《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》（以下简称《指导意见》）自2024年4月印发以来，我国矿山智能化发展取得积极成效。全国政协委员、中国矿业大学（北京）原副校长姜耀东表示，在政策推动下，我国矿山智能化发展已进入关键阶段，但仍需突破技术瓶颈、加速产业协同，以应对“深地、深海、深空”等前沿领域的挑战。

智能化建设提速：技术攻关与政策协同并进

“《指导意见》推动了矿山智能化建设的快速发展，尤其在‘卡脖子’技术攻关方面取得了显著成果。”姜耀东举例，在透明地质技术方面，一些矿山已经实现了基于透明地质模型的4D-GIS地理信息系统，能够实时动态更新采掘过程中的地质信息，为精准开采提供了有力支持。在智能穿爆技术上，也有了新的突破，部分矿山实现了穿孔、爆破等环节的智能化控制，提高了作业效率和安全性。

然而，仍有一些技术瓶颈亟待突破。姜耀东指出，目前的探查技术智能化、精准化程度还无法完全满足智能化采掘需求，井下精准定位导航技术仍面临挑战，智能装备集群协同控制技术也尚未完全成熟，设备之间的兼容性和协同性仍有待提高。对此，他建议加强基础研究投入，推动跨学科合作，加快标准体系建设，并通过专项资金支持企业技术攻关。

提及2026年煤矿智能化产能占比不低于60%的目标，姜耀东认为整体进展积极，但中小型煤矿和复杂资源地区进度滞后。他提出应实施“政策组合拳”：加大财政补贴与税收优惠、强化数据融合标准、加速产学研用协同及人才培养，以推动目标如期达成。

AI赋能灾害预警：从“智慧大脑”到安全防线

如今，人工智能大模型正深度融入矿山灾害防控体系，成为保障安全生产的“智慧引擎”。姜耀东分享了多个应用实例，充分展示了人工智能大模型在矿山灾害智能预警方面的应用实效。

湖北龙蟒磷化工的AI“迈灵”系统依托DeepSeek大模型，整合数十年事故报告与实时监测数据，可瞬间识别108类风险。在井下作业中，“迈灵”实时监测人员行为与设备状态，及时触发应急广播，将隐患扼杀于萌芽。此外，挂轨机器人替代人工巡检，精准预警设备高温等险情，综合开采利用率提升10%。

陕煤建新煤矿接入阿里云通义大模型后，系统通过深度学习实时推理处置复杂场景，如高温作业违规脱衣、登高未系安全绳等，显著提升风险处置效率。山东能源集团引入视觉识别大模型，将钻孔卸压施工监管流程从3天缩短至10分钟；金桥煤矿的AI识别平台使“三违”现象月均降幅达5.1%，隐患数量下降10.3%。

“AI技术不仅提升了灾害预警的精准度，更推动了矿山安全管理的智能化转型。”姜耀东强调。

未来矿业新图景：深地、深海、深空与产学研协同创新

谈及未来矿业突破方向，姜耀东认为“深地、深海、深空”潜力巨大，“《指导意见》中的创新驱动发展战略，为这三个领域的技术发展提供了清晰的路线图”。

姜耀东表示，在深地领域，需攻克高精度地球物理勘探、透明地质建模等技术，推动无人化、智能化开发；深海领域将聚焦绿色智能装备研发，如全海深潜水器与深远海浮动平台，并构建海底数字化环境；深空领域则依托高分辨率对地观测与太空原位探矿技术，布局空间资源开发。

“这三个领域的技术路线图都强调了创新驱动的重要性。通过跨学科合作、产学研协同和国家政策支持，矿业技术将不断向高端化、智能化、绿色化方向发展。”在姜耀东看来，这不仅有助于提升我国在深地、深海、深空领域的国际竞争力，还将为我国矿业的可持续发展提供强有力的支撑。

产学研合作是技术突破的关键支撑。据了解，中国矿业大学（北京）与北京亚泽石英共建的“科技矿场”实验室，联合攻关高纯石英材料技术，实现了从科研到产业的无缝对接；西安交通大学“1121”模式通过“揭榜挂帅”机制加速成果转化，形成创新联合体。

姜耀东表示，此类模式整合了高校科研优势与企业资源，为行业培养了大批复合型人才。