华为公司通过3年多的实践，按照工业互联网架构，在下层智能连接、中层智慧平台、上层智能应用三方面开展矿山智能化建设服务。主要做法如下。
一、无线网络智能连接
网络连接是华为的“老本行”，也是在矿山行业最先得到适配的技术。比如，利用5G大带宽、低时延、广连接、高可靠的特性，在煤矿行业采用本安低频段5G网络，创新采用上传大下载小的能力反转，有效满足了井下采掘工作面少人生产、人员即时通信、海量物联设备全连接、所有业务一网承载等需求。
一些地下金属矿山也提出，希望通过设备远程控制、固定场所的无人值守减少井下作业人员。经分析，只要网络覆盖、带宽足够，远程控制不是技术难题。现实情况是金属矿山采掘、运输的网络通信问题十分突出，主要因为地质条件复杂、工作面移动频繁、井下采矿以炮采为主、爆破冲击容易破坏有线网络。军团意识到无线网络才是这类场景的解决方案，WiFi6 Mesh技术拥有免光纤自组网、双发选收、无损漫游等特性，非常适合这种场景需求，军团立即联合伙伴集合智能传感、机器视觉、WiFi6 Mesh等技术，以设备远控和安全管理为目标进行方案落地。
经过实践，军团成功帮助山东黄金焦家金矿大幅提升网络带宽和稳定性，基于稳定网络，铲运机人员操作由井下改为地面调度室，将原来的2人1车提升至1人3车。
在金川集团龙首山矿井上部署园区物联一体机，实现矿井主要生产环节的远程集中控制，用WiFi6实现井下采矿区和硐室无线覆盖，充分利用其部署简单、运维量小的优势，降低网络建设及运维成本30%，提升巡检效率40%，有效实现了减人提效。
在鞍钢矿业眼前山矿部署矿山工业互联网平台，依托“1中心、1网络、1系统、1平台+N智能应用”的框架体系，通过5G、融合IP工业网、WiFi6实现矿山网络全覆盖，部署云平台及数据中心进行大数据综合管理、分析和应用，可实现井下固定设施无人化运行、移动设备地表远程控制，单这一项可减少井下作业人员120人。
二、AI智慧平台
矿山智能化建设离不开人工智能技术。当前全球已有一半国家发布了AI战略，我国也作出了相应部署。AI技术正在加速进入千行百业，赋能各种生产场景，大模型作为AI技术分支之一，已经成为主流发展趋势，也是矿山智能化的必然方向。
国家矿山安全监察局明确要求“无视频监控不作业”，井下越来越多作业地点安装了视频监控，但是数量庞大的视频数据如果仍然依赖人工监视，无异于形同虚设。传统的小模型，一个模型只能针对性解决一个问题，开发效率低、训练周期长、场景适应性差，非常依赖后台人工标注。大模型技术采用学习架构创新和海量数据参数方式，模型具备自学习、自理解能力，以千亿数量级数据作为认知基础，统一训练行业模型，配合场景数据进行微调，注入企业数据和现场经验，有很强的“基础”能力和“变通”能力，大幅提升了模型训练效率和智能水平。
山东能源集团应用盘古矿山大模型快速训练82个应用场景，在28个煤矿落地应用，兴隆庄煤矿、李楼煤矿应用该技术对井下卸压钻孔施工质量进行智能分析，将原来人工审核工作量降低80%，施工监管审核时间从3天缩短至10分钟。
湖南钢铁集团通过大模型将废钢定级准确率提高到90%，所属湘钢集团通过大模型技术将焦炭成本最高降低20元/吨，行车智能调度系统可在1分钟内“思考”出接下来30分钟的调度计划。
三、露天矿无人驾驶等智能应用
军团将乘用车自动驾驶技术引入矿山。首先，车要够智能。在车端加载自主可控的车规级芯片和计算平台（MDC）作为“大脑”，采用高精度激光雷达和毫米波雷达、高清摄像仪，以及组合导航、V2X通信设备等作为“眼睛”和“耳朵”。其次，路要够智能。采用传输覆盖能力更强、安全可靠性更高的5G技术，通过海量场景仿真进行算法优化，精准识别复杂多变的作业场景。最后，云端平台要智能。管理调度平台实时更新动态地图，装车、排土车辆停靠定位精度达厘米级，所有车辆状态实现可视可管，挖机、铲车和无人驾驶车辆协同作业。
在海拔2750米的云南中铝驰宏金鼎锌矿，面临汛期频繁停产、山区地形异常复杂、雨雾极端天气等客观难题，司机和安全管理人员招聘难，企业迫切期望通过无人驾驶来解决这些困难。经过三个月的努力，采用众包地图、3D路况模型等技术，解决了上述难题，实现了宽体车无人驾驶编组常态化运行，综合工效与人工持平。在酒钢集团西沟矿，通过远程操控、无人驾驶等技术，实现整矿5钻、6铲、12车全部无人化，创新形成了复杂工况下“钻、铲、运”远程协同无人采矿新工艺，逐步减少司机50余名、每年节约成本750万元，极大促进矿山本质安全、降本增效。
