《關于深入推進礦山智能化建設促進礦山安全發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）自2024年4月印發以來，我國礦山智能化發展取得積極成效。全國政協委員、中國礦業大學（北京）原副校長姜耀東表示，在政策推動下，我國礦山智能化發展已進入關鍵階段，但仍需突破技術瓶頸、加速產業協同，以應對“深地、深海、深空”等前沿領域的挑戰。

智能化建設提速：技術攻關與政策協同并進

“《指導意見》推動了礦山智能化建設的快速發展，尤其在‘卡脖子’技術攻關方面取得了顯著成果。”姜耀東舉例，在透明地質技術方面，一些礦山已經實現了基于透明地質模型的4D-GIS地理信息系統，能夠實時動態更新采掘過程中的地質信息，為精準開采提供了有力支持。在智能穿爆技術上，也有了新的突破，部分礦山實現了穿孔、爆破等環節的智能化控制，提高了作業效率和安全性。

然而，仍有一些技術瓶頸亟待突破。姜耀東指出，目前的探查技術智能化、精準化程度還無法完全滿足智能化采掘需求，井下精準定位導航技術仍面臨挑戰，智能裝備集群協同控制技術也尚未完全成熟，設備之間的兼容性和協同性仍有待提高。對此，他建議加強基礎研究投入，推動跨學科合作，加快標準體系建設，并通過專項資金支持企業技術攻關。

提及2026年煤礦智能化產能占比不低于60%的目標，姜耀東認為整體進展積極，但中小型煤礦和復雜資源地區進度滯后。他提出應實施“政策組合拳”：加大財政補貼與稅收優惠、強化數據融合標準、加速產學研用協同及人才培養，以推動目標如期達成。

AI賦能災害預警：從“智慧大腦”到安全防線

如今，人工智能大模型正深度融入礦山災害防控體系，成為保障安全生產的“智慧引擎”。姜耀東分享了多個應用實例，充分展示了人工智能大模型在礦山災害智能預警方面的應用實效。

湖北龍蟒磷化工的AI“邁靈”系統依托DeepSeek大模型，整合數十年事故報告與實時監測數據，可瞬間識別108類風險。在井下作業中，“邁靈”實時監測人員行為與設備狀態，及時觸發應急廣播，將隱患扼殺于萌芽。此外，掛軌機器人替代人工巡檢，精準預警設備高溫等險情，綜合開采利用率提升10%。

陜煤建新煤礦接入阿里云通義大模型后，系統通過深度學習實時推理處置復雜場景，如高溫作業違規脫衣、登高未系安全繩等，顯著提升風險處置效率。山東能源集團引入視覺識別大模型，將鉆孔卸壓施工監管流程從3天縮短至10分鐘；金橋煤礦的AI識別平臺使“三違”現象月均降幅達5.1%，隱患數量下降10.3%。

“AI技術不僅提升了災害預警的精準度，更推動了礦山安全管理的智能化轉型。”姜耀東強調。

未來礦業新圖景：深地、深海、深空與產學研協同創新

談及未來礦業突破方向，姜耀東認為“深地、深海、深空”潛力巨大，“《指導意見》中的創新驅動發展戰略，為這三個領域的技術發展提供了清晰的路線圖”。

姜耀東表示，在深地領域，需攻克高精度地球物理勘探、透明地質建模等技術，推動無人化、智能化開發；深海領域將聚焦綠色智能裝備研發，如全海深潛水器與深遠海浮動平臺，并構建海底數字化環境；深空領域則依托高分辨率對地觀測與太空原位探礦技術，布局空間資源開發。

“這三個領域的技術路線圖都強調了創新驅動的重要性。通過跨學科合作、產學研協同和國家政策支持，礦業技術將不斷向高端化、智能化、綠色化方向發展。”在姜耀東看來，這不僅有助于提升我國在深地、深海、深空領域的國際競爭力，還將為我國礦業的可持續發展提供強有力的支撐。

產學研合作是技術突破的關鍵支撐。據了解，中國礦業大學（北京）與北京亞澤石英共建的“科技礦場”實驗室，聯合攻關高純石英材料技術，實現了從科研到產業的無縫對接；西安交通大學“1121”模式通過“揭榜掛帥”機制加速成果轉化，形成創新聯合體。

姜耀東表示，此類模式整合了高校科研優勢與企業資源，為行業培養了大批復合型人才。（閆秋圖）