今年7月，国家矿山安全监察局公布的最新数据显示，全国矿山事故起数同比下降13%，其中非煤矿山事故总量继续下降，但煤矿事故反弹，近期，内蒙古、贵州等地发生的煤矿事故让人触目惊心。长久以来，矿山尤其是煤矿领域的安全问题，一直是行业中的“达摩克利斯之剑”。为此，国家曾出台多个相关文件，最近，中共中央办公厅、国务院办公厅联合发文“关于进一步加强矿山安全生产工作的意见”，对矿山安全提出了更高的要求和具体的部署。然而，完全依靠人和制度来实现矿山安全的提升，总归存在主观因素。据大数据对过去20年综合分析，煤矿事故90%以上是由于“人”的不安全行为（违规）引起的。因此，“反三违”一直是安全生产监管的重点。去年底，国家矿监局联合财政部发布“128号文”， 明确要求通过人工智能技术提升矿山安全监管的智能化。如今借助视频AI技术，成为了矿山企业安全的必选项。
虽然我国已经完成了矿山机械化的阶段，但是矿山作为传统行业，在数字化领域走得还比较慢，比较浅。毫不夸张讲，连最简单的网络连接问题，在大多数矿山企业里仍旧是一大难题，更别说高阶的智能化了。目前矿山改造建设过程中也存在一系列的挑战，例如行业标准还需要进一步推进和深入；企业各个系统之间的互联互通难度大、成本高；数据共享和数据流转不畅，各类烟囱式的系统林立导致数据孤岛问题比较突出，各种生产设备接口不统一，严重影响了数据价值的释放。以最常见的井工开采场景为例，设备和系统需要保证高强度下的高稳定性。然而，井下作业环境带来的流变、坍塌、瓦斯、粉尘和有毒有害气体的排放等又给设备和系统提出了严苛的挑战。再有，在地下矿井中有一条“高速公路”，即煤矿主运输系统的带式输送机，连接了综采、掘进工作面和巷道、大巷及地面洗选、装车等，占煤矿总设备装机功率30% ，占煤矿耗能60%，是煤矿的主要能耗设备。它既是煤炭的“运输线”，也是生产的“效益线”，更是煤矿的“能耗线”。主运系统一旦发生故障，将直接导致停工停产，每天减产几万吨。现阶段主运系统主要依赖人工巡检，皮带距离长，矿工需要每天走10~20公里巡检，环境恶劣，工作量大，且无法做到及时处理。在煤矿生产的其他环节中，我国是世界煤炭行业受冲击地压影响最深的国家之一，钻孔卸压工程是冲击地压防治的主要手段。为保证卸压钻孔施工质量，山东能源李楼、新巨龙等煤矿引入了AI大模型视觉识别能力，不仅降低了82%的人工审核工作量，还将原本需要3天的防冲卸压施工监管流程缩短至10分钟，实现防冲工程100%验收率。值得一提的是，有数据显示，仅在智能采矿环节，预计到2027年全球智能采矿市场规模将达到1662.24亿元。近几年，智能采矿市场年复合增长率预计将达到17.91%。这足以证明智能矿山市场的巨大潜力。不可否认，随着智能化进程的不断深入，矿山智能化领域还需要更多的场景化解决方案，满足新增的市场需求，这也说明，在矿山领域，独木不林，单丝不线，只有生态繁荣才是一项技术成熟的标志。
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