我国煤矿智能化建设在政策支持、技术突破与示范引领下已取得阶段性成效，但仍面临思想观念不统一、技术装备适应性不足等挑战。梳理当前发展成果与瓶颈，并提出未来高质量发展路径。在政策与顶层设计方面，地方政府因地制宜制定配套政策，全国建成国家级示范煤矿66 处、省级示范煤矿200 余处，形成“分类建设、分级达标”的推进模式。在技术应用层面，透明地质、智能快掘、无人工作面等技术迭代升级。在安全与管理革新中，一体化管控平台、灾害防控系统推动安全管理向主动防御转型，设备全生命周期管理平台通过数字孪生技术实现闭环管控。然而，煤矿智能化建设仍面临思想观念不统一、关键技术装备不足等问题。未来建议需强化政策协同、关键技术攻关、人工智能融合，并完善标准体系与人才培养机制，推动煤矿智能化建设向更大范围、更深层次、更高质量发展。
煤矿智能化代表先进生产力，智能化建设是提升煤矿本质安全、实现安全发展的重要举措。山西、内蒙古等地方政府因地制宜制定煤矿智能化落地政策，结合区域特点制定了智能化建设规划。截至2025年3月，中国已建成国家级示范煤矿66处，省级示范煤矿超过200处。
01、我国煤矿智能化发展阶段性成果
1.1 我国井工煤矿智能化整体建设
随着我国煤矿智能化建设相关政策的不断出台、顶层设计不断健全，并按照“分类建设、分级达标”的基本原则，积极稳妥推进煤矿智能化建设，形成了不同地区、不同地质条件的煤矿智能化建设新模式，提高了煤炭行业新质生产力发展水平。
（1）地质条件相对简单矿区
因煤层厚、地质简单、资源稳定，发展快，新技术与新装备得以广泛推广应用，形成了具有示范意义的现代化建设模式。陕煤集团张家峁煤矿以智能化煤矿巨系统顶层规划设计方案为核心，建设了全矿井跨域融合智能综合管控平台，以开采、掘进、安全保障等系统智能化改造为基础，形成以“1+3+8”为基本架构、覆盖生产生活办公各个环节的智慧便捷高效的全矿井智能化综合生态巨系统。国能神东煤炭大柳塔煤矿不断推进智能化建设，在工作面部署5G通信网络，形成“视频跟机、有人巡视、自主割煤和远程干预”的采煤模式，综采工作面智能巡检机器人搭载智能系统，实现机器人参数远程查看、修改及控制，22上303综采工作面地面远程控制中心如图1所示。
图1 22上303综采工作面地面远程控制中心
（2）地质条件复杂矿区
因地区煤矿条件复杂多样，尤其是大量矿井深部开采，导致冲击地压、水害等灾害事故频发，对矿井安全管理造成极大压力，形成了“智能防灾系统优先、其他系统同步建设”的煤矿智能化建设模式。山能集团东滩煤矿在智能煤矿顶层设计和建设中，将5G技术、物联网、大数据、云计算、自动控制、人工智能等技术与生产管理交叉融合创新，搭建“一网一中心两平台”智能化建设核心架构，东滩煤矿智能集控中心如图2所示。河南能化集团新桥煤矿深度应用5G、F5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等技术，目前已建成安全生产智慧管控平台、云计算数据中心、智能视频监控、大数据分析及预测预警、智能融合通信等智能化系统55个，实现了安全生产全过程、全要素智能化。
图2 东滩煤矿智能集控中心
（3）地质条件极为复杂且产能低矿区
由于煤层赋存条件多样、产量低、地质条件复杂，成了“重实用、求实效”的地质条件极复杂中小型煤矿智能化建设模式。川煤集团龙滩煤矿建成万兆主干网、井上下5G网络及人员位置精准定位系统；建有地质信息数据库，支持数据可视化；掘进系统具备一键启停、远程操控、自动截割等功能；采煤系统实现电液控制、自动补压、自动跟机、智能分析等。国家能源集团宁夏煤业有限责任公司金凤煤矿深度融合5G+万兆工业环网、透明地质保障系统及智能机器人集群，首创基于精确定位的自适应采煤技术，通过数字孪生、TDS智能选矸机器人、无人值守等创新应用，实现自动化率95%以上及井下固定岗位100%无人化，全员工效提升25%，金凤煤矿智能开采管控平台如图3所示。
图3 金凤煤矿智能开采管控平台
1.2 井工煤矿智能化技术装备迭代升级
（1）“透明地质”多场景应用
地质保障装备智能化，促进“透明地质”技术系统化、应用场景丰富。中国煤科西安研究院“AI+多层级矿山透明地质”依托地质、水文、钻探、物探专业综合优势（图4），以人工智能大模型将地质数据和专家经验转化为地质知识库，通过“数据-信息-知识”3层技术架构，实现了全信息地质模型构建、场景化地质与工程信息融合，为矿山规划设计、智能采掘、灾害防治等多场景提供精准动态地质信息和分析应用。此次成功入选，标志着该技术在人工智能与矿山地质保障的融合创新取得了显著成果，为矿山企业和相关行业提供了可借鉴的模式与经验，促进了人工智能技术在矿山领域的应用落地。
图4 AI+多层级矿山透明地质
（2）智能快掘装备大幅提升掘进效率
形成以连续采煤机、掘锚（一体）机为龙头的快掘成套装备及全断面硬岩快掘成套装备。中国煤科太原研究院掘支运一体化快速掘进系统，通过5G网络和工业以太网的搭建，实现了整套系统的协同控制与联动，改变了过去单机控制、设备各自为政的局面，让掘进更加高效智能。针对不同地质条件的复杂工况，将掘进、支护、运输进行了高效集成，实现了掘支运“三位一体”的并行协同作业，整体掘进速度相当于传统综合机械化掘进速度的2～3倍，曾创下月最高进尺3 088 m的世界纪录。
（3）智能化无人工作面技术装备水平提升
智能化采煤技术推动采煤模式向无人化演变。陕西小保当矿业有限公司采用450 m智能化超长工作面方案实现小保当二号井2～3 m煤层年产10 Mt/a的目标，实现了工作面“顶板可控可预测”“智能开采提效率”“高速载运创效益”，形成了2～3 m中厚煤层450 m千万吨智能化超长工作面成套装备及关键技术，小保当煤矿三维可视化开采工艺和装备动态配套如图5所示；国能神东煤炭公司保德煤矿建立自动化放煤模式下的多放煤口协同冒放理论，建立采放协调智能放煤算法及工艺模型，开发采放协调综放工作面的智能放煤决策算法，开发透明开采智能综放控制系统软件，形成透明开采智能综放控制系统，最终实现“智能采放、远程干预”。川煤集团龙滩煤矿研发复杂地质条件1.2～2.5 m薄及中厚煤层智能化综采工作面成套装备，实现了“自动控制为主、人员干预为辅”的智能化综采模式，拓展了智能化综采技术在复杂地质条件煤层中的应用。
图5 小保当煤矿三维可视化开采工艺和装备动态
1.3 我国露天煤矿智能化水平不断提升
针对露天煤矿在矿区运输问题上的痛点，积极探索大型矿用卡车无人驾驶技术，减少直接参与生产的人员数量，实现“少人则安、无人则安”的目标，加快实现露天矿减人、降本、增效。
（1）国能宝日希勒能源有限公司露天煤矿针对极寒型复杂气候环境下露天矿山作业特点，以及国内外无人驾驶卡车技术现状，在极寒型复杂气候环境下，针对露天矿山生产作业场景（图6），基于5G通信网络，改造矿山已有的自卸卡车为无人驾驶卡车，与电铲、推土机等工程机械，洒水车、平路机、指挥车等辅助作业车辆组成联合编组单元，进行露天矿山的采集、运输、排卸生产作业。通过工业试运行验证，系统安全可靠，各项性能指标满足使用需求，多项技术指标达到国际同类行业领先，可实现露天矿山安全高效生产，降低运营成本和维护成本，延长设备使用寿命，改善工作人员的工作环境，具有较好的社会、经济效益。
图6 宝日希勒露天煤矿极寒工况5G+无人驾驶卡车自动对位装车
（2）中煤平朔东露天煤矿开展5G矿用卡车无人技术研究与应用，把新一代5G通信技术、智能驾驶技术（平行驾驶技术）、车联网等技术充分结合并应用于露天矿山企业的管理和生产活动中，发掘和利用企业信息资源，实现生产安全可控、智能化自动生产、实时监测、定位追溯、报警联动、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、决策支持等功能，实现对露天矿山生产各个环节的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化平行智慧矿山。5G平行智慧矿山既可以实现生产过程的智能化和无人化，打造本质安全型矿山提供保障，实现了生产管理的精细化。
（3）华能伊敏煤电有限责任公司伊敏露天矿坚持总体规划、分步实施、前瞻性思考、系统性思维和模块化推进的原则，开展7个方面精准建设，包括时空演化智慧化、生产管控智能化、运维管理智能化、安环监管智能化、经营决策信息化、矿山无人化、设备再电气化。其中，全球首个百台无人电动矿用卡车集群“华能睿驰”正式投入编组运营，标志着全球首个露天矿生产实现5G-A网络下的“车-云-网”规模化协同，用科技将安全生产带入新高度。
（4）内蒙古电投能源股份有限公司南露天煤矿以建设国家级智能化示范煤矿标杆为目标，以“创新驱动”赋能智慧发展，倾力打造“安全、智能、绿色、高效”的一流露天煤矿，多项智能化设备在矿山领域不断探索，赋能生产。依托云端智能调度系统构建高效生产组织框架，对矿区40余台大型无人驾驶矿用卡车及其配套设备实施集中管控与动态调度（图7）。基于实时更新的多源数据（包括三维矿山地质模型、设备位置状态、路网情况、生产任务需求等），通过智能调度进行全局优化，动态任务分配确保每台设备高效运行，路径规划精确引导，并实现设备间的智能避让，显著减少了作业中的空载等待时间，保障了生产流程的连续高效。
图7 国家电投南露天煤矿常态化无人驾驶编组
1.4 我国智能化选煤厂技术装备取得显著突破
我国智能化选煤厂正逐步从局部单点智能向全面的全流程产品控制转型，优化了煤炭洗选的精准度和效率，为整个生产链的智能化管理奠定了基础。在煤矿智能化建设的推动下，选煤厂的技术装备也实现了重大突破，包括先进传感器、自动化控制系统和智能算法的集成应用，显著提升了设备的可靠性和操作的智能化水平。
（1）国能准能集团选煤厂建设两级标准选煤数据库及管理系统（图8），为选煤厂智能化建设奠定了数据基础，让全厂选煤数据方便使用，做到一站检索，元数据让数据所有者和使用者方便查找。一站盘点，数据集合让数据所有者了解自己的数据家底。一读就懂，标准标签让多数人认识数据的含义。标准接口，方便数据调用，即查即用。全面共享，多源数据互通，解决数据孤岛问题。持续共用，为后续智能化进展与大数据分析打下基础。
图8 准能选煤厂标准选煤数据管理系统软件架构
（2）神东所属的选煤厂建立基于定制精准生产的智能决策系统（图9），以生产运营数据为基础，实现了对各选煤厂生产组织、工艺参数和作业成本进行智能调配与管理，达到了精准定制生产的目标。同时，实现生产系统各环节的动态协同，打造选煤厂全流程智能控制生产线，选煤厂工艺系统实现了筛分破碎、分选系统、煤泥水系统和配煤装车系统的全生产链条联动智能控制。控制数据和工艺数据均能实现索引和互通，构建了一套适用于选煤厂数字化转型需求的数据底座，主要包括统一数据标准、数据接入与存储、算力与算法集成和数据应用。
图9 神东所属选煤厂生产智能决策系统
（3）山西天地王坡煤矿有限公司建设智能装车系统（图10），以雷达点云处理技术、自动装车算法、数据库等技术实现了车厢边缘识别、动态监测装载状态、智能语音提示、高精度自动配料等功能，系统依据激光雷达点云数据结合称重仪表数据，实时监测车厢边缘位置和物料装载状态，并根据历史数据进行计算对比预判出下一步货车司机应采取的操作，并通过电子发声器提示出来，实现无人值守自动提示司机对车辆进行配合操作，系统通过大数据学习不断自我升级提高装车效率实现精确装车的目的。同时系统通过高精度传感器监测配料系统设备运行状态、自动匹配车辆信息、自主完成系统配料，火车自动配料系统单节配料精度≥0.2%，整列精度达到≥0.1%。
图10 山西天地王坡煤矿有限公司智能装车系统框架流程
1.5 矿山智能化标准体系建设不断完善
2023年8月，国家矿山安全监察局发布《矿山智能化标准体系框架》，将煤矿和非煤矿山智能化标准纳入统一体系，注重新技术与传统矿山行业融合，提供标准遵循。该框架含4个部分、265个具体标准制定方向，横向覆盖全业务领域，纵向考虑全生命周期标准化需求。目前已发布《智能化矿山数据融合共享规范》，为煤矿智能化建设提供参考。国家能源局于2024年3月发布了《煤矿智能化标准体系建设指南》，旨在构建1个包含5个子体系的结构化标准体系。根据该指南，计划到2025年底完成100项以上煤矿智能化相关标准的制修订工作，以满足煤矿智能化建设的基本需求。到2030年，目标是形成完备的系列标准，涵盖智能化煤矿设计、建井、生产、管理、运维、评价等环节，从而逐步引领国际标准化组织在煤矿智能化领域的标准制定。
02、我国煤矿智能化现阶段的问题和挑战
2.1 技术难题与瓶颈
（1）感知与识别技术不足
煤矿井下环境复杂多变，尘埃、水汽、电磁干扰等因素对传感器的性能和稳定性提出了极高的要求。当前，煤矿感知与识别技术仍存在精度不高、稳定性差等问题，难以满足煤矿智能化建设的实际需求。
（2）智能装备适应性不强
煤矿地质条件复杂多变，智能装备的适应性受到一定限制。目前，市场上的智能装备大多针对特定地质条件设计，难以适应所有煤矿的开采需求。此外，智能装备的维护和保养也是一大问题，需要专业的技术人员进行定期检查和维修。
（3）数据融合与处理技术滞后
煤矿生产过程中产生的数据量巨大且类型繁多，如何有效融合与处理这些数据，提取有价值的信息，是煤矿智能化面临的又一难题。当前，数据融合与处理技术尚不成熟，难以满足煤矿智能化建设的实际需求。
（4）智能化系统集成度低
煤矿智能化建设涉及多个系统和设备的集成，但由于缺乏统一的标准和规范，导致系统集成度低，难以实现信息共享和协同工作。
2.2 安全与隐私问题
（1）网络安全风险
煤矿智能化系统依赖于网络进行数据传输与交互，若网络受到攻击或破坏，将对煤矿生产造成严重影响。然而，当前煤矿智能化系统的网络安全防护能力较弱，难以抵御来自外部的攻击和威胁。
（2）数据隐私泄露
煤矿生产过程中涉及大量敏感数据，如人员信息、设备状态、生产数据等。这些数据一旦泄露，将对煤矿企业的商业机密和矿工的个人隐私造成严重威胁。然而，当前煤矿智能化系统的数据隐私保护机制尚不完善，难以保障数据的安全性和隐私性。
2.3 政策与法规滞后
我国煤矿智能化相关的政策与法规尚不完善，缺乏统一的标准与规范。这导致煤矿智能化建设过程中存在标准不一、监管缺失等问题。同时，政策与法规的滞后也制约了煤矿智能化技术的推广和应用。此外，煤矿智能化建设涉及多个部门的协同工作，但由于缺乏有效的协调机制，导致政策执行效果不佳。
2.4 人才短缺与培训不足
煤矿智能化建设需要大量的专业人才支持，然而当前煤矿行业的人才短缺问题日益突出。
煤矿行业的工作环境艰苦、安全风险高，难以吸引和留住人才；煤矿智能化技术的快速发展对人才的专业素质和技能要求也越来越高，而现有的培训体系难以满足这一需求。此外，煤矿企业对于智能化建设的重视程度不够，缺乏对于员工的智能化技能培训和激励机制。
03、煤矿智能化发展措施及建议
3.1 加强技术创新与研发
（1）突破感知与识别技术瓶颈
加大研发力度，突破现有感知与识别技术的局限。针对煤矿井下环境的复杂性，研发出具有更高精度和稳定性的传感器和识别算法。同时，加强对大数据和人工智能技术的研发和应用，提高数据处理和分析的效率和准确性。具体而言，可以研发适应煤矿井下环境的智能传感器，提高传感器的抗干扰能力和稳定性；同时，利用深度学习等人工智能技术，提高数据识别和分析的准确性。
（2）提升智能装备适应性
针对煤矿地质条件的复杂性，研发出具有更强适应性的智能装备。通过采用模块化设计、可重构技术等手段，提高智能装备的灵活性和可扩展性。同时，加强与煤矿企业的合作，根据实际需求定制智能装备，提高装备的实用性和可靠性。此外，还可以建立智能装备的研发和测试平台，为智能装备的研发和测试提供有力支持。
（3）优化数据融合与处理技术
加强对数据融合与处理技术的研发和应用。通过构建智能分析模型、优化算法等手段，实现对煤矿生产数据的深度挖掘和有效利用。同时，建立完善的数据管理体系和数据共享机制，提高数据的利用效率和价值。具体而言，可以利用云计算和大数据技术，构建煤矿生产数据的云平台，实现数据的集中存储和管理；同时，利用数据挖掘和机器学习等技术，对生产数据进行深度分析和挖掘，为煤矿企业的决策提供有力支持。
（4）提高智能化系统集成度
加强煤矿智能化系统的集成和协同工作。通过建立统一的标准和规范，实现不同系统和设备之间的信息共享和协同工作。同时，加强对煤矿智能化系统的整体规划和设计，确保系统的稳定性和可靠性。具体而言，可以制定煤矿智能化系统的统一标准和规范，明确系统的架构、接口和协议等；同时，利用中间件和集成平台等技术手段，实现不同系统和设备之间的无缝连接和协同工作。
3.2 加强安全保障与隐私保护
（1）强化网络安全防护
建立健全煤矿智能化系统的网络安全防护体系。采用加密技术、防火墙等手段保障网络的安全与稳定。同时，加强对网络攻击的检测与预警能力，提高应对网络安全事件的能力。建立网络安全应急响应机制，确保在网络安全事件发生时能够迅速、有效地应对。此外，还可以建立网络安全监控和审计机制，对煤矿智能化系统的网络安全进行实时监控和审计，确保系统的安全性和稳定性。
（2）加强数据隐私保护
建立完善的数据隐私保护机制。明确数据收集、存储、使用等环节的责任与义务，采用数据加密、访问控制等技术手段保障数据的安全与隐私。同时，加强对数据泄露事件的监测与处置能力，确保煤矿生产数据的安全与可控。建立完善的数据备份和恢复机制，防止数据丢失和损坏。此外，还可以建立数据隐私保护和合规性审计机制，对煤矿企业的数据隐私保护进行监督和审计，确保企业的合规性和数据的安全性。
3.3 完善政策与法规体系
（1）制定统一标准与规范
明确煤矿智能化建设的基本要求：制定煤矿智能化建设的基本要求和标准，包括智能化装备的配置、信息系统的建设、数据的安全与隐私保护等方面。这些标准和要求应成为煤矿智能化建设的基准，确保各煤矿在智能化建设过程中有章可循。
（2）建立煤矿智能化评价体系
制定煤矿智能化的评价指标和体系，对煤矿的智能化水平进行客观评估。这有助于激发煤矿企业的积极性，推动它们不断提升智能化水平。
（3）推动标准化工作
积极推动煤矿智能化相关技术和产品的标准化工作，制定统一的技术标准和规范。这有助于降低煤矿智能化建设的成本，提高智能化装备和系统的兼容性和互操作性。
（4）建立健全监管机制
建立健全煤矿智能化的监管机制，明确监管部门的职责和权限，确保监管工作的有效进行。监管部门应定期对煤矿的智能化建设进行检查和评估，发现问题及时督促整改。
（5）加强执法力度
对违反煤矿智能化相关政策和法规的行为，应依法进行严厉处罚，确保政策的严肃性和权威性。同时，应加强对煤矿智能化建设过程中可能出现的安全风险和隐患的排查和整治，确保煤矿生产的安全稳定。
（6）出台优惠政策
为了鼓励煤矿企业积极推进智能化建设，政府可以出台一系列优惠政策，如税收减免、资金补贴、技术支持等。这些政策可以降低煤矿智能化建设的成本，提高煤矿企业的积极性。
（7）加强政策宣传与引导
政府应加强对煤矿智能化政策的宣传和引导，提高煤矿企业对智能化建设的认识和重视程度。同时，政府还可以通过举办培训班、研讨会等活动，为煤矿企业提供智能化建设的技术和管理经验交流的平台。
3.4 加强人才培养、完善培训体系
（1）加强校企合作
推进产教融合，与高校、科研机构等建立合作关系，共同开展煤矿智能化人才培养。通过开设相关专业课程、共建实训基地等方式，为煤矿行业输送更多专业人才。
（2）完善培训体系
建立多层次、多形式的培训体系，涵盖理论讲授、实践操作、模拟演练等多个环节。针对不同岗位、不同层次的员工制定个性化的培训方案，确保培训内容的针对性和实效性。
（3）加大培训投入
煤矿企业应加大对员工培训的投入力度，提供充足的培训经费和设备支持。同时，鼓励员工参加各类职业技能竞赛和认证考试，提升个人技能水平和职业竞争力。
（4）建立激励机制
建立完善的激励机制，对在煤矿智能化建设中表现突出的员工给予表彰和奖励。通过晋升、加薪等方式激发员工的工作积极性和创新精神，为煤矿智能化发展注入更多动力。
04、结 语
煤矿智能化是能源革命与安全生产的必然选择，煤矿智能化阶段性成果表明智能化建设已从单点技术突破转向系统化协同。在政策引导下的示范工程验证了“减人提效增安”的可行性，技术装备迭代推动采掘效率大幅提升，数据驱动的新型管理模式为行业数字化转型提供范本。然而深层矛盾制约可持续发展，部分企业因短期利益盲目套用方案，导致设备在线率不足50%；标准碎片化阻碍互联互通；露天矿关键工序智能化率仅30%，选煤工艺智能化仍处试点阶段。此外，人工智能技术与煤炭行业需求存在代际差距，大语言模型等通用技术尚未深度融合。面向2030年目标，需在政策层面、技术层面、标准与生态、人才保障等方面采取多维度措施，未来实现需以数据为纽带，推动技术-管理-人才三维协同，最终实现“无人则安、人少则安”的愿景。
文章来源：《智能矿山》2026年第1期“科创探讨”栏目
作者简介：杨正凯，副研究员，博士研究生，现任煤炭科学研究总院内蒙古研究院副院长，主要从事煤矿智能化、矿山安全与灾害防治、矿山压力及岩层控制相关研究工作。E-mail：mtkjyzk@126.com
作者单位：煤炭科学研究总院有限公司；中国矿业大学（北京）；天地科技股份有限公司北京技术研究分公司
引用格式：杨正凯. 煤矿智能化发展现状与面临的挑战分析[J]. 智能矿山，2026，7（1）：98-105.
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