全球主要国家持续布局工业智能化
工业智能化已成为未来全球工业升级转型的战略方向
“数字化、智能化、绿色化”已成为全球经济发展主旋律，也是工业领域如制造、电力、油气和矿山等行业转型升级的重要方向。放眼世界，欧美主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推进工业智能化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。制造业转型不仅旨在复兴传统工业， 更是在全球竞争中抢占先机，通过技术创新和产业融合，构建新型工业生态系统，推动工业领域的全面升级。
美国多年来持续并强化布局先进制造业，自 2011年起发布《先进制造业伙伴计划》、成立工业互联网联盟、发布《2022国家先进制造业战略》等一系列战略与计划，意图引领工业数字化发展，持续扩大工业领域的核心竞争优势。
德国是全球率先提出工业4.0概念的国家，自 2010年先后提出《高技术战略2020》、《工业 战略2030》、《人工智能战略》和《德国新数字化战略》等系列战略规划，意图提高德国工业的竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。
因此，推动工业智能化升级，是实现工业向高端化、绿色化转型的重要支撑。
中国在工业智能化赛道上持续布局
回顾过去十年，中国的工业智能化战略始终围绕实现新型工业化的目标，通过一系列配套政策和措施，积极推动工业智能化进程。政府制定了详尽的发展规划，通过政策指引，支持各地建立工 业智能化示范区和示范场景。同时注重从顶层设计到具体实施的全方位推进，通过完善的政策支持体系，包括财政激励、技术标准制定、人才培养等，形成了一个系统化的推进机制。此外各地政府和企业积极参与，推动了一大批智能化项目的落地，为其它地区和行业提供了可复制、可推广的经验和模式。
2015年和2016年，中国分别提出了“智能制造”与“工业互联网”建设目标。
2017年7月 ，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》, 提出“三步走”战略目标。
2021年12月 ，工业和信息化部、教育部等八部门印发《“十四五”智能制造发展规划》，提出在2025年之 前，制造行业智能化升级成效显著，供给能力明显增强，基础支撑更加坚实。
2022年8月 ，科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，提出构建全链条、全过程 的人工智能行业应用生态。
2022年12月，中国信息通信研究院发布《工业智能白皮书》，提出了面向工业全环节的三种核心应用模式。
2023年5月 中国电子技术标准化研究院发布了《智能制造成熟度指数报告》，表明2022年我国37%的制造 业企业达到智能制造成熟度二级及以上水平。
2024年3月，在十四届全国人大二次会议的《政府工作报告》中，国务院总理李强明确指出要深入推进数字 经济创新发展，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用。
中国加速推进矿山智能化高质量发展
中国矿山行业已进入智能化发展新进程
中国正在推动工业智能化，矿山行业作为工业的重要组成部分，在我国工业中占据着重要地 位，并且作为工业智能化的先行者，起着引领作用。“富煤、贫油、少气”是我国资源的特征，煤炭产量占矿产资源开采总量的85%以 上，2023年我国原煤产量47.1亿吨，煤炭消费量增长5.6%，煤炭消费量占能源消费总量比重为55.3%。煤炭资源成熟可靠、价格低廉等优势，决定了煤炭是我国能源体系的支柱。煤矿行业属于特殊高危行业，具有生产环境复杂、 作业场景多样、装备资产厚重、知识经验丰富等特点，尤其是生产环节面临水、火、顶板、 瓦斯、煤尘五大灾害威胁，安全生产压力大。
矿山行业在实现提效、增安、少人无人的路上 经历了四个阶段：机械化、自动化、信息化、 智能化。
阶段一：机械化
矿山机械化是指在矿山生产过程中使用各种机械设备进行作业，通过控制电气 化，并由人工进行决策和执行，逐步提高矿山生产的效率和安全性，降低了劳 动强度和成本。
阶段二：自动化
矿山自动化是在矿山机械化基础上，通过应用自动化技术实现矿山生产的自动化 控制和管理。矿山自动化的基本要素包括多机联动、机电一体化等，从而提高生 产效率和安全性。
阶段三：信息化
矿山信息化是指通过应用信息技术对矿山生产、管理、决策等各个环节进行数字 化、网络化、智能化改造，包括生产信息的采集、传输、处理、分析和应用等。矿山信息化的应用可以实现生产过程的实时监控、远程控制、自动化调度等，在 提高生产效率和降低生产成本的同时，促进矿山生产的可持续发展。
阶段四：智能化
矿山智能化是在矿山自动化和信息化基础上，通过应用人工智能、大数据、云计 算等先进技术实现矿山生产的智能化控制和管理、智能分析、智能决策、主动预 防、预测性维护等，进一步提高生产效率、降低生产成本、提高安全性，促进矿 山生产的智能化转型。
国家持续推进智能化建设政策，矿山智能化机会与挑战并存
国家通过印发建设指南，发布标准化体系，推进试点示范，给矿山智能化转型带来了机遇。
2020年2月，国务院八部委联合下发了《关于加 快煤矿智能化发展的指导意见》（发改能源 〔2020〕283号），提出三阶段发展目标。
2022年10月国家矿山安监局、财政部印发《煤矿及重点非煤矿山重大灾害风险防控建设工作总 体方案》（矿安〔2022〕128号），以遏制矿山重特大事故为目标，建设AI视频智能辅助监管监察系统、应急处置视频智能通讯系统和重大违法行为智能识别分析系统，夯实矿山安全基础。
2024年3月国家能源局印发了关于《煤矿智能化标准体系建设指南》，明确了煤矿智能化标准体系框架和重点建设内容，指导相关标准制修订， 促进标准实施。
2024年4月，国家矿山安监局等七部委印发《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，意见指出到2026 年，建立完整的矿山智能化标准体系，推动“人 工智能+矿山”融合发展。
煤矿智能化建设进程中面临三个挑战：
系统烟囱化：煤企面临设备多、系统多的问题，且缺乏标准化、一站式智能矿山建设解决方案，各自为政重复建设，方案多种多样，效果参差不齐；同时存在大量“烟囱式”系统， 缺乏共享机制和平台支撑，导致行业知识无法 沉淀，规模化推广困难。
智能化基础薄弱：煤企自建算力有限，试错成本高，算力资源无法有效利用；传统“作坊 式”开发，开发效率低、周期长、能力无法有效积累；缺乏大模型可视化开发平台，对小模型的依赖导致产品精度低、泛化性差，影响智能化建设效果。
数据流通难：各个煤矿按需设计，数据为特定应用服务，难以向其他应用提供数据，形成众多 “数据孤岛”；煤机装备和对应的系统七国八 制，数据缺乏统一标准和接口，系统之间数据打通和协同困难，阻碍煤矿智能化的建设进程。
因此，有必要集约化建设区域产业集群数字化平台，通过统一建设规范，实现产业集群共享，同时引入AI大模型，加速区域智能化转型。在此基础上，形成一站式模型服务的企业应用市场，加速AI产品与解决方案的交易。该平台可以将矿端的数据统一采集、入湖，为算法训练提供标准数据，提升数据流转效率。
