AI将给矿业带来什么?

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作者：微信文章



如同计算机的诞生重构全球产业格局，人工智能（AI）已成为矿业转型升级的核心刚需与必由之路。作为支撑国民经济的基础产业，我国矿业长期受困于安全风险突出、生产效率不均、资源利用不足、绿色转型承压四大痛点，而AI技术的深度渗透正系统性破解这些困局。结合工业和信息化部、国家发展改革委等多部门官方政策导向，以及头部企业落地实践与权威数据，可清晰梳理AI在矿业的应用成果、发展态势，预判其未来核心角色与产业价值。

当前AI在矿业的应用落地：政策引领，多点突破

2020年，国家发展改革委、能源局等八部门联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确煤矿智能化阶段性目标与核心任务，奠定AI在矿业应用的政策基石；2026年初，八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，将原材料行业列为重点赋能领域，提出提升全流程智能化水平，为矿业升级提供国家级路线图。政策驱动下，AI已全面渗透矿业勘探、开采、选矿、安全保障四大核心环节，落地场景超180类，形成一批可复制、可推广的标杆案例，成为矿业转型的核心亮点。

勘探环节：精准建模，实现勘探效率数量级跃升

传统地质勘探高度依赖人工经验，存在周期长、成本高、数据解读偏差大等痛点，而AI通过多源数据融合与智能建模，打造出勘探领域的核心亮点。依托机器学习算法整合地质、物探、化探等十几种异构数据，可构建高精度矿体三维模型，大幅提升资源评估准确性。权威实践显示，AI可将地质师4-5周的数据分析工作量压缩至10分钟，勘探周期从平均12.5年缩短至3-5年，成本从约1000万美元降至200-300万美元，同时将勘探成功率从0.1%-0.5%提升至1%-5%，实现数量级突破。NASA与微软合作的“地球Copilot”、蓝星智探的AI勘探系统，进一步强化地理空间数据处理能力，助力金矿、铝土矿、锂矿等多矿种精准勘探，推动勘探模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

开采环节：无人作业，破解安全与效率双重瓶颈

开采是矿业安全风险最集中、人工依赖度最高的环节，AI与无人驾驶、物联网的深度融合，打造出无人化开采这一核心亮点，推动开采模式迭代升级。工业和信息化部典型案例显示，露天矿山采运全流程无人化系统通过“车、云、地、网”协同，融合激光雷达等感知技术，实现全流程无人操作，定位精度达±2厘米，调度指令延迟＜15毫秒，凸显技术领先性。禹州市成磊建材3台无人驾驶矿车累计运矿超40万吨，节约运营成本近10%；内蒙古泊江海子煤矿采用智能操控平台，实现全工作面设备协同控制，生产班效提升20%，设备空转率下降30%，彰显实效价值。井下场景中，彬长矿业孟村矿AI主机实现皮带异物毫秒级识别，山东能源井下AI摄像头实现安全隐患精准研判，大幅降低人工作业风险，让“无人则安、少人则安”成为现实。

选矿环节：智能调控，解锁资源高效回收新路径

选矿是决定矿产资源利用率的关键环节，AI通过实时数据研判与动态调控，构建起智能选矿亮点，助力资源高效利用。基于机器学习的智能控制系统可实时捕捉矿石性质波动，自动调整药剂用量、磨矿浓度等参数，兼顾产品质量稳定与资源高效回收。山东能源洗煤厂应用AI预测大模型，适配不同煤种洗选需求，实现精煤产量提升0.2%、煤泥水零排放，年新增精煤5000吨，实现经济效益与环保效益双赢；行业数据显示，AI优化可使希贵矿物回收率提升5%-10%，同时减少药剂浪费与能耗，助力低品位矿石高效处理，延长矿山运营寿命，契合绿色矿业发展导向，成为资源循环利用的重要支撑。

安全与运营环节：智能防控，构建全流程管控体系

安全管控与运营优化是矿业高质量发展的核心，AI构建起“技防替代人防”的全流程管控亮点，实现风险预判、隐患处置与高效调度一体化。AI实时视频分析结合5G边缘计算，可24小时监测人员行为、设备状态与环境风险，违规行为识别准确率超95%，并联动报警或停机指令，筑牢安全防线。应急处置中，AI可快速生成最优救援路径，结合无人机、机器人深入危险区域，将响应时间压缩至秒级，提升应急处置能力。运营层面，山东能源垂域矿山大模型赋能安全生产，使安全信息获取效率提升80%以上，设备故障排查效率提升70%以上；AI智能决策系统整合全矿数据，优化采掘与调度方案，助力矿山整体运营效率提升15%-20%，实现安全与效益双提升。

AI在矿业的发展态势：突破瓶颈，迈向规模化协同

截至2025年底，我国规模以上煤矿智能化改造率超80%，规模化落地成效显著。尽管数据治理不足、复合型人才短缺、技术适配性不足等瓶颈仍未突破，但政策层面持续发力破解痛点：《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确2027年形成矿业特色大模型、推广500个典型场景；《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》提出2035年各类煤矿基本实现智能化，聚焦标准建设与人才培育，为行业发展划定清晰时间表，推动AI与矿业融合向纵深发展。

技术融合与生态构建成为核心发展亮点，AI与5G、云计算的协同日益深入，OSDU开放数据平台打破矿山数据孤岛，为模型训练提供高质量支撑；生成式AI与RAG架构结合，依托百万级矿山数据微调模型，安全生产知识问答准确率超96%，持续提升技术适配性。产业生态上，形成“矿业集团+科技企业+科研机构”协同创新模式，华为与山东能源联合研发矿山大模型，编制标准化白皮书，降低行业转型门槛，推动技术成果规模化复制。同时，AI赋能绿色转型成效凸显，智能平台可使矿山综合节能率提升15%以上，泵站电耗下降18%，助力“双碳”目标落地，成为绿色矿业建设的重要支撑。

未来展望：AI重构矿业生态，扮演四大核心角色

结合政策导向与技术发展趋势，未来AI将深度融入矿业全产业链，从技术工具升级为重构行业生态的核心力量，扮演精准赋能者、安全守护者、绿色推动者与生态整合者四大角色，推动矿业实现从“经验驱动”向“数据+算法驱动”的根本性变革，催生更多发展新亮点。

精准赋能者：全流程智能化升级的核心引擎

未来，矿业AI大模型将向“基础模型-行业模型-场景模型”三级架构升级，成为全流程智能化的核心支撑，打造全链条赋能新亮点。勘探端，AI将结合多源数据实现隐伏矿体精准定位，进一步压缩勘探周期与成本；生产端，全流程无人化将成为主流，AI机器人全面替代高危作业，预计2030年井下无人作业覆盖率超60%，推动生产模式全面升级；运营端，实现从单矿管控向集团化协同延伸，优化供应链布局，提升市场抗风险能力。同时，AI将推动低品位矿产资源利用率提升至新水平，为新能源相关矿产高效开发提供支撑，助力能源转型。

安全守护者：零事故矿山建设的关键支撑

AI将构建“预判-防控-处置”全链条安全体系，打造主动预防型安全新亮点，推动矿山从“被动应对”向“主动预防”转型。通过持续学习地质与设备数据，AI可精准预判塌方、瓦斯泄漏等风险，预警准确率预计提升至98%以上，实现风险早发现、早处置；井下无人系统与地面远程操控深度协同，彻底杜绝高危环境人工作业，筑牢安全防线。同时，AI与网络安全深度融合，强化智能系统防御能力，防范网络攻击隐患，结合标准化安全监测硬件，实现不同矿区场景快速适配，筑牢智能化安全屏障。

绿色推动者：双碳目标下的转型助力

在“双碳”目标引领下，AI将成为矿业绿色转型的核心抓手，打造节能降碳新亮点，实现节能、减排、生态修复协同推进。生产端，无人矿车扭矩动态分配算法可提升燃油效率10%以上，新能源无人矿车普及将进一步降低碳排放；内蒙古泊江海子煤矿案例显示，AI协同控制平台可使运输能耗降低10%，年节电超300万元，凸显节能实效。选矿端，AI精准调控减少药剂浪费与废水排放，实现清洁生产；生态端，AI结合环境数据制定矿山修复方案，提升治理效率与效果，推动矿业实现“开发与保护并重”。

生态整合者：跨界协同发展的纽带桥梁

AI将打破矿业行业壁垒，打造跨界协同生态新亮点，推动形成“技术研发-装备制造-矿山应用-服务保障”完整智能生态。专业化服务商将推动AI与矿业专业知识深度融合，依托标准化方案降低中小企业转型门槛，扩大智能化覆盖范围；高校与科研机构聚焦核心瓶颈攻关，培育“算法+矿业工艺”复合型人才，缓解人才短缺压力，夯实发展根基。大型矿业集团将依托AI实现产业链协同，推动数据、技术、资源共享共赢，同时联动新能源、新材料产业，助力全球能源转型，彰显矿业智能化的产业辐射价值。

结语

从政策导向到产业实践，AI在矿业的应用已从“可选”变为“必选”，如同计算机重塑全球产业，AI正推动矿业告别粗放式发展，迈向精准、高效、安全、绿色的智能新时代。当前，政策东风持续加持，技术迭代不断提速，头部案例规模化复制，AI与矿业融合的发展亮点持续凸显，尽管数据、人才等瓶颈仍存，但协同创新生态逐步完善，AI的产业价值将持续释放。对企业而言，拥抱AI是把握行业重塑机遇、实现高质量发展的关键；对整个产业而言，AI的深度赋能将破解长期痛点，推动矿业成为支撑新型工业化建设的现代化基础产业，为国民经济高质量发展筑牢资源保障。

部分由 AI 协助