《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》解读——AI大模型赋能煤炭行业

2025年9月，国家发改委、国家能源局联合发布的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，明确将“人工智能+煤炭”作为能源智能化转型的核心方向之一。《意见》的发布，为 “人工智能 + 煤炭” 的发展指明了方向，将有力推动煤炭行业向智能化、安全化、高效化迈进，对于提升我国煤炭行业整体竞争力和保障能源安全具有重要意义。

其中，AI大模型凭借对多源数据的融合处理能力、复杂场景的自主决策能力，正成为破解煤炭行业“安全风险高、生产效率低、资源利用散”等痛点的关键抓手，推动传统煤炭产业向“少人无人、安全高效、绿色智能”的高质量发展新阶段迈进。沃丽特科技以 “AI 大模型 + 综合管控平台”为核心的创新方案，正为千万矿工筑起“永不疲倦的智能防线”。

煤炭行业的地质勘探、采掘、洗选、设备运维等环节，长期面临“数据碎片化、工况复杂化、决策经验化”的难题。AI大模型的核心价值，在于通过多源数据融合、专业知识嵌入、实时动态优化，将分散的地质数据、设备数据、生产数据转化为“可决策、可执行”的智能指令，替代传统依赖人工经验的作业模式。

《意见》明确了AI大模型在煤炭领域的五大重点应用场景，每个场景都直指行业痛点，实现“安全提效、降本减人”的核心目标。

（一）地质勘探：让“看不见的风险”提前预警

煤炭开采的首要难题是“摸清地质家底”——复杂的断层、瓦斯富集区、地下水害等隐蔽风险，曾是导致安全事故的主要诱因。依托煤矿地质专业大模型，行业实现了“地面+井下”数据的协同分析：通过融合卫星遥感、地面地震勘探数据与井下智能钻探传感器数据，大模型能自动构建三维地质模型，实时识别断层、裂隙等异常结构，并提前发出水害、瓦斯突出预警。

（二）采掘作业：从“人工操作”到“无人协同”

采掘是煤炭生产最核心、最危险的环节，AI大模型通过“感知-决策-控制”闭环，推动井工与露天煤矿双双实现“无人化常态化”。

在井工煤矿，大模型融合了多模态感知数据（如煤岩识别摄像头、振动传感器、位移传感器），能精准区分煤与岩石的物理特征，驱动采煤机、掘进机实现“智能截割”——无需人工操作，设备就能自动调整截割高度、速度，避免“割岩费刀、丢煤浪费”；同时，通过“大小模型协同”，采煤机、刮板输送机、液压支架等设备群能实现自主协同。

在露天煤矿，AI大模型的核心作用是“爆破参数优化+设备无人调度”。通过模拟不同地质条件下的爆破参数（如装药量、孔距），大模型能精准控制爆破效果，减少煤岩混杂；同时，基于采剥进度数据，自动调度无人驾驶矿卡、远程控制挖掘机与排土机，实现“采-运-排”全流程无人协同。

（三）煤炭洗选：让“每一粒煤”都物尽其用

洗选是决定煤炭品质的关键环节，传统依赖人工抽样检测的方式，存在“检测滞后、调节缓慢”的问题，常导致煤质波动大、资源浪费。AI大模型通过构建煤质特征数据库，实现了“实时检测-动态调参-全程管控”的智能洗选。

具体而言，大模型通过在线传感器实时采集煤流的灰分、硫分、挥发分等数据，结合历史洗选工艺参数进行训练，能精准预测煤质变化趋势，并自动调节跳汰机、重介质旋流器等设备的运行参数；同时，依托工业数字孪生技术，在虚拟场景中模拟洗选过程，提前优化工艺方案。

（四）设备运维：从“事后维修”到“预防性检修”

煤矿设备（如采煤机、运输机、主通风机）的故障停机，曾导致单矿日均损失超百万元。AI大模型通过设备运行数据融合分析，实现了“故障早发现、检修早安排”。

大模型整合了设备的温度、振动、润滑等实时监测数据，结合设备设计参数、历史故障记录，能自动识别“异常征兆”——比如通过轴承振动频率变化预测磨损程度，通过油温异常判断液压系统故障，并发出预警；同时，根据设备运行状态智能制定检修计划，避免“过度维修”或“故障停机”。

（五）生产调度：全矿资源的“智能指挥官”

传统煤矿生产调度依赖人工汇总数据、下达指令，存在“响应慢、协同差”的问题。AI大模型通过整合采掘、洗选、运输等全环节数据，能实时优化生产计划：比如根据市场煤价调整洗选品种，根据设备状态动态分配采掘任务，根据电力负荷优化生产时序，实现“效益最大化、资源最优化”。

AI大模型在煤炭领域的应用，不仅是“技术升级”，更是对行业生产模式、安全理念、发展逻辑的全方位重构。

（一）安全变革：从“被动应对”到“主动防控”

煤炭行业的安全核心是“控风险、减人员”。AI大模型通过替代人工进入高风险场景（如井下采掘、设备检修），大幅减少“人机接触”；同时，通过实时预警地质风险、设备故障，将安全隐患“消灭在萌芽阶段”。数据显示，推广AI大模型的煤矿，井下作业人员平均减少50%以上，重大安全事故发生率下降80%，真正实现“安全第一”的发展目标。

（二）效率变革：从“经验驱动”到“数据驱动”

传统煤炭生产依赖老矿工的“手感”“眼观”，效率受人员技能、体力影响大。AI大模型通过标准化、智能化的决策与控制，让生产效率稳定可控：采掘效率平均提升30%-50%，洗煤厂处理能力提升20%以上，全矿综合生产效率较传统模式提高40%，推动煤炭行业从“人力密集型”向“技术密集型”转型。

（三）能源保障：夯实“兜底作用”的智能根基

煤炭是我国能源安全的“压舱石”。AI大模型通过提升煤炭生产的稳定性、高效性，能在新能源出力波动时，更好地发挥“兜底保障”作用：一方面，通过智能生产调度确保煤炭稳定供应；另一方面，通过优化洗选工艺提升优质煤比例，满足电力、钢铁等行业的清洁用煤需求，为能源安全与绿色转型提供双重支撑。

《意见》提出，到2027年要推动煤炭等行业的专业大模型深度应用，到2030年实现能源领域人工智能技术“世界领先”。对于煤炭行业而言，AI大模型的发展将不止于“单点场景应用”，而是向“全矿智能协同”“跨行业融合”迈进——比如与电力系统的AI模型联动，实现“煤矿-电厂”用煤需求的精准匹配；与新能源模型协同，推动煤电与风电、光伏的互补运行。

同时，随着算力支撑、数据安全、标准体系的不断完善，AI大模型将与具身智能、科学智能等新技术结合，实现“更自主、更精准、更绿色”的应用：比如井下巡检机器人结合大模型实现“自主避障、自主诊断”，煤炭碳足迹追踪大模型助力“碳达峰、碳中和”目标落地。

从“人工挖煤”到“AI采煤”，AI大模型正推动煤炭这一传统能源行业焕发新生。在政策引导与技术创新的双重驱动下，“人工智能+煤炭”不仅将重塑行业竞争力，更将为我国能源安全稳定供应和新型能源体系建设提供坚实的智能支撑。