AI在煤矿智能开采技术中的应用

20XX/XX/XXAI在煤矿智能开采技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

煤矿智能开采技术发展背景02

AI视频智能监控系统核心技术03

AI在煤矿安全监测中的应用04

AI在无人化开采场景的实践CONTENTS目录05

AI+安全一体化智能监管平台06

AI应用成效与价值分析07

面临的挑战与解决方案08

未来发展趋势与展望煤矿智能开采技术发展背景01安全风险高，事故隐患多传统煤矿作业面临瓦斯爆炸、顶板坍塌、透水等多重风险，依赖人工巡检难以全面实时监测，事故发生率高，严重威胁矿工生命安全。人工依赖强，生产效率低传统开采方式高度依赖人工操作，如综采工作面单班需20人左右，人工巡检周期长、响应慢，且易受疲劳、经验等因素影响，导致生产效率低下。监控系统滞后，预警能力弱传统视频监控主要用于事后追溯，需人工紧盯画面，易因疏忽漏检；简单传感器功能单一，数据分散，难以实现对复杂风险的智能分析与提前预警。人力成本高昂，管理难度大传统安全管理需大量人力投入，包括安全检查、设备维护及数据记录分析人员，人力成本占比高，同时存在信息滞后、响应迟缓等管理难题。传统煤矿开采的痛点与挑战智能化转型的政策支持与行业趋势国家层面政策引导

国家发展改革委、国家能源局印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，聚焦煤矿采掘、安全管控等典型场景，助力少人无人化作业常态化运行，夯实煤炭能源安全兜底保障作用。地方政府具体落实

如山东省《关于加快人工智能赋能煤矿领域高质量发展的行动方案》明确目标：2025年煤炭智能化开采产量占比达90%，2027年省内所有煤矿完成人工智能场景建设，产量占比超95%，危险岗位机器人替代率稳步提升。行业规模化发展趋势

中国智能矿山已从“试点示范”进入“规模化推广”阶段。政策目标到2026年全国煤矿智能化产能占比不低于60%，危险岗位机器人替代率超30%，井下作业人员减少10%以上，推动行业向更安全、高效、绿色方向转型。AI技术赋能煤矿开采的必要性传统煤矿开采面临的安全挑战传统煤矿作业长期面临高风险、高强度、低效率等难题，矿工的生命安全与生产效益始终是行业发展的痛点。传统监控依赖人工巡检，存在效率低、盲区多、预警滞后等问题，瓦斯、透水等事故对矿工生命与企业财产安全构成严重威胁。提升生产效率与资源利用率的需求传统煤矿生产效率有待提升，人力成本高昂。AI技术通过智能分析与决策优化，能实现生产过程智能控制与自主决策，助力少人无人化作业常态化运行，优化资源配置，提升煤炭资源的开采效率和利用率。政策驱动与行业智能化转型要求国家政策大力支持煤矿智能化转型，如《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》明确要求稳步推进减人、增安、提效。到2026年，全国煤矿智能化产能占比目标不低于60%，危险岗位机器人替代率超30%，推动煤炭行业向更高效、更安全、更绿色方向发展。AI视频智能监控系统核心技术02系统基本原理与技术架构

核心技术融合：多学科交叉支撑AI视频智能监控系统以计算机视觉、深度学习、模式识别为核心，融合图像处理、大数据分析等多学科技术，实现对煤矿环境下各类异常事件的实时监控与智能识别，为安全生产提供预警依据。

关键技术环节：特征提取与算法优化视觉特征提取技术从视频中抽取反映目标特性的关键信息，针对不同监控任务设计合适的特征选择与定量计算方法；深度学习算法通过对海量视频特征的分类与学习实现异常行为识别，并通过大样本数据持续优化以提升精度与性能。

技术架构构成：硬件、网络与软件协同系统由高清摄像头、各类传感器等硬件设备，稳定的网络通讯，以及智能分析服务器等软件系统构成。需与煤矿智慧安全管理平台互联互通，实现数据交互，其建模涉及计算机视觉、人工智能等领域，需在精度、响应速度、容错能力等方面持续优化。

性能评估体系：确保系统可靠有效通过对辨识精度、失效率等指标检测，结合不同场景实验验证方法稳健性；采用人工标记与评测软件量化评价图像识别准确性，多人评估消除主客观误差，利用精确分布等数学指标计算关键参数，综合评价系统实用性、精确性和可靠性。计算机视觉与深度学习算法应用

01视觉特征提取技术从视频中抽取反映目标特性的信息，针对不同监控任务设计合适的特征选择与定量计算方法，确保所抽取的特征满足实际应用需求，是AI视频智能监控的关键。

02深度学习算法训练与优化以监控视频为基础，利用深度学习对提取的视频特征进行分类与学习，实现异常行为识别。通过过大样本数据对算法进行优化与修正，提升算法的精度与性能。

03多模态融合感知能力构建不再仅依赖视觉分析，融合AI视觉、传感器数据、设备运行状态甚至老师傅的隐性经验，综合图像、声音、数值等多维信息进行精准预判。

04矿山垂类大模型认知能力通过微调与提示工程孵化矿山垂类大模型，让AI从“工具”变成“专家”，软件从固定功能菜单升级为可对话、可推理的智能助手，具备“边用边学、越用越懂”的进化能力。多模态感知数据采集体系系统集成高清摄像头、激光雷达、IMU、瓦斯传感器、温湿度传感器等多类型设备，实现对井下人员、设备、环境多维度数据的实时采集，构建煤矿“神经末梢”感知网络。数据融合与智能分析算法运用多传感器融合技术，结合深度学习算法，对图像、声音、数值等多模态数据进行关联分析与特征提取，突破单一数据局限，提升风险识别的准确性和全面性。实时数据处理与边缘计算依托5G-A低时延通信（20ms）和边缘计算技术，实现数据的本地化快速处理与分析，减少数据传输带宽压力，满足煤矿安全监控对实时性的苛刻要求，为即时预警和决策提供支持。矿山垂类大模型与知识图谱应用构建煤矿领域垂直大模型，融合行业知识图谱，对多源异构数据进行深度挖掘和语义理解，实现从数据到知识的转化，为智能决策提供认知智能支撑，推动管理从经验驱动向数据-知识双驱动转型。多传感器融合与数据处理技术AI在煤矿安全监测中的应用03人员不安全行为智能识别违规操作实时监测AI视频智能监控系统可自动识别矿工未佩戴安全帽、未系好安全带等违章行为，即时发出语音提醒和报警，强制规范作业行为。危险区域闯入预警当系统检测到有人员在禁入区域活动时，可主动发出警报通知相关管理人员，迅速定位人员位置，为及时干预争取时间。作业状态异常识别通过对人员动作、姿态的智能分析，识别睡岗、离岗等异常状态，确保关键岗位人员在岗履职，减少因人为疏忽引发的事故。行为识别精度提升采用深度学习算法和多人评估方法，消除主客观误差，结合大量煤矿场景标注数据训练模型，不断提升行为识别的准确性和稳健性。AI驱动的设备故障智能诊断AI系统通过实时采集设备振动、温度等运行参数，运用深度学习算法分析数据，实现设备故障的提前预判，大幅降低劳动强度与漏判风险，减少设备故障率和非计划停机时间。关键设备智能监测平台应用搭建大型设备在线监测平台，通过AI诊断模型对提升、排水、通风等关键设备运行状态进行分析预警，如AI视频智能识别可实时监控设备异常，联动报警快速处置，为安全生产提供坚实保障。主运输皮带智能巡检技术AI视频监控系统7x24小时不间断监测长达数公里的主运输皮带运行状态，精准识别皮带撕裂、纵向划伤、接头异常及托辊卡死、温度异常等肉眼难察觉的缺陷，发现问题立即定位报警，指导精准检修。设备状态与红外热成像融合监测AI视频监控与红外热成像技术结合，对水泵、风机、变电站等大型机电设备关键部位进行温度监测，预警过热故障，实现从被动维修到主动维护的转变，保障设备持续稳定运行。设备异常状态实时监测与预警井下环境风险智能感知与防控01有害气体浓度实时监测与预警AI系统通过分析瓦斯、一氧化碳等有害气体在空气中扩散形成的特殊纹理和颜色变化，结合传感器数据，可在泄漏发生后几分钟内发出预警，较传统人工巡检效率大幅提升。02粉尘浓度智能监测与联动降尘AI视频监控系统可对巷道内的粉尘浓度进行视觉分析，当浓度超标时，能自动联动喷雾降尘系统开启，改善作业环境，实现对粉尘污染的主动防控。03顶板压力与形变智能监测通过AI视觉检测系统分析顶板的细微裂缝变化，结合应力传感器数据，可提前预警顶板冒落风险，为采取加固等预防措施争取宝贵时间，提升井下支护安全。04火灾与水患等灾害征兆识别AI系统能够实时识别井下烟雾、明火等火灾征兆，以及水患相关的异常环境变化，一旦发现风险，立即触发声光报警并推送信息至中央控制中心，实现事前预警。露天矿山“空天地”一体化监管体系卫星遥感技术的宏观监测卫星遥感技术可对露天矿山进行大范围、周期性的宏观监测，能够快速获取矿区整体地形地貌变化、植被覆盖、采场边界等信息，为矿山规划和监管提供基础数据支持。无人机巡查的灵活巡检无人机巡查具有机动灵活、视野开阔的特点，可对矿山高陡边坡、危险区域等进行近距离、高精度巡检，及时发现边坡变形、违规开采等隐患，弥补卫星遥感和地面监控的不足。地面视频监控的实时监管地面视频监控系统通过在矿区关键点位部署高清摄像头和AI智能分析设备，实现对生产作业现场、人员设备状态、运输车辆等的实时监控与智能识别，如江苏省“人工智能+”露天矿山安全监管系统实现视频行为智能识别等功能。多技术融合的协同监管“空天地”一体化监管体系将卫星遥感、无人机巡查、地面视频监控和边坡位移监测等多种技术手段有机融合，构建全方位、多层次的智能感知网络，实现对露天矿山安全风险的精准识别、实时预警和高效处置，提升矿山安全监管的数字化、智能化水平。AI在无人化开采场景的实践04智能感知与环境监测AI摄像头实时监测采煤机滚筒切割状态、煤壁垮落情况及支架支护姿态，识别大块矸石与设备碰撞风险，为自适应截割提供视觉数据参考。自适应截割与支护控制利用AI算法分析地质数据，动态调整采煤机截割参数，如切割速度、角度，实现精准高效开采；液压支架群实现自动推移与支护，形成“应用场景AI决策-人工观测控制执行-模型持续迭代优化”的人机协同运行机制。少人化与效率提升陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿等实现无人跟机截割、自动支护，单工作面作业人员从20人减至1-2人地面监控；中能袁大滩煤矿400米超长工作面月单产提升20%，人工干预率降至15%以下。综采工作面无人化开采技术主运输皮带智能巡检与故障诊断

传统人工巡检的局限性传统主运输皮带巡检依赖人工，存在效率低、漏检率高、劳动强度大等问题，且难以实现24小时不间断监测，无法及时发现皮带撕裂、托辊异常等隐蔽性故障。

AI视频智能监控系统的应用AI视频智能监控系统替代传统人工巡检，7x24小时不间断监测皮带运行状态，可精准识别皮带撕裂、纵向划伤、接头异常、托辊卡死及温度异常等肉眼难察觉的缺陷。

实时预警与联动处置机制系统一旦发现皮带故障，能立即定位并报警，指导维护人员精准检修，同时可联动控制命令实现设备停车等分级管控，避免小故障引发全线停机甚至重大事故，大幅缩短响应时间。

应用成效与典型案例AI视频智能监控系统在主运输皮带巡检中的应用，显著提升了设备运维效率，降低了故障率，保障了煤矿生产“大动脉”的连续、安全运行，是无人化煤矿作业区域的关键技术支撑。无人驾驶矿车与智能调度系统

露天矿无人驾驶矿车应用实践内蒙古伊敏露天矿百台无人电动矿卡编队运行，载重90吨，单日拉运原煤超6万吨，单车运行36万吨公里零事故；华能睿驰无人矿卡采用激光雷达+北斗定位实现厘米级停靠，创造多项世界纪录。

多传感器融合感知技术无人驾驶矿车集成激光雷达、视觉摄像头、IMU等多传感器，通过SLAM算法构建矿区地图，在无GPS环境下实现±5厘米精准定位，保障复杂环境下的自主避障与安全行驶。

智能协同调度与运营优化依托5G-A低时延（20ms）通信与边缘计算技术，实现百台设备编队调度与远程操控。数字孪生平台1:1复刻矿区，“矿山大脑”中枢管控全流程，优化通行效率，避免拥堵与碰撞，提升整体作业效率20%-40%。

经济效益与安全价值100吨级无人矿卡投资回报周期约1-2年，人力成本降低30%-50%，高危岗位替代使事故率下降60%-80%。2024年露天煤矿无人矿卡渗透率达8%，预计2026年提升至30%，规模化部署加速。井下智能掘进与自适应截割技术

智能掘进系统的构成与优势智能掘进装备实现自主定姿定向、自动截割，所有设备一键启停，降低职工劳动强度，实现资源高效回收。如陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿单工作面作业人数大幅减少。

自适应截割的核心算法与实现AI通过地质模型搭建、自适应截割算法优化，能根据实时地质条件自动调整开采参数，降低人工干预率64%~69%，实现更高效、更安全开采，减少资源浪费。

井下复杂环境感知与障碍识别借助计算机视觉技术，采掘设备能实时识别工作面上的障碍物，如断层或不稳定岩层，及时做出避让动作或暂停作业并发送预警，有效避免设备损坏和安全事故。

智能掘进的现状与未来发展方向目前掘进环节因作业非标、实时支护要求高，智能化渗透率仅6%。未来需AI突破围岩感知与多工序协同技术，进一步提升掘进效率与安全性，推动煤矿智能化深入发展。AI+安全一体化智能监管平台05平台架构与功能模块设计多层级技术架构设计构建基于HCPS理论的“感知-决策-控制”三维协同架构，融合计算机视觉、深度学习、物联网、大数据、云计算等技术，实现多源数据融合与跨系统联动，形成“云边端”一体化智能应用体系。核心功能模块：智能感知层部署高清摄像头、激光雷达、各类传感器（瓦斯、温湿度、顶板压力等），构建“空天地”一体化智能感知网络，实时采集井下环境、设备状态、人员行为等多模态数据，为后续分析提供数据基座。核心功能模块：智能分析与决策层以矿山垂类大模型（如“太阳石”大模型）为核心，结合知识图谱、强化学习等算法，对感知数据进行实时分析、风险识别与智能决策，实现从“被动记录”到“主动感知”再到“智能决策”的跃升。核心功能模块：智能执行与控制层联动综采自动化控制系统、液压支架电液控制系统、智能供液系统等，实现对采煤机、液压支架、运输设备等的精准控制与自主协同作业，支持“人在回路”的远程操控与紧急干预。核心功能模块：可视化与交互层构建数字孪生平台，1:1复刻矿区生产场景，提供三维可视化监控界面，支持自然语言交互、智能问答，动态展示生产状态、预警信息及决策建议，辅助管理人员高效决策。实时数据采集与智能分析流程多源异构数据实时采集通过部署高清摄像头、各类传感器（瓦斯、温湿度、顶板压力等），实时捕捉井下作业场景图像、视频及设备运行状态、环境参数等多维度数据，构建煤矿“神经末梢”感知网络。边缘计算与云端协同处理依托5G-A低时延通信与边缘计算技术，实现井下数据的本地快速预处理与关键信息提取，再将核心数据上传至云端平台，形成“边-云”协同的高效数据处理架构，满足实时性与算力需求。AI算法驱动智能分析运用深度学习、计算机视觉等AI算法，对采集数据进行智能分析，精准识别人员违规行为（如未佩戴安全帽）、设备异常状态（如皮带跑偏）及环境风险（如瓦斯浓度超标），实现从“被动记录”到“主动感知”的转变。动态预警与联动控制系统根据预设安全规则和风险等级，对分析出的异常情况实时发出预警（如声光报警、短信推送），并可联动控制现场设备（如自动停机、开启通风），形成“识别-分析-预警-处置”的闭环管理，为应急响应争取宝贵时间。全方位实时监控体系构建通过部署高清摄像头与各类传感器，实现对煤矿井下瓦斯、温湿度、风速、设备运行状态及人员行为等全方位数据的实时采集与传输，构建高精度监控网络，为安全生产决策提供可靠依据。智能识别与异常检测技术应用利用计算机视觉、深度学习等AI技术，对监控视频与数据进行智能分析，可自动识别人员未佩戴安全帽、进入禁入区域等违规行为，以及皮带跑偏、堆煤、设备温度异常等隐患，实现从被动记录到主动感知的转变。多维度分级预警与联动控制系统根据隐患严重程度进行分级预警，可发出声光报警、现场广播语音提醒，并能联动控制设备停车等。例如，当检测到瓦斯浓度超标时，立即启动通风设备并通知人员撤离，为应急处置争取时间，有效遏制事故发展。可视化管理与闭环监管流程构建“AI预警—重点检查—现场核查—事后溯源”的闭环监管体系，通过可视化监控界面直观呈现煤矿实时运行状态，管理人员可快速调取相关视频进行事件回放与取证，为事故原因分析和责任追究提供支持，提升安全管理的科学性与精准性。可视化监控与分级预警机制典型案例：江苏“人工智能+”露天矿山监管系统

系统上线背景与意义针对江苏省38座露天矿山高陡边坡密集、风险点位多、管控难度大的问题，传统监管方式难以满足安全风险监测预警处置要求。2026年3月26日，江苏省应急管理厅、国家矿山安全监察局江苏局召开系统上线会，标志着江苏矿山安全监管正式迈入数字化、智能化、精准化新阶段，是AI赋能安全监管可复制、可推广、可落地的鲜活样板。

“空天地”一体化智能感知网络系统全面融合卫星遥感、无人机巡查、地面视频监控和边坡位移监测手段，构建“空天地”一体化智能感知网络，为矿山安全装上“智慧大脑”、筑牢“数字防线”，实现对矿山风险的全方位、立体化监测。

四大核心功能模块系统率先在国内矿山安全监管系统使用“人工智能+”，重点打造政策法规智能查询、采场隐患智能测量、视频行为智能识别、边坡位移智能监测等4大核心模块，提升监管的智能化和精准化水平。

试点应用成效与推广计划正式上线前，该系统已在试点单位开展露天矿山远程智能监管20余次，累计发现问题148条、线索51条，其中涉嫌重大事故隐患17条。江苏省计划2026年底前，南京、无锡、镇江等地率先完成系统建设，实现全省露天矿山覆盖率60%以上；2027年上半年实现全省露天矿山应建尽建。AI应用成效与价值分析06安全管理效率提升与事故率降低

隐患发现速度显著加快AI视觉检测系统可在瓦斯泄漏发生后几分钟内发出预警，相较传统人工巡检需数小时甚至数天的效率，大幅缩短了隐患发现时间。

安全管理效率提升90%煤矿AI视觉检测系统通过精准识别、实时分析与高效预警的全流程智能化，将安全管理效率提升90%，为煤矿安全筑牢智能化防线。

事故发生率大幅下降高危岗位机器人替代使事故率下降60%-80%，顶板事故减少92%，如紫金山金铜矿边坡形变预警准确率达98%，蒙库铁矿将事故响应时间从45分钟压缩至8分钟。

违章行为识别与干预能力增强AI视频智能监控系统能实时识别未佩戴安全帽、进入危险禁区等违规行为并即时发出语音提醒和报警，使违章人数持续下降，构建起主动防控的安全闭环。生产效率优化与人力成本节约

少人化与无人化作业提升效率陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面从20人减至1-2人地面监控；中能袁大滩煤矿400米超长工作面月单产提升20%，人工干预率降至15%以下。

设备利用率与作业精准度提高国能宝日希勒露天煤矿通过AI技术与设备融合，实现矿用卡车无人驾驶、关键设备智能远程操控，设备利用率、作业精准度不断提高，能耗与运营成本持续下降。

人力成本显著降低AI视频智能监控系统以智能识别取代人工监管，降低企业聘用与管理保安的大量开支；AI视觉检测系统可减少煤矿安全管理人员数量30%-50%；年产500万吨煤矿引入AI技术后年节约人工超1亿元。

生产组织与资源调度优化AI通过对生产流程各环节的实时监控和数据分析，优化资源配置，实现生产效率最大化；山东能源集团兖矿能源兴隆庄煤矿建成智能采煤工作面，单班作业人数控制在7人以内，资源高效回收。AI驱动的设备状态实时监测通过在煤矿关键机电设备（如水泵、风机、变电站）部署AI视频监控与红外热成像技术，24小时不间断监测设备振动、温度等运行参数，构建设备健康状态画像。基于深度学习的故障预警系统AI故障预警系统利用机器学习算法分析设备运行数据，可提前预测设备潜在隐患，将设备故障率降低25%-50%，大幅减少非计划停机时间，变被动维修为主动维护。智能诊断与维护决策支持AI系统结合实时数据和设备知识库，动态生成故障诊断报告与维修建议，并用自然语言解释决策逻辑，辅助维护人员精准检修，提升设备运维效率。无人化与远程运维模式AI技术与机器人巡检相结合，实现危险区域设备的无人化巡检和远程操控，降低人员安全风险，同时通过AI优化维护调度，进一步降低运维成本。设备运维智能化与故障预测减人增安提效的实际案例数据减人成效：井下作业人员显著减少陕煤黄陵一矿、神东榆家梁煤矿实现无人跟机截割、自动支护，单工作面从20人减至1-2人地面监控；华阳集团二矿应用AI后，安全管理人员数量可减少30%-50%。增安成果：事故率大幅下降高危岗位AI替代使事故率下降60%-80%，顶板事故减少92%；紫金山金铜矿边坡形变预警准确率98%，蒙库铁矿数字孪生平台将事故响应时间从45分钟压缩至8分钟。提效表现：生产效率与经济效益双提升中能袁大滩煤矿400米超长工作面月单产提升20%，人工干预率降至15%以下；AI视觉检测系统将安全管理效率提升90%，年产500万吨煤矿年节约人工超1亿元。面临的挑战与解决方案07恶劣环境对硬件性能的挑战煤矿井下存在光照不均、粉尘大、电磁干扰、高温高湿等问题，对AI摄像头等硬件设备的耐用性、稳定性和图像采集质量提出极高要求。算法鲁棒性与场景泛化能力不足复杂地质条件下，AI模型易出现“水土不服”，如传统固定算法难以理解复杂场景、多源数据融合困难，对罕见故障样本缺乏导致识别精度下降。数据质量与样本稀缺问题煤矿场景下某些特定故障（如特定设备断裂）样本数据稀少，高质量标注数据不足，影响AI模型训练效果和精准度，尤其在深部开采新致灾模式下。系统兼容性与网络延迟挑战AI系统与井下老旧设备兼容性差，数据互通不畅；同时，实时控制对网络延迟要求苛刻，现有网络架构在复杂环境下难以满足毫秒级响应需求。复杂井下环境的技术适配难题数据安全与模型鲁棒性提升策略

构建煤矿数据安全防护体系针对煤炭生产涉及的大量敏感数据，需加强数据收集、存储、传输和使用过程中的安全防护，建立完善的数据安全管理机制，确保数据安全使用。优化算法适配井下复杂场景煤矿井下环境恶劣，存在光照不均、粉尘大、电磁干扰等问题，需提升AI算法对复杂工况的适配性，降低误报漏报情况，增强模型在极端环境下的可靠性。推动矿山垂类大模型深度应用开发以矿山垂类大模型为底座的多场景应用，融合多模态数据，构建“感知—分析—决策—执行”的闭环管理体系，提升AI从“视觉感知”到“决策执行”的能力。强化复合型人才培养与引进加强与科研机构、高校合作，定向培养既懂煤炭业务又掌握人工智能技术的复合型人才，破解人才短缺难题，为数据安全和模型优化提供人才支撑。复合型人才培养与技术落地障碍

复合型人才短缺问题煤炭企业智能化转型亟需既懂煤炭业务又掌握人工智能技术的复合型人才，目前这类人才供不应求，成为制约AI技术深度应用的关键瓶颈。

技术落地的主要障碍AI系统与井下老旧设备兼容性差，数据互通不畅；核心算法对复杂工况适配不足，易出现误报漏报；AI决策的“黑箱”特性与矿山安全强合规性要求存在矛盾；中小企业转型成本偏高。

人才培养与障碍破解路径深化校企合作，定向培养煤矿智能化复合型技术人才；推动AI技术模块化、轻量化发展，优化投入结构，降低改造成本；攻关多模态融合感知与知识决策引擎，提升算法对复杂场景的适配性，构建煤矿领域垂直大模型。未来发展趋势与展望08矿山垂类大模型与数字孪生融合

矿山垂类大模型的核心能力以“太阳石”大模型等为代表，构建行业级“算力+算法+数据+服务”新