2026年6月28日上午，由中国计算机学会（CCF）主办的观点论坛《智矿·问道：谁卡住了矿山智能化落地应用的“最后一公里”？》在哈尔滨成功举行。本次论坛聚焦矿山智能化转型中的关键堵点，汇聚了来自高校科研院所、央企设计院、安全监管机构、煤炭生产企业等多个领域的专家学者，并联动全国多地CCF YOCSEF分论坛兄弟姐妹参与研讨。

矿山智能化是保障国家能源安全、推动煤炭产业实现绿色、安全和高质量发展的关键抓手。近年来，国家矿山安全监察局等多部委相继出台智能化建设指导意见，明确提出2030年基本实现矿山少人化、无人化开采的发展目标。当前，我国矿山智能化建设进程持续提速，大模型、数字孪生、智能机器人、高精度定位等前沿技术不断迭代，为井下减人增效、风险防控提供了有力技术支撑。然而，与技术端的快速突破相比，矿山真实生产场景下的落地应用仍面临诸多现实难题。井下极端复杂工况、行业数据质量短板、政策标准适配滞后、企业转型动力不足以及复合型人才缺口等问题，导致大量先进智能技术仍停留在实验室或试点阶段，难以实现规模化应用，严重制约了矿山智能化建设的整体进程。

本次论坛旨在通过跨界思辨与产学研深度对话，系统梳理矿山智能化落地的核心瓶颈与技术鸿沟，探讨技术迭代、管理优化与制度完善协同发力的破局路径，助力打通矿山智能化应用的“最后一公里”，推动人工智能技术切实赋能能源产业转型升级。

论坛由CCF YOCSEF哈尔滨AC委员武国庆和AC委员王妍玮共同担任执行主席。

论坛邀请到黑龙江龙煤双鸭山矿业有限责任公司副总工程师（机电）兼机电装备部部长祝永涛、黑龙江科技大学计算机学院副院长刘兴丽、中国煤炭科工集团矿山数据标准研究院副所长王浩作为引导发言嘉宾就论坛主题进行前沿技术与产业背景引导，还邀请了河南理工大学教授任建吉、中国安全生产科学研究院算法负责人席健、黑龙江科技大学教授刘丽娜、黑龙江科技大学副教授马仲甜作为思辨嘉宾参与议题深度研讨。参与本论坛的还包括YOCSEF 总部副主席陈果（湖南大学）和北京邮电大学（张忠宝）、YOCSEF 总部学术秘书陈昊（微软亚洲研究院）、YOCSEF 总部AC委员刘文懋（绿盟科技）、YOCSEF太原主席董云云（太原理工大学）、YOCSEF福州主席吴伶（福州大学）、YOCSEF长沙主席张永敏（中南大学）、YOCSEF济南主席杨磊（济南大学）、YOCSEF重庆主席祝清意（重庆邮电大学）、YOCSEF昆明主席刘应波（云南财经大学）、YOCSEF青岛副主席王成锐（青岛国实集团）以及YOCSEF哈尔滨的AC委员、委员等来自企业与高校的50余位代表参与此次论坛。

本次论坛围绕三大核心思辨议题展开深度交流：思辨点一为识瓶颈，当前实现2030年矿山少人化、无人化开采目标的最大瓶颈是什么？思辨点二为找差距，矿山现场智能化落地应用瓶颈与当前智能化技术之间的差距在哪里？思辨点三为谋突破，智能化落地“最后一公里”应如何破局，究竟依靠技术突破、管理重塑还是责任归位？围绕三大递进式核心思辨议题，各界嘉宾结合矿区一线实操、行业标准制定、AI仿真建模、井下传感装备研发经验充分研讨，搭建采矿、计算机、安全工程跨界交流平台，为黑龙江乃至全国煤炭行业智能转型提供多元思路与落地路径。

引导发言嘉宾黑龙江科技大学计算机学院副院长刘兴丽以《基于RAG与多智能体的煤矿安全风险研判技术体系》为题，系统梳理了矿山安全智能技术的演进路径，展示了从传统人工知识库到大模型自动灾害知识抽取、再到RAG检索增强与多智能体协同研判的技术迭代过程。团队结合双鸭山、鹤岗等矿区一线调研数据，围绕“人、机、环、管”四维风险体系持续优化模型，有效提升了井下安全风险研判的实用性和准确性。同时，报告也指出当前多模态数据融合能力不足等现实短板，并提出了以多智能体协同架构、轻量化模型迭代为核心的破解思路。

引导发言嘉宾中国煤炭科工集团矿山数据标准研究院副所长王浩以《煤炭行业高质量数字化公共数据底座建设路径》为题，聚焦矿山智能化的数据根基问题，指出标注科研数据储备不足、跨企业数据合规流通机制缺失、设备数据格式不统一等共性难题。他提出，煤炭行业数字化需兼顾盈利性、稳定性、合规性、标准性和流动性五大维度，并结合国家“数据二十条”及数据三权分置政策，系统介绍了全国煤炭行业公共数据平台的建设思路，强调高标准行业数据是AI规模化落地的核心前提。

引导发言嘉宾黑龙江龙煤双鸭山矿业有限责任公司副总工程师兼机电装备部部长祝永涛结合东北复杂煤层与多灾害叠加的井下实际工况，以《立足井下真实工况，稳步推进煤矿智能化信息化提档升级》为题，分享了一线智能化建设实践。他详细拆解了煤矿智能化十大核心系统与十二个子系统的建设标准，明确了“基础升级、系统集成、装备自主可控”的三步走路径，并客观剖析了复杂工况下装备适配性不足、重建设轻运维等共性痛点，提出“一矿一策、分类实施”与全周期运维机制相结合的务实建设思路。

论坛现场为各位引导发言嘉宾颁发感谢牌，对各位专家的倾情分享和鼎力支持表示诚挚感谢。

随后，论坛正式进入思辨研讨环节，思辨引导嘉宾和参会人员围绕三大核心思辨议题展开了充分的讨论，结合理论研究、技术研发、产业实操等多维度视角各抒己见、深度交锋，碰撞出诸多兼具学术价值与落地意义的观点成果。

思辨点1：识瓶颈，当前实现2030年矿山少人化、无人化开采目标的最大瓶颈是什么？

任建吉围绕首个思辨议题率先展开引导分享，重点从政策制度、行业规范、场景差异三个维度剖析矿山无人化开采的核心瓶颈。他指出，当前矿山智能化落地最大的阻碍并非技术短板，而是行业制度标准与智能化发展节奏严重脱节，顶层政策与一线监管规程存在明显错配。国家多部门出台文件鼓励采掘工作面自主运行、无人作业试点应用，但现行煤矿安全规程、现场监管制度仍要求关键岗位人员在岗值守，形成“政策鼓励创新、规程限制落地”的矛盾局面。同时，现有煤矿安全处罚体系全部针对一线从业人员，尚未建立智能装备、企业主体的事故权责划分机制，导致企业面对无人化技术试点普遍存在观望心态、不敢大胆创新。此外，井下防爆安标体系适配性不足，为满足安全合规要求，井下智能机器人、智能装备需加装厚重防爆结构，极大牺牲设备续航能力、机动性能与作业效率，大量地面成熟智能装备无法直接适配井下复杂工况。他进一步对比行业场景差异表示，露天矿山无人开采技术已高度成熟、规模化落地，但井工煤矿巷道空间受限、灾害隐患多发、作业场景动态多变，智能设备可决策路径有限，落地难度远高于露天场景。对此，他建议依托资源条件优良、灾害风险较低的矿区设立智能化政策试验区，通过先行先试完善适配无人开采的监管标准、安标体系与追责机制，为全行业智能化突破制度瓶颈积累经验。

董云云聚焦煤矿机器人落地“零突破”的行业现状展开分析，她认为当下智能机器人虽在多数领域技术趋于成熟，但难以适配煤矿井下复杂特殊的作业场景，井下环境可视度低、工况不确定性强，存在透水、火灾、瓦斯超限、通信中断等大量不可预判的长尾风险，机器人作业安全性与稳定性无法保障，同时行业相关应用标准不完善、企业更依赖人工经验，加之暂无强制政策要求煤矿引入机器人及无人化作业模式，多重因素最终导致智能化设备在煤矿场景中极少落地测试与应用。

王勇指出核心瓶颈为企业转型意识薄弱与追责顾虑。当前智能化技术水平已可支撑矿山较高水平无人化建设，技术并非制约关键；核心问题在于煤矿企业管理者固化传统人工生产思维，缺乏智能化转型主动性，同时畏惧安全事故追责问责，安于现状、不敢创新，导致成熟智能化技术难以落地推广。

祝永涛阐明煤矿井下防爆设备、通信网络与数据采集的相关规范，井下防爆设备应用已经比较成熟，大巷与采掘工作面执行不同标准，分为本质安全型、增安型等类别，对密封性、电压电流均有严格规定，井下照明设备可稳定达标；入井设备区分矿井类型，非高突矿井主要进风巷可使用矿用一般型设备，低瓦斯矿井大巷允许使用架线机车，高突矿井全部设备都必须采用防爆规格。井下通信采用有线与无线相结合的方案，有线防爆电话依托光缆布设到各个工作面与硐室，无线依托WiFi 6实现全覆盖，工作人员配备经过煤科院改造、具备防爆认证的本安型防爆手机；依托井下网络，电力监控分站能够自动采集电力数据、瓦斯气体、震动等灾害监测信息，实时回传至地面服务器做分析处理。

吴伶指出核心瓶颈为井下基础设施配套薄弱。井下复杂多变的作业环境是智能化落地核心阻碍，通信、照明等基础配套设施不完善，进一步放大场景适配难题，可通过优先优化井下基础配套条件，降低智能技术落地门槛。

张永敏围绕有色金属矿山智能化采矿的技术瓶颈与少人、无人化采矿的落地可行性展开深入探讨，明确了当前矿山智能研发与落地的核心痛点及行业差异化发展现状。在智能化采矿的技术层面，数据质量问题是制约有色金属矿山智能体模型训练的最大核心瓶颈，区别于煤矿开采场景，有色金属矿山积累的数十年存量数据整体质量偏低，无法直接用于模型训练研发。目前行业虽具备对应的数据质量管理标准，但该标准的执行年限、对未来智能体模型训练的适配支撑性均无法确定，同时未来传感技术能否实现突破、能否为矿山实景作业提供稳定可靠的数据支撑，也存在极大的不确定性，而数据难题的突破，是后续模型训练、智能采矿设备研发落地的关键前提。在少人化、无人化采矿的落地应用层面，行业呈现出明显的两极分化态势，落地效果与矿山价值、资金投入能力深度挂钩。高价值有色金属矿山单台设备投入可达数千万甚至上亿元，具备充足的资金实力投入高质量数据采集与技术研发，因此能够快速推进少人化、无人化智能采矿模式落地；而绝大多数低价值矿山受限于有限的资金投入，难以开展高质量数据采集与专项技术研发，这也意味着大范围、全行业的矿山无人化、少人化采矿落地难度极大，仅典型高价值矿山可实现智能化落地，未来矿山智能化发展仍需持续完善数据体系，夯实技术应用基础。

思辨点2：找差距，矿山现场智能化落地应用瓶颈与当前智能化之间的差距在哪里？

席健重点从数字孪生仿真体系层面剖析技术落地差距，指出当前矿山智能化建设中的数字孪生系统普遍存在“重可视化、轻仿真推演”的问题，现有矿山三维模型仅能实现巷道、设备、地形的静态可视化展示，并未构建融合物理规律、灾害演化机制、井下实时工况的虚实交互仿真体系。行业虽已具备ANSYS、CFD、FDS、多智能体疏散仿真等成熟仿真工具，但各类仿真系统相互独立，与井下实时传感监测数据完全割裂，无法实现动态更新、实时推演，难以支撑灾害预判与智能决策。他提出可依托AI for Science、物理信息神经网络、扩散模型等前沿技术，融合实验数据、仿真数据与井下实测数据加速模型运算，构建动态井下推演体系；同时借助强化学习智能体，模拟、识别并管控人员不安全操作行为，同步补齐设备物态风险、人为操作风险两大仿真管控短板，打通数字孪生从“可视”到“可用、可判、可预”的技术鸿沟。

刘丽娜聚焦井下感知硬件与真实作业场景的适配差距展开深入分析，指出实验室成熟智能算法、感知技术均基于干净、稳定、标准化环境研发，而井下极端复杂工况与实验环境存在巨大落差，是智能技术落地失效的核心诱因。井下长期存在高粉尘、高温高湿、弱光照、巷道遮挡、地形复杂等问题，会造成视觉传感器成像模糊、激光雷达与红外传感采集数据严重失真，感知精度大幅衰减。同时井下无GPS信号，5G、工业WiFi通信信号易受岩层、设备遮挡出现信号衰减、传输延迟、数据丢包等问题，定位精度、环境监测精度难以达标。硬件感知与通信传输的底层短板，直接导致各类智能识别、风险研判、自主决策算法在井下无法稳定运行，形成了实验室技术先进、井下落地效果不佳的核心技术落差。

刘兴丽认为多模态数据融合与场景适配存在技术差距。现有煤矿智能研判技术以文本数据处理为主，仅能适配结构化文本信息，无法兼容井下海量视频、多类传感异构数据，多模态数据融合技术存在明显短板；暂无成熟技术可实现多源数据统一转化、适配智能认知推理需求，且技术研发脱离井下真实安全场景，模块化适配能力不足，导致技术落地实用性差。

马仲甜认为跨学科融合不足造成技术落地断层。矿山智能化涉及采矿、地质、自动化、人工智能、通信等多领域，当前各学科独立攻关、深度交叉不足，导致具身智能决策、智能设备与井下矿井系统匹配对接等核心难题无法突破，单一技术先进但整体系统适配性差，形成技术落地断层。

任建吉指出作业场景决策空间差距悬殊。地面智能化场景设备运行路径、应对方案选择多样，容错空间大；而井工煤矿巷道空间有限、安全规程约束严苛、突发灾害与工况异常频发，智能设备可决策路径极少、容错率极低，无法复刻地面与实验室的稳定运行效果，场景适配差距极大。

张晓光认为场景建模与工况认知存在差距。井下作业环境复杂多变、粉尘遮挡严重，行业对井下各类作业场景的物理模型认知尚不清晰，无法实现精准建模，导致前沿智能化技术缺乏适配的场景模型支撑，难以落地应用。

张永敏认为数据质量无法支撑模型训练。矿山现有海量监测数据普遍质量偏低、标准化程度不足，无法满足智能模型、智能体的训练需求；且行业数据标准落地执行不到位，传感设备布设密度、性能不足，难以持续产出高质量、高稳定性数据，从源头制约智能化技术迭代升级。

思辨点3： 谋突破，“最后一公里”应如何破局？技术突破、管理重塑，还是责任归位？

马仲甜引导发言指出破局不能依赖单一维度，必须坚持技术、管理、权责三者协同推进，她强调，真正可落地的智能化体系，必须以高质量、标准化的井下数据为底座，依托传感、控制、通信、AI多领域协同攻关，同步配套企业全周期运维管理机制与常态化技改迭代体系，通过产学研精准对接、需求导向攻关和成熟成果批量复制，逐步破解落地壁垒。与会嘉宾从多个角度提出了切实可行的破局思路：

盛晨原认为以技术突破为核心，依托产业联盟推进落地。当前煤矿机器人处于“可用但体验不佳”的阶段，巡检、选矸等多个场景仍存在技术短板，技术攻坚仍是首要任务；项目资金并非落地难题，可依托哈尔滨智能机器人产业技术联盟、技术大市场平台，打通产学研转化通道，重点攻克智能选矸、井下巡检机器人核心技术，推动智能化装备产业化落地。

卢丹认为分阶段梯度突破，补齐各阶段技术与安全短板。将井下机器人智能化落地分为三个阶段分步破局：一是远程人工操控阶段，攻坚精准定位、风险预判建模技术，破解井下精准建模难题，补齐交叉复合型人才短板；二是少人化人机协作阶段，重点完善多机协同、突发断电等紧急工况的安全防控机制，规避智能设备作业安全风险；三是无人化自主作业阶段，优化智能模型动态场景适配能力，提升复杂未知工况下的自主感知与决策水平。

任建吉指出单点技术迭代+场景示范分步落地。一方面持续推进单点智能机器人技术攻坚，优化支护、搬运、巡检等专用设备性能，解决设备定位不准、需求适配度低等问题；另一方面采用“先易后难、梯度推广”模式，优先在地质条件简单、灾害风险低的矿区打造无人化示范场景，待技术、模式成熟后，逐步向深井、高瓦斯等复杂矿区推广落地。

王成锐认为聚焦需求梳理与标准化推广，兼顾成本效益。打通科研落地壁垒，首先要厘清矿山一线实际需求与高校科研攻关方向，建立标准化跨领域需求清单；从成熟落地的智能化系统中提炼通用功能，形成行业标准批量推广，整体提升行业智能化水平；同时统筹项目建设成本与性价比，按技术优先级有序推进智能化建设，实现高效落地。

王浩提出以行业公共数据平台建设为起点，夯实数据底座，分阶段推进从感知智能向认知智能、自主决策的稳步演进。

祝永涛结合一线经验，详细介绍了井下防爆标准、有线与无线融合通信、电力与灾害数据自动采集等已成熟的基础能力，为技术部署提供了现实可行前提。

朱庆福从技术团队视角提出警示，避免陷入“唯技术论”，应从“技术能做什么”转向“煤矿真正需要什么”，精准聚焦非技术不可解的核心刚需场景，并立足于井下通信受限、只能部署轻量级模型的现实，务实梳理技术瓶颈。

此外，刘文懋还就Agent RAG技术在煤矿场景中的应用探索展开交流，指出当前认知输出以文本为主，尚无法高效整合视频、传感等多类型异构数据，仍需围绕模块化数据终端和真实安全场景持续攻关。

经过三个多小时的热烈研讨，本次论坛形成以下共识：矿山智能化“最后一公里”受阻，并非单一因素导致，而是制度规范适配滞后、井下极端工况约束、感知硬件精度不足、数据体系薄弱、管理模式固化、权责划分缺失等多重问题叠加的系统性困境。面向2030年发展目标，行业整体技术路线清晰、发展态势向好，关键在于通过技术突破、管理重塑和责任归位的三位一体协同推进，持续优化感知通信硬件、完善公共数据底座、健全企业运维机制、迭代监管标准与安全权责制度，依托产学研深度融合和试点先行，稳步推动矿山智能化从“可用”走向“好用”，从“试点”迈向“规模”，真正赋能煤炭产业安全、绿色、智能高质量发展。