政策解读┃王国法院士：“人工智能+能源”战略迈向纵深期煤炭行业把握创新应用脉搏

2025年09月26日 15:30 智能矿山杂志责编：戚金荣作者：智能矿山杂志

当前，新一轮科技革命与百年能源变局交汇，国家能源局发布《“人工智能+能源”实施意见》（简称《意见》），吹响了能源行业向智能经济跃迁的号角。《意见》立足我国制度优势与产业基础，明确了人工智能与经济社会深度融合的总体路径。对于煤炭行业而言，《意见》的出台为煤炭产业向高端化、智能化、绿色化转型提供了方向指引，推动煤炭更好地发挥我国能源安全“压舱石”保障作用，为新型能源体系建设注入关键动能。

文章来源：《智能矿山》2025年第9期“政策解读”栏目

作者简介：王国法，中国工程院院士，研究员，煤炭开发技术装备与智慧矿山专家，全国劳动模范，杰出工程师。现任中国煤炭科工集团有限公司首席科学家、煤矿智能化工作委员会主任、煤矿智能化创新联盟理事长、中国自动化学会智慧矿山专业委员会主任。创立了煤矿综合机械化和智能化开采系统的理论、设计方法和技术标准体系，主持设计研发了系列首套综采成套技术与装备，率先提出了煤矿智能化与智慧矿山建设的科学思想，系统地提出了煤矿智能化及分类、分级发展的理念、发展目标、技术路径和标准体系，主持研发了4种模式的煤矿智能化开采成套技术与装备，首创了5G+智能化煤矿巨系统顶层架构与应用系统关键技术。获得国家科技进步奖7项、省部级科技奖40多项。

作者单位：中国煤炭科工集团有限公司

引用格式：王国法.“人工智能 + 能源”战略迈向纵深期煤炭行业把握创新应用脉搏[J].智能矿山，2025，6(9)：1-7.

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把握机遇推动煤炭行业智能化绿色化转型

当前世界能源格局发生深刻变化，新能源加快发展，推进能源绿色化和数智化双重转型是大趋势。能源转型和新一轮科技革命交汇互动，传统能源面临挑战。我国能源绿色低碳转型步伐加快，同时煤炭兜底保障需求持续加大，煤炭是端牢能源饭碗、实现能源安全自主可控的最经济可靠能源和重要原材料。推进AI+煤炭产业高端化、智能化、绿色化发展，以人工智能赋能煤炭无人化开采技术创新与装备自动化和智能化迭代发展，加强煤炭清洁高效利用是能源转型中确保主体能源安全的必然要求。而要实现这一目标，亟需敏锐洞察数字红利，精准把握行业现状，积极推动产业变革，如图1所示。

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图1 煤炭行业数智化转型的新发展模式

1.1 掌握能源双轨竞争

全球能源竞争的重心正在加速转移，已经不再仅仅是煤炭、石油等的传统博弈，而是进入了算力、算法、数据的新赛道。《意见》提出“推动人工智能与实体经济深度融合”，这是在全球能源博弈进入“智能化+绿色化”双赛道的背景下作出的战略判断。欧美通过立法和标准设限，企图固化既有优势，而我国“富煤贫油少气”的资源格局短期内难以改变。目前全球能源博弈进入“智能化+绿色化”双赛道，煤炭行业唯有依托人工智能，重构全链条技术体系，才能将煤炭的“资源红利”转化为“数据红利”和“算力红利”，在全球博弈中掌握主动。

1.2 打造产业升级样板

党的二十大报告将“建设现代化产业体系”列为首要任务，同时《意见》中明确要培育智能原生新模式新业态，而煤炭行业正是检验人工智能赋能实体经济的关键载体。2021—2024年，全国煤炭总产量181.8亿t、占一次能源生产、消费总量的66.6%、55%，煤炭在我国能源供应体系中仍将发挥基础保障和系统调节作用。2024年，全年全国煤炭产量约47.6亿t，智能化产能占煤炭总产能的比例提升至50%以上。煤炭不仅保障了国家能源安全，更是人工智能大规模赋能实体经济的“超级试验场”。跑通煤炭智能化转型的全流程后，所沉淀的技术体系与标准范式方可全面复制，成为中国式传统产业升级的示范样本。

1.3 抢抓融合战略窗口

《意见》强调加快科学大模型建设应用，而煤炭行业拥有海量尚未充分挖掘的数据，二者交汇正是变革战略窗口期。近年来，大模型正从语言智能走向多模态和具身智能，具备了对复杂物理世界建模的能力，人工智能逐步真正成为行业从业人员的伙伴。为此，煤炭行业必须抢抓2025—2035年关键窗口，打造以数智技术驱动的“资源-能源-生态”智慧综合体新业态，实现煤炭产业涅槃重生。

1.4 回应安全民生需求

煤炭智能化的核心落脚点就是安全和民生。安全生产层面，我国65%以上煤炭产能来自深部、高瓦斯等灾害隐患严重的区域，安全双重预防始终是首要任务。通过人工智能技术可实现从被动应对转向主动防控，实现“无人则安”的本质安全；国家安全层面，人工智能+煤炭是打牢国家安全基石的有效路径。民生层面，人工智能技术能够为煤矿职工创造更体面、更安全的工作条件，同时实现绿色开采和绿色矿山目标。《意见》要求增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力，其布局与煤炭产业安全、民生诉求高度契合。

1.5 推动模式范式跃迁

从更长远的视角看，煤炭行业的发展逻辑也在发生深刻变化。过去依赖“资源储量-资本投入-规模扩张”的线性路径，而未来必然要走“数据生成-知识沉淀-算法迭代-价值倍增”的指数模式。未来井下核心场景将实现少人化、无人化，产业工人转向数据标注与知识积累，数据成为第四大生产要素，企业完成从“资源运营商”到“数据运营商”的切换。

立足现实剖析“人工智能+煤炭”发展态势

煤矿智能化转型并非空中楼阁，而是紧贴产业发展现实的战略选择。如图2所示，无论是技术应用升级、场景渗透深化，还是跨界生态构建，行业都需要形成由点到面的系统性突破。

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图2 “人工智能+煤炭”三大发展态势

2.1 升级技术应用模式

当前煤矿智能化技术应用正处于从培育阶段向全面系统突破的技术升级阶段，煤炭领域需要从早期单一环节的算法辅助，升级为“专业大模型+多技术协同”模式。在地质勘探、采掘工艺优化等核心场景中构建煤矿专用大模型，融合多源异构数据，实现“数据-知识”耦合；同时联动机器视觉、智能控制等技术与装备，形成“采集-运算-决策-执行”的闭环，推动煤炭生产从被动响应向主动预判跨越。

2.2 深化全链场景渗透

《意见》提出要推进工业全要素智能化发展，其中重点强调加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用，这为煤矿智能化的发展擘画了路径。结合近年来煤矿智能化建设进展，井工开采仍需加强多模态感知与大小模型融合，逐步实现少人化、无人化的常态作业；露天开采需加强人工智能优化工艺参数和采运调度，提升大型化和智能化自主运行水平；智能洗选环节则需加强煤质数据库与工业数字孪生体，提高煤质检测的精度与效率；设备运维方面，需要融合大模型技术将故障预警与预防性检修等场景走深走实。未来，仍需要进一步扩大应用覆盖范围、提升技术适应性和可靠性，推动人工智能与煤炭开发利用全链条的深度融合。

2.3 培育跨界融合生态

煤矿智能化的发展不仅是行业内部的自我革新，更是跨领域协同创新的系统工程。结合《意见》提出的“形成跨界融合的智能经济形态”要求，煤炭行业必须注入新的发展动力。一方面，这将催生以“智能矿山”为代表的新业态，推动开采、运输、洗选、运维等环节的全链条协同；另一方面，将带动跨界创新，形成“煤矿企业提出需求-科研团队突破共性技术瓶颈-科技企业提供应用技术产品”的良性协同生态，既为煤炭行业解决技术痛点，也为人工智能技术落地提供场景支撑，有助于我国在全球煤炭智能化竞争中占据先机。同时，要探索通过煤炭开发、煤转电、精细煤化工、煤炭与新能源优化组合等上中下游全面发展，形成以煤炭为基础的煤炭联营、能源和化工结合的产业一体化发展格局，因地制宜打造煤-煤电、煤-煤化工、煤-新能源、煤-煤电-新能源、煤-煤化工-新能源、煤-电-化-新等多链条协同发展的产业模式，延伸煤炭产业链，推动煤炭从燃料向燃料、原料及材料并重转变。

聚焦落地破解“人工智能+煤炭”建设难题

煤炭行业的应用场景复杂多变，制约智能化落地的瓶颈不容忽视。如图3所示，煤矿智能化需要突破“数据难共用、装备不智能、系统卡点多、运行难常态”四大痛点，才能把技术创新和政策红利真正转化为实际生产力。

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图3 破解智能化建设难题的四大核心环节

3.1 重构感知认知体系

煤矿智能化建设要破解“数据难共用”的顽疾，关键在于建立全局性认知体系和统一数据标准。井下粉尘和弱光环境常常导致单一感知手段失效，而地质、设备、环境等多模态数据分散存储，又让整体分析困难。《意见》强调要加强数据供给创新，为此需构建一体化多模态感知网络，全面覆盖地质、设备、环境等全场景数据，同时纳入行业标准规程、手册台账等文本数据，按照行业通识与专识数据进行分级融合理解，并通过人工智能算法，将原始数据转化为对生产规律和风险趋势的深度认知，为智能决策提供统一、可信的数据支撑。

3.2 攻坚智能装备可靠性

装备智能化是煤矿转型的核心瓶颈之一，煤矿智能化建设要突破“装备不智能”的关键在于推动人工智能从“外挂改造”转向“原生融合”。《意见》提出“推动工业全要素智能化发展”，为装备升级指明了方向。针对井下防爆、低功耗、抗干扰的特殊要求，研发煤炭行业智能硬件体系，将算法深度嵌入采掘机、液压支架等核心装备，通过构建“硬件载体+算法内核”的一体化智能装备制造生态，赋予装备边缘计算与自主决策能力，实现从“功能执行”向“智能运行”的跨越。

3.3 打通系统协同链路

煤矿智能化要打破“系统卡点多”壁垒需依托群体智能重塑生产协同逻辑，让系统涌现出单设备不具备的协同智能。《意见》明确要求深化人工智能与工业互联网融合应用，煤炭行业需要通过群体智能重塑协作逻辑。依托工业互联网打通全流程的数据链路与控制权限，可以让原本独立作业的设备形成集群化协同，并基于实时数据动态调整作业节奏和参数，从而实现柔性化生产、联动避险和系统自恢复。这样的整体协同智能，将显著提升煤炭生产系统的效率与韧性。

3.4 创新应用落地范式

煤矿智能化建设要破解“运行难常态”问题需在落地范式上摒弃“场景-项目-算法”的模式，遵循《意见》提出的“培育智能原生新模式新业态”目标，通过标准化封装将行业算法整合为能力模块，行业知识转化为可插拔组件，灵活组合快速适配新场景；在推广路径上优先选择基础条件好的矿井实现高价值单场景突破，再逐步扩展场景适用范围，并向复杂协同场景延伸，形成分级分类可复制的体系化方案；在生态构建上，推动煤矿企业从“技术应用方”向“技术共创方”转型，采用“场景牵引”的联合创新模式，构建协同创新平台，形成新质产业生态，如图4所示。

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图4 应用落地的新范式

统筹全局健全保障与长效发展机制

煤矿智能化发展不仅依赖技术和场景突破，更需要系统保障。因此只有在协同创新、人才培养、安全伦理与长效机制上形成合力，煤炭行业的“人工智能+”行动才能行稳致远，持续释放发展动能。

4.1 培育协同创新生态

煤炭行业的智能化不是单一环节的改造，而是全链条的系统升级。要实现这种跨越，必须依托“政-产-学-研-用”的一体化生态。《意见》强调要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，这对煤炭行业尤为适用。行业发展不能仅靠煤矿企业的数据和场景，还需要专业科研团队持续攻关、产业资本加大投入、政策法规提供保障，以及国家部委层面的统筹引领。通过协同创新平台，把需求牵引、技术供给与应用落地高效结合，才能形成跨界融合、共创分享的产业格局，推动行业从“单点突破”走向“系统跃迁”。

4.2 强化复合人才培养

煤矿智能化建设要求变革矿业生产组织模式与管理方式，打破以物理世界为中心的组织模式和管理模式，围绕数字世界重塑煤炭企业的战略愿景、业务流程、组织架构、管理文化等。煤矿智能化建设的核心在人才，需要大批矿业工程+人工智能的复合型技术人才，既要有懂采矿+人工智能算法的专家、能有效治理数据的团队、熟练掌握智能装备运维的工程师，还要有精于智能化煤矿管理和市场运营的人才。结合《意见》“加大高层次人才培养力度”要求，行业要建立分层次的人才梯队，既培养高端科研领军人才，也要打造覆盖面广的技能型队伍，推动产教融合和跨学科交叉。通过校企合作、实训平台和标准化人才评价机制，逐步形成一支兼具煤炭行业经验与人工智能技术素养的复合型团队，为“人工智能+煤炭”提供坚实的人才保障。

4.3 健全安全伦理规范

为深化落实《意见》中“推动人工智能应用合规、透明、可信赖”要求，一方面，要强化人工智能系统在安全生产中的风险评估与测试，确保从感知、决策到执行环节的可信与可控；另一方面，要重视伦理与意识形态风险防范，确保人工智能在煤炭场景中的应用符合国家安全和社会稳定要求。通过建立分级分类的安全评估机制和伦理规范，推动形成“技术可信、应用可控、制度健全”的安全发展格局，使煤炭行业的智能化在保障安全的前提下稳步推进。

4.4 建立长效发展机制

行业的可持续发展不仅取决于技术突破，更取决于制度完善。《意见》明确提出要完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度，煤炭行业需要建立从价值创造到利益分配的良性循环机制，确保数据权益、知识产权和创新成果的合理归属。通过建立行业标准体系、应用推广路径和成果评估机制，推动煤矿企业从单纯的“应用方”转向“共创方”，形成多方共赢的产业生态。同时，要构建行业自我迭代的反馈机制，实现技术、人才、资本和政策的动态优化，确保煤炭智能化不止于阶段性突破，而能进入可持续发展的长周期轨道。

《意见》的发布，标志着我国在新一轮科技革命和能源变局中率先进入“人工智能+”的战略纵深期。煤炭行业作为我国能源安全的“压舱石”，既是人工智能赋能的关键领域，也是检验政策落地成效的重要阵地。纵观行业发展，全链条的技术重构、全场景的应用渗透、全系统的协同创新，已从战略愿景转化为实践路径。未来十年，将是煤炭智能化转型的关键窗口期。唯有以人工智能为牵引，推动产业模式跃迁，培育复合型人才，健全安全与伦理规范，构建长效发展机制，方能夯实煤炭行业高质量发展的内生动能与制度根基，塑造人工智能与煤炭开发技术全面融合的新时代煤炭产业体系，逐步形成“AI+资源+能源+生态”的智慧综合体，为我国新型能源体系建设和智能经济加速跃迁提供持续可靠支撑。

编辑丨李莎

审核丨赵瑞

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期刊简介

《智能矿山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中国煤炭科工集团有限公司主管、煤炭科学研究总院有限公司主办的聚焦矿山智能化领域产学研用新进展的综合性技术刊物。

主编：王国法院士

刊载栏目：企业/团队/人物专访、政策解读、视角·观点、智能示范矿井、对话、革新·改造、学术园地、专题报道等。

投稿网址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

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