
矿业行业迎来重磅政策东风!近期,工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》(以下简称《实施意见》),明确提出全面推进人工智能与制造业深度融合,其中原材料行业作为重点领域被精准施策。对矿业而言,这一政策的出台不仅为行业智能化转型划定了清晰路径,更将加速推动传统矿业从劳动密集型向技术密集型升级,重塑产业发展新格局。
The mining industry is embracing a significant policy boost! Recently, eight departments including the Ministry of Industry and Information Technology jointly issued the "Implementation Opinions on the Special Action for 'Artificial Intelligence +Manufacturing'" (hereinafter referred to as the "Implementation Opinions"), explicitly proposing to comprehensively promote the deep integration of artificial intelligence (AI) and the manufacturing sector, with the raw materials industry identified as a key area for targeted measures. For the mining industry, the introduction of this policy not only outlines a clear path for the sector's intelligent transformation but will also accelerate the upgrade of traditional mining from labor-intensive to technology-intensive operations, reshaping a new landscape for industrial development.
政策核心解读:锚定三大方向,精准赋能矿业转型
《实施意见》围绕创新筑基、赋智升级、生态壮大等七大重点任务,细化21项具体措施,为制造业智能化转型提供全方位指引。结合矿业行业特性,其核心赋能方向可概括为三大维度,每一项都直击行业转型痛点。
首先是全流程赋智升级。政策明确要求推动人工智能技术嵌入研发设计、生产制造、运营管理全链条,这与矿业“勘探-采矿-选矿-运维”的全生命周期高度契合。在勘探环节,鼓励利用人工智能技术盘活海量地质调查数据,提升找矿精准度;生产环节重点推广机器视觉、无人巡检等技术,强化产线实时监测与风险预警;运营环节则通过大数据分析实现智能调度与设备预测性维护,大幅提升运营效率。
其次是行业大模型培育。针对矿业等流程复杂度高、资源条件多样的行业,政策提出开发高水平行业模型,打造高质量数据集。这一要求精准匹配矿业行业需求——当前有色金属行业已诞生“坤安”人工智能大模型,在矿石异物识别等场景实现落地,而政策将进一步推动煤矿、黄金等细分领域垂直大模型的研发与应用,破解行业技术适配难题。
最后是生态协同共建。政策鼓励龙头企业牵头构建协同创新平台,联合科研院所、科技企业攻关核心技术,同时通过“算力券”“模型券”等支持手段降低中小企业智能化改造成本。这将有效解决矿业企业智能化转型中“单打独斗”导致的资金投入大、技术落地难、人才短缺等问题,形成“大中小企业协同推进”的良好生态。
值得关注的是,政策明确了2027年核心目标:推动3—5个通用大模型在制造业深度应用,推出1000个高水平工业智能体,打造100个工业领域高质量数据集。这意味着未来两年,矿业领域的人工智能应用将从“试点探索”进入“规模化推广”阶段。
行业实践佐证:AI赋能已见成效,政策将加速成果扩散
事实上,人工智能与矿业的融合早已不是新鲜事,一批先行企业的实践已充分验证了技术价值,而《实施意见》的出台将进一步加速这些成果的行业扩散。
在煤炭行业,晋能控股集团与华为联合成立智能矿山创新实验室,已建成62座智能化煤矿,其国家级智能化示范煤矿实现采掘工作面全面智能化;中国平煤神马集团自主研发的智能选矸系统在11座矿井投用,不仅替代人工选矸,更将选矸效率提升60%,原煤灰分降低6%—10%。在有色金属领域,中铝集团的“坤安”大模型对输送矿石异物识别率达95%,为安全生产筑牢“智盾”,目前已推动18个场景落地。在找矿勘探环节,中国地质调查局借助人工智能技术分析历史地质资料,已实现找矿目标的快速精准定位。
这些案例充分证明,人工智能技术不仅能将矿工从高危、繁重的作业环境中解放出来,更能通过提质增效为企业创造显著经济效益。据测算,郭屯煤矿的AI安全员可将异常处置时间从38分钟压缩至5分钟,年节省人工成本28万元;济宁二号煤矿通过AI优化重介分选场景,精煤产率提升8.2%,年增利润超千万元。而《实施意见》提出的标准化指引、资源支持等举措,将让更多中小矿企有机会享受到AI赋能的红利。
矿业企业应对指南:把握三大抓手,踩准政策红利期
面对政策东风,矿业企业该如何精准发力,把握转型机遇?结合政策要求与行业痛点,可从以下三大抓手推进落地。对此,阳光创译吕国博士也给出针对性解读:“八部门‘人工智能+制造’专项行动的落地,为矿业智能化转型提供了政策背书与资源支撑,但企业不能盲目跟风,需结合自身实际精准布局。尤其是中小矿企,要避免陷入‘重投入、轻实效’的误区,应从低成本、高刚需的场景切入,逐步推进转型。”
一是做好智能化评估与规划。政策附件《制造业企业人工智能应用指南》为企业提供了“手把手”的指引,企业可对照指南开展自我评估,结合自身矿种特性、生产规模、现有数字化基础,明确智能化转型的优先级场景,避免“盲目跟风”。例如高风险矿井可优先推进安全监控、无人巡检等场景的AI应用;选厂可重点布局智能分选、设备预测性维护等技术。
二是夯实数据基础能力。数据是人工智能应用的核心燃料,企业需加快推进井下5G专网、物联网感知设备等基础设施建设,实现生产全流程数据的全面采集;同时按照行业标准开展数据治理,积极参与行业高质量数据集共建,破解“数据孤岛”“数据质量差”等问题。
三是借力生态资源降低转型成本。中小企业可主动对接龙头企业的协同创新平台,参与技术合作与场景共建;同时关注地方政府的“算力券”“模型券”等补贴政策,降低AI模型研发、算力部署等环节的成本投入。此外,通过校企合作培养“懂采矿、熟AI”的复合型人才,为智能化转型提供人才支撑。
总结:AI+矿业,开启高质量发展新征程
八部门《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台,为矿业行业智能化转型提供了清晰的政策指引与强大的动力支撑。吕国博士进一步补充:“从全球矿业发展趋势来看,智能化已成为提升核心竞争力的关键抓手,而此次政策的核心价值在于构建‘协同推进’的转型生态,通过龙头引领、中小企业跟进、政策资源兜底的模式,破解行业转型中的资金、技术、人才瓶颈。”在全球矿业向高效、智能、绿色发展转型的大背景下,人工智能技术将不再是“可选项”,而是企业提升核心竞争力的“必选项”。
未来,随着政策红利的持续释放、技术成果的不断落地、行业生态的逐步完善,我国矿业将加速告别“人海战术”“经验驱动”的传统模式,迈入“智能感知、精准决策、自主作业”的新时代。
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