、引言

能源资源安全是国家安全的重要基石，矿山行业作为能源与原材料供给的核心载体，其高质量发展、本质安全水平与绿色低碳转型，直接关系国家经济社会稳定运行与产业链供应链自主可控。2026 年全国两会与 “十五五” 开局部署明确提出，以新一代人工智能、工业互联网、数字孪生为代表的数字技术，是推动传统矿山向智慧化、无人化、本质安全化转型的核心引擎。国家矿山安全监察局等七部委联合印发的《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》进一步划定目标：到 2026 年，全国煤矿智能化产能占比不低于 60%，危险繁重岗位智能装备替代率显著提升，井下人员数量持续下降，打造一批单班入井不超过 50 人的智能化示范矿山。

在政策驱动、技术突破与产业需求的三重叠加下，以多模态感知融合、井下数字孪生、智能采掘决策、灾害智能预警、设备自诊断、全域作业调度、矿山知识图谱为核心能力的矿山大模型，正从概念走向规模化落地。矿山大模型并非通用大模型的简单迁移，而是面向矿山 “深部开采、高危环境、复杂地质、多源异构数据” 的垂直域专用模型，是打通感知、传输、决策、执行、运维全链条的 “矿山智能中枢”。

本文立足两会精神与行业政策导向，系统解析矿山大模型的技术架构、核心算法、场景落地、应用成效与未来前景，为全国矿山智能化升级、能源资源安全保障与矿业新质生产力培育提供可落地、可复制、可推广的技术路径与实践参考。

二、矿山大模型的组成及主要算法模型

（一）矿山大模型总体定位与架构

矿山大模型是面向矿山全场景、全业务、全生命周期的垂直域生成式与决策式 AI 融合模型，以 “基础大模型 — 行业大模型 — 场景小模型” 三级架构为核心，依托矿山海量多源异构数据完成领域预训练与微调，具备理解、推理、预测、生成、决策与协同控制能力。其核心定位是：统一接入全域感知数据、统一驱动数字孪生空间、统一输出智能决策指令、统一支撑全业务协同，实现从 “数据被动采集” 到 “智能主动治理” 的跃迁。

典型技术架构分为五层：

• 感知接入层：集成视频、音频、激光雷达、毫米波雷达、微震、应力、瓦斯、水文、定位、设备工况等多模态终端，实现人、机、环、管全要素实时采集。

• 网络传输层：以 5G-A / 万兆工业环网 + 井下微基站为骨干，支持高可靠、低时延、大连接数据回传，满足孪生渲染与实时决策需求。

• 数据底座层：构建矿山统一数据中台，完成多源数据清洗、标注、治理、存储，形成标准数据资产，为模型训练提供高质量样本。

• 模型核心层：由多模态大模型、时空预测模型、数字孪生引擎、知识图谱引擎、强化学习决策模型构成，是智能输出核心。

• 应用执行层：面向采掘、通风、运输、排水、安检、运维、调度等场景，输出可视化、指令化、自动化执行能力，形成闭环。

（二）矿山大模型核心组成模块

1. 多模态感知融合模块矿山环境存在光照差、粉尘大、信号弱、数据类型杂等痛点，单一模态易失效。多模态模块将视频图像、语音、振动、温度、应力、瓦斯浓度、水文数据、定位信息进行统一编码与联合表征，通过跨模态对齐与特征增强，实现 “一种场景、多路感知、统一判断”，显著提升复杂环境下识别准确率与鲁棒性。

2. 井下数字孪生引擎模块以高精度地质建模、装备建模、巷道建模为基础，接入实时感知数据，构建动态映射、实时推演、虚实互动的 4D 数字孪生空间。支持采掘过程仿真、灾害演化模拟、设备运行仿真、应急演练推演，实现物理矿山与数字矿山同步运行、提前预判。

3. 智能决策与优化模块基于强化学习、运筹优化与时序预测算法，面向采掘参数、通风配比、运输路径、设备启停、救援路线等进行动态寻优，输出最优、最安全、最经济的执行方案，替代人工经验决策。

4. 灾害预警与风险研判模块融合矿山地质规律与 AI 预测能力，对瓦斯突出、冲击地压、水害、火灾、顶板垮落等重大灾害进行早期识别、趋势推演、分级预警、联动处置，推动安全管理向事前预防转型。

5. 设备健康管理与自诊断模块建立全生命周期设备数字档案，通过振动、温度、电流、压力等时序数据，实现故障预警、寿命预测、健康评级、维修建议、备件调度一体化，从 “事后维修” 转向 “预测性维护”。

6. 全域智能调度模块统筹人员、设备、物料、通风、运输、采掘面等资源，基于实时工况进行全局优化调度，实现多设备协同、多工序衔接、多区域联动，提升系统效率与产能稳定性。

7. 矿山知识图谱模块整合地质资料、安全规程、设备手册、工艺标准、事故案例、法律法规、专家经验，构建结构化、可推理、可检索的行业知识体系，支持智能问答、合规校验、风险溯源、辅助决策。

（三）支撑矿山大模型的核心算法模型

• 多模态融合算法：CLIP、ViT、多模态 Transformer、跨模态注意力机制，实现图像、文本、时序数据统一表征与联合推理。

• 数字孪生建模算法：三维激光点云建模、4D-GS 动态重建、地质体隐式建模、有限元仿真与数据驱动融合算法。

• 时空预测算法：LSTM、Transformer、TCN、图神经网络（GNN），适配矿山空间拓扑与时序演化特征，提升灾害与设备故障预测精度。

• 强化学习决策算法：PPO、DDPG、多智能体强化学习（MARL），用于采掘控制、无人运输、全局调度等连续决策场景。

• 异常检测算法：孤立森林、自编码器、时序异常检测、小样本学习，应对矿山故障样本少、标注成本高的问题。

• 知识图谱算法：实体链接、关系抽取、规则推理、图检索、RAG 检索增强生成，实现知识结构化与快速调用。

• 边缘轻量化算法：模型蒸馏、量化、剪枝，满足井下边缘计算低功耗、高实时性要求。

三、人工智能技术在智慧矿山场景中的应用现状

当前，我国智慧矿山建设已从单点智能化、局部自动化，进入全域数字化、系统智能化、决策自主化新阶段。AI 技术从辅助监控、视频识别等基础应用，向自主决策、协同控制、预测预警、全流程优化深度渗透，呈现三大特征。

（一）政策与产业双轮驱动，规模化落地提速

两会与国家层面政策明确将矿山智能化列为能源领域新质生产力重点方向，地方政府与能源集团加大投入，示范项目快速复制。内蒙古、山西、陕西、山东、贵州等矿业大省纷纷推出智能矿山建设计划，以大模型为核心的一体化方案成为主流选型。截至 2025 年底，全国已建成近 400 座智能煤矿，智能化采掘工作面数量持续增长，危险岗位机器人替代、井下少人化成效显著。

（二）技术栈日趋成熟，从单点智能走向系统智能

早期智慧矿山以单一传感器、独立 PLC 系统、碎片化小模型为主，存在数据孤岛、协同差、泛化弱、部署慢等问题。近年来，以华为盘古矿山大模型、中国煤科太阳石矿山大模型、DeepSeek 垂域矿山大模型为代表的行业大模型实现突破，通过统一基座打通采、掘、机、运、通、安检、运维全流程，一个模型支撑上千细分场景，部署周期从 1—2 个月缩短至 2—3 周，识别精度平均提升 20% 以上。

（三）场景落地从 “能用” 走向 “好用、管用”

AI 应用从 “看得见、报警准” 向“判得对、控得住、优得好”升级：

• 多模态感知实现人员违章、设备异常、环境超限 108 类风险秒级研判；

• 数字孪生从静态展示转向动态伴采，灾害靶点识别准确率达 95%；

• 智能采掘实现记忆截割、自适应调高、自主找直，回采率与效率同步提升；

• 灾害预警从阈值报警转向趋势预测，提前数小时甚至数天发出预警；

• 设备自诊断实现关键部件健康状态实时评估，非计划停机时间下降 30%—50%；

• 全域调度实现人车物协同优化，运输效率提升 30% 以上；

• 知识图谱实现规程查询、隐患溯源、合规审查智能化，管理效率翻倍。

（四）当前阶段核心痛点

1. 深部开采地质条件复杂，灾害机理与 AI 预测仍需深度耦合；

2. 井下数据质量参差不齐，标注成本高、小样本问题突出；

3. 多系统接口不统一，数据互通与模型协同难度大；

4. 边缘算力与网络稳定性仍需提升，极端环境可靠性待验证；

5. 标准体系、安全合规、验收评估尚需完善。

四、AI 在五大智慧矿山场景下的深度应用剖析

结合矿山核心业务流程，选取智能采掘、灾害预警、设备自诊断、全域作业调度、知识图谱与安全治理五大场景，系统解析大模型深度应用。

（一）场景一：多模态 + 数字孪生驱动智能采掘决策

智能采掘是矿山生产核心环节，面临地质复杂、人工依赖度高、效率波动大、资源回收率待提升等问题。

• 多模态感知融合：通过激光雷达、超声、视频、应力传感器实时获取顶板、煤层、围岩、设备姿态信息，大模型完成煤岩识别、工作面找直、滚筒高度自适应调节。

• 井下数字孪生伴采：构建动态地质模型与采掘装备孪生体，实时同步姿态、位置、载荷、截割阻抗，实现 “虚拟先跑、物理跟随”，提前规避断层、陷落柱。

• 智能采掘决策优化：基于强化学习输出最优截割深度、牵引速度、滚筒高度、喷雾流量，在保障安全前提下提升块煤率与回采率，降低能耗与配件损耗。

• 应用成效：工作面单产提升 10%—20%，回采率提升 2%—5%，井下操作人员减少 50% 以上，人工干预频次下降 70%。

（二）场景二：全域感知 + 时空预测智能灾害预警

矿山安全核心是重大灾害防控，国家政策明确要求推动安全治理向事前预防转型。

• 多源感知全覆盖：集成瓦斯、一氧化碳、应力、微震、水文、位移、温度等传感器，构建空 — 地 — 井立体监测网。

• 大模型趋势预测：基于 GNN 与时空 Transformer，对灾害孕育、发展、演化进行长期预测，识别早期微弱异常信号。

• 数字孪生推演：在孪生空间模拟瓦斯涌出、突水、冲击地压、火灾蔓延过程，给出最优避灾路线与联动处置方案。

• 分级预警与闭环处置：按风险等级自动触发断电、撤人、通风、注水、卸压等联动操作，形成 “监测 — 研判 — 预警 — 处置 — 复盘” 闭环。

• 应用成效：重大灾害预警准确率超 95%，预警提前量提升数倍，事故率与伤亡率显著下降，安全投入产出比大幅优化。

（三）场景三：全生命周期设备自诊断与健康管理

矿山设备连续重载运行，故障停机直接影响产能与安全。

• 边缘端实时采集：在采煤机、刮板输送机、皮带机、水泵、通风机、提升机等部署边缘终端，采集振动、电流、温度、压力等数据。

• 自诊断与健康评估：大模型建立设备故障库与寿命模型，实时输出健康评分、故障位置、故障类型、严重程度。

• 预测性维护决策：自动生成维修工单、备件清单、最优停机窗口，避免过修与失修。

• 数字孪生可视化：在孪生空间直观展示设备温度场、应力场、磨损状态，支持远程会诊与寿命预测。

• 应用成效：设备平均无故障时间（MTBF）提升 30%—50%，非计划停机下降 40% 以上，维修成本降低 20%—30%。

（四）场景四：多智能体协同全域作业智能调度

矿山生产是多工序、多设备、多区域耦合系统，传统调度依赖人工经验，易出现拥堵、等待、效率低。

• 全域资源一张图：在数字孪生中集成人员、车辆、设备、物料、采掘面、通风、供电等信息。

• 多智能体协同优化：大模型统筹铲运机、矿卡、皮带、提升机、通风系统，进行路径规划、时序优化、负荷均衡。

• 实时动态调度：遇到异常自动重调度，保证连续高效生产。

• 能耗与碳排放优化：在满足产能前提下最小化能耗，助力绿色矿山。

• 应用成效：运输效率提升 30%—40%，车辆等待时间下降 50%，能耗下降 10%—20%，系统产能稳定性显著提升。

（五）场景五：矿山知识图谱 + RAG 智能安全治理

矿山安全管理依赖规程、标准、案例、经验，传统模式效率低、易遗漏。

• 知识图谱构建：整合安全规程、地质资料、设备手册、工艺标准、事故案例、法律法规。

• RAG 检索增强生成：快速精准调取知识，支持自然语言问答。

• 合规智能审查：作业票、措施、方案自动校验合规性，自动识别风险点。

• 事故智能复盘：快速溯源，生成整改建议与防范措施。

• 应用成效：合规审查效率提升 3—5 倍，隐患整改闭环率 100%，员工培训与应急处置效率大幅提升。

五、AI 技术在智慧矿山业务场景中的应用前景

立足两会精神与 “十五五” 规划，AI 与矿山融合将进入深度协同、自主智能、全域覆盖、自主可控新阶段，呈现五大趋势。

（一）大模型成为智慧矿山标配 “智能中枢”

未来矿山将以自主可控矿山大模型为统一中枢，全面替代碎片化小模型，实现一模型支撑全场景。模型将持续迭代，向更小、更快、更准、更可靠方向演进，边缘端部署常态化。

（二）数字孪生从动态映射走向自主推演与预控

下一代矿山数字孪生将实现地质 — 装备 — 生产 — 安全 — 生态全要素一体化建模，支持采掘优化、灾害防控、应急救援、生态修复全流程仿真，从 “可视化” 走向 “预控化”。

（三）无人化与少人化向全矿井延伸

危险繁重岗位全面实现机器人 + AI 自主作业，形成无人采掘、无人运输、无人巡检、智能通风、智能排水的全流程无人化体系，单班入井人数持续下降，本质安全水平迈上新台阶。

（四）AI 驱动全链路绿色低碳与高效协同

大模型将深度融入勘探 — 采掘 — 运输 — 洗选 — 尾矿 — 生态治理全链条，实现资源高效回收、能耗最优、碳排放最小、生态修复智能，助力 “双碳” 目标。

（五）标准体系与产业生态全面完善

随着矿山智能化标准、数据标准、模型标准、安全标准出台，智慧矿山将进入规范化、规模化、商业化新阶段，形成 “设备 — 网络 — 模型 — 平台 — 应用” 自主可控产业生态，支撑国家能源资源安全。

六、结语

2026 年全国两会再次强调，以人工智能为代表的新质生产力是传统产业转型升级的关键引擎。智慧矿山作为能源领域数字化转型的主战场，正以矿山大模型为核心，重构 “安全、高效、绿色、智能” 的矿业生产新范式。从多模态感知融合到井下数字孪生，从智能采掘决策到灾害精准预警，从设备自诊断到全域调度，从知识图谱到安全治理闭环，AI 技术正全面渗透矿山全业务、全流程、全要素。

未来，随着自主可控大模型、高性能网络、高端智能装备、数字孪生、知识图谱等技术持续成熟，我国智慧矿山将实现深部开采安全可控、生产效率大幅提升、人员数量持续下降、绿色低碳水平领先的目标，为保障国家能源资源安全、推动矿业高质量发展、培育新质生产力提供坚实支撑，为全球矿业智能化转型贡献中国方案与中国智慧。

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