化，矿山将逐步实现 “全场景无人化、全流程智能化、全要素绿色化”，成为工业智能化转型的标杆领域。
对于技术从业者而言，矿山智能化既需要 “懂技术”（AI、大数据、工业互联网），也需要 “懂业务”（开采、运输、运维），唯有 “技术与业务深度融合”，才能让智慧矿山真正落地见效。