矿安1号提“人工智能+矿山”,行业智能化建设如何真正提速扩面?

  近日，国家矿山安全监察局印发《2026年矿山安全生产工作要点》（矿安〔2026〕1号，下称“矿安1号”），明确提出深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能、物联网、无人驾驶等高水平矿山安全生产场景应用，加快推进矿山智能化建设提速扩面。这一部署既是对矿山安全生产治本攻坚的升级要求，也是推动矿业产业转型升级、培育新质生产力的关键抓手。当前，我国矿山智能化建设已取得积极成效，但仍存在发展不平衡、技术落地不畅、人才短缺、标准不统一等痛点，要让“人工智能+矿山”从政策引导转化为行业实效，真正实现智能化建设提速扩面，需立足政策导向、聚焦核心痛点、借鉴典型经验，构建“政策引领、技术突破、实践落地、人才支撑、协同发力”的全方位推进体系。

一、锚定政策导向，强化顶层设计，破解“发展不均”难题

矿安1号的核心导向的是“以智保安、以智提效”，而当前矿山智能化建设的突出瓶颈是区域、矿种、规模间的发展失衡——煤矿智能化起步早、推进快，非煤矿山则因矿岩硬度大、生产工艺复杂等问题进展滞后；大型国企领跑在前，中小民营矿山因资金、技术不足难以跟进[3]。破解这一难题，需以政策为抓手，强化顶层设计，推动智能化建设从“单点突破”向“全域协同”转变。

一是细化政策落地举措，强化刚性约束与激励引导。结合矿安1号28条硬措施要求，各地需结合区域矿山特点，制定差异化实施方案，将智能化建设指标纳入矿山安全生产考核，明确煤矿、非煤矿山智能化建设的时间表、路线图和责任人。同时，完善激励政策，加大财政资金倾斜，对智能化改造成效显著的矿山企业给予税收减免、信贷支持，对滞后于要求的企业实行约谈、限期整改，推动“要我智能化”向“我要智能化”转变。针对中小矿山资金压力大的问题，可探索政府引导、企业主导、社会资本参与的多元化投入机制，降低智能化改造门槛。

二是完善标准体系，打通“数据壁垒”。当前矿山智能化领域存在“各自为战”现象，不同企业、不同系统的数据格式不统一，难以实现协同联动。需加快完善智能化矿山标准体系，重点推进《智能化矿山数据融合共享规范》的推广应用，健全地质勘探、装备研发、生产运行、安全管理等全流程标准，发布人工智能、5G等新技术典型应用场景目录。同时，推动矿山数据“一网通联”，构建全国矿山智能化数据共享平台，实现环境监测、设备运行、人员定位等数据的实时汇聚、互联互通，为人工智能算法训练、智能决策提供数据支撑，让智能化系统从“孤立运行”走向“协同发力”。

三是构建协同发展格局，强化示范引领。以山西、山东、陕西等煤矿集中地区为引领，带动其他区域加快煤矿智能化建设；在河北、辽宁、云南等非煤矿山集中地区，打造一批智能化标杆矿山，总结可复制、可推广的经验模式。充分发挥首钢杏山铁矿、晋能控股集团等标杆企业的示范作用，推广其“顶层设计先行、分类施策推进”的建设路径，带动中小矿山加快智能化改造步伐，推动智能化建设覆盖各类矿种、各个规模的矿山企业。

二、聚焦技术突破，强化创新驱动，破解“落地不畅”难题

人工智能在矿山的落地，核心是技术与场景的深度融合。当前，部分智能化技术“叫好不叫座”，要么适配性不足，难以应对复杂矿山环境；要么核心技术“卡脖子”，依赖进口装备，导致落地成本高、维护难度大。结合矿安1号“围绕关键技术和装备开展科技攻关”的要求，需聚焦矿山生产核心场景，强化技术创新与成果转化，让人工智能技术真正扎根矿山、发挥实效。

一是攻坚核心技术，突破“卡脖子”瓶颈。聚焦矿安1号明确的透明地质、智能掘进、无人驾驶等关键领域，鼓励科研机构、高校与企业联合组建创新平台，开展针对性攻关[3]。重点突破三大类技术：其一，基础感知技术，研发高精度矿用传感器、三维激光扫描等设备，提升井下环境、矿岩特性、设备状态的精准感知能力，解决“感知不精准”的问题，如首钢杏山铁矿采用三维扫描仪代替人工测量，实现危险点位精准监测；其二，核心算法技术，加快矿山人工智能大模型的迭代优化，构建覆盖灾害预警、工艺优化、人员管控的算法体系，如“矿安智脑”项目构建的矿山安全大模型，可实现危险源主动辨识、事故预测预警等功能；其三，装备适配技术，推动智能装备轻量化、防爆化改造，研发适配不同矿山场景的智能掘进、铲运、运输装备，如杏山铁矿联合研发的掘进装药台车，大幅减少作业人员、提升效率。

二是推动场景落地，实现“从试点到普及”。人工智能的价值在于应用，需立足矿山生产全流程，挖掘可复制、高价值的应用场景，避免“为了智能而智能”。结合矿安1号要求，重点推进三大场景普及：其一，安全管控场景，推广AI视频智能监控、“反三违”识别、重大灾害智能预警系统，如杏山铁矿利用视觉AI技术实现破碎机放矿口查看、安全帽佩戴识别等功能，提升安全管控智能化水平[2]；其二，生产作业场景，加快井下无人开采、远程操控推广，如杏山铁矿实现电机车无人驾驶、铲运机远程操控，让作业人员“从井下到井上”，同时推进固定设备集中化管控，实现溜破系统、主井提升系统无人干预全自动运行；其三，管理运维场景，构建智慧管理平台，实现生产、设备、成本等模块的动态管控，如杏山铁矿搭建“工控一张图”“管理一张图”，提升管理效能。

三是完善技术保障，降低落地门槛。一方面，培育矿山机器人应用验证中心，加快矿山机器人研发及迭代更新，发布《矿山机器人重点研发目录》，推动危险繁重岗位机器人“能替尽替”；另一方面，建立技术服务体系，鼓励科技企业为中小矿山提供智能化改造“一站式服务”，涵盖方案设计、装备供应、调试运维等全流程，解决中小矿山“不会改、改不起、用不好”的问题。同时，推进矿用设备全生命周期智慧监管平台建设，规范设备研发、生产、应用、报废全流程管理，提升装备可靠性与运维效率。

三、强化实践落地，优化运营模式，破解“实效不足”难题

智能化建设不是“一次性投入”，而是“长期运营、持续优化”的过程。部分矿山企业盲目跟风改造，缺乏科学规划，导致智能化系统建成后闲置、运维成本过高，难以发挥实际效益。借鉴首钢杏山铁矿十余年的实践经验，需坚持“实用为王、效益优先”，优化运营模式，推动智能化建设从“重建设”向“重实效”转变。

一是坚持分类施策，科学规划建设路径。不同矿种、不同开采条件的矿山，智能化建设重点不同，需避免“一刀切”。对于新建矿山，严格按照智能化标准一体设计、同步建设，优先采用先进技术装备，打造智能化标杆矿山；对于老旧矿山，结合生产实际，优先改造危险繁重岗位、关键生产环节，按照“脱离现场降低安全风险、多人变少人、少人变无人”的“三步走”战略，分步推进改造，避免盲目投入。对于煤矿，重点推进智能采掘、瓦斯智能预警等场景；对于非煤矿山，聚焦井下无人作业、边坡智能监测等核心需求，提升智能化适配性[3]。

二是优化运营管理，提升智能化系统利用率。矿山企业需建立与智能化建设相匹配的运营管理体系，打破传统部门壁垒，组建专业化的智能化运维团队，负责系统调试、算法优化、设备维护等工作，避免“重建设、轻运维”。同时，推动生产流程重构，适配智能化生产模式，如杏山铁矿通过智能化改造，优化劳动组织，将用工人数从最高峰的937人减少到560人，单班下井人员控制在40人以内，大幅提升劳动生产率与安全水平。此外，建立智能化建设成效评估机制，定期对系统运行效果、安全效益、经济效益进行评估，及时优化调整，确保智能化系统持续发挥作用。

三是推动降本增效，增强企业内生动力。智能化建设的核心目标之一是“减人增安提效”，需让企业真正感受到智能化带来的实际效益，才能激发其推进智能化建设的内生动力。一方面，通过智能化改造减少井下作业人员，降低安全风险与人工成本；另一方面，优化生产工艺，提升生产效率，如杏山铁矿主井提矿效率从546吨/小时提高到571吨/小时，全员劳动生产率从4319吨/人提升到6038吨/人。同时，利用人工智能技术优化能耗、耗材管理，降低运营成本，让智能化建设成为企业降本增效、提升核心竞争力的重要支撑。

四、夯实人才支撑，培育专业队伍，破解“人才短缺”难题

人工智能+矿山，关键在人。当前，矿山行业普遍面临“专业人才短缺”的困境——既懂矿山生产、又懂人工智能的复合型人才匮乏，一线运维人员智能化操作水平不足，高端研发人才引育难度大，成为制约智能化建设提速扩面的重要因素[3]。结合矿安1号“提升从业人员素养”的要求，需构建“引育并举、校企协同”的人才培养体系，为智能化建设提供人力保障。

一是培育复合型人才，适配岗位需求。深化校企合作，推动高校、职业院校增设“人工智能+矿山”相关专业，结合矿山实际需求，优化课程设置，重点培养既掌握矿山地质、采矿工程等专业知识，又具备人工智能、大数据、物联网等技术能力的复合型人才。同时，加强企业内部培训，针对一线员工开展智能化设备操作、系统运维等实操培训，针对管理人员开展智能化理念、运营管理等培训，提升全员智能化素养。如杏山铁矿高度重视人才培养，中高级以上技能人员比例达到65%，先后培育出多名全国技术能手，为智能化建设提供了坚实人才支撑。

二是引进高端人才，强化创新引领。制定针对性的人才引进政策，重点引进人工智能算法研发、智能装备研发、智能化系统设计等高端人才，给予优厚的薪酬待遇与发展空间，破解高端人才引育难题。同时，搭建人才创新平台，鼓励高端人才牵头开展技术攻关，推动创新成果转化，如“矿安智脑”项目集聚了多所高校、企业的高端人才，联合开展矿山安全智能化技术探索。此外，加强行业人才交流，举办智能化技术研讨会、技能竞赛等活动，促进人才相互学习、共同提升。

三是完善激励机制，留住核心人才。建立健全与智能化建设相匹配的人才激励机制，将智能化技术应用成效、技术创新成果与薪酬待遇、职称评定、评优评先挂钩，激发人才工作积极性与创造性。同时，优化人才发展环境，改善矿山工作条件，破除人才发展壁垒，让复合型人才、一线运维人才在矿山能够实现自身价值，留住核心人才、稳定人才队伍。

五、深化协同发力，凝聚多方合力，破解“单打独斗”难题

矿山智能化建设是一项系统性工程，涉及政府、企业、科研机构、高校、行业协会等多个主体，单一主体难以完成，需深化协同合作，凝聚多方合力，形成“政府引导、企业主体、科研支撑、协会联动”的推进格局，推动智能化建设提速扩面。

一是强化政企协同，凝聚推进合力。政府部门重点做好政策制定、标准完善、监管引导、资金支持等工作，搭建政企沟通平台，及时解决企业智能化建设中遇到的政策、资金、技术等难题[3]；企业作为智能化建设的主体，需主动承担主体责任，结合自身实际制定智能化建设方案，加大投入力度，推动技术落地与成果转化。同时，政府联合企业开展智能化建设“回头看”，总结经验、查找不足，持续优化推进举措。

二是深化产学研协同，推动技术创新。科研机构、高校聚焦矿山智能化核心技术、“卡脖子”难题，开展基础研究与应用研究，为企业提供技术支撑；企业发挥市场导向作用，将生产中的技术需求反馈给科研机构、高校，推动技术研发与实际需求精准对接，加快创新成果转化落地[4]。鼓励组建产学研创新联合体，如太原理工大学联合多家单位发起“矿安智脑”项目，首钢杏山铁矿联合科研单位研发智能装药台车、电动铲运机遥控技术，实现“研发—试验—应用”的闭环推进[4]。

三是发挥行业协会作用，强化桥梁纽带。行业协会重点做好标准推广、经验交流、技术培训等工作，总结推广标杆企业的先进经验，组织开展智能化技术培训、研讨会等活动，促进企业间的技术交流与合作。同时，协助政府开展智能化建设成效评估，反映企业诉求，推动政策优化完善，引导行业规范、有序推进智能化建设。

结语

矿安1号提出“人工智能+矿山”，为矿山智能化建设提速扩面指明了方向、提供了遵循。矿山智能化建设不是一蹴而就的工程，而是一场长期的产业革命，既要破解当前存在的发展不均、技术落地不畅、人才短缺等痛点，也要立足长远，构建完善的政策体系、技术体系、人才体系、运营体系。唯有坚持政策引领、技术突破、实践落地、人才支撑、协同发力，借鉴首钢杏山铁矿等标杆企业的实践经验，推动人工智能与矿山生产、安全、管理全流程深度融合，才能让智能化真正成为矿山安全生产的“护身符”、产业转型升级的“新引擎”，实现矿山行业高质量发展，真正完成矿安1号部署的智能化建设提速扩面目标。