《2022中国智能矿山产业发展白皮书》 | 亿欧智库
中国矿山历经多年发展，现已进入智能化建设阶段。未来长期的竞争力，来自对生产和管理场景的理解和智能矿山建设的路径提炼。
芬兰、加拿大、瑞典等国家从上世纪90年代就开始研究智能开采技术，并曾先后制定有关“智能化矿山”和“无人化矿山”的发展规划。从国家计划带动企业发展，在这之后，瑞典的山特维克公司、阿特拉斯科普柯公司等国际著名采矿设备公司获得迅速发展。
而在中国，在近些年人力资源短缺、安全与生态保护要求不断提升的背景下，中国矿山行业积极拥抱变化，迈向数字化、智能化转型的道路。
当下，亿欧智库发布《2022中国智能矿山产业发展白皮书》，意在对中国智能矿山产业的发展背景、实际解决方案和竞争格局进行详细梳理。
什么是智能矿山？
在展开中国智能矿山产业发展现状的描述之前，需要厘清三个概念：信息化、数字化和智能化。随着数字技术发展，将数字技术与实体经济融合已经成为行业共识，各行各业都给出了对于信息化、数字化和智能化的解读。借此，亿欧智库分析信息化、数字化和智能化的概念，并给出智能矿山的定义。
沿用德国工业4.0（CPS）中数字世界与物理世界的表述，信息化是在用数字世界描述物理世界，跟踪物理世界的状态；数字化是在用数字世界重构物理世界，通过建模、仿真、评估、优化来选择最佳解决方案；智能化最终形成数字世界和物理世界的融合，通过自主学习、自主优化、自主决策来使信息系统更聪明。
从信息化到智能化，是从靠经验判断到靠数据自主决策和优化的跃升。
在纵深维度上，以采矿场景为例，资源是既定的，信息化技术下实现的是依据经验梳理开采执行流程；数字化技术下，利用模型优化来选择最优的开采方案；智能化技术下，系统将根据实时察觉、采集参数变化，自主调优。
在横向场景上，信息化、数字化、智能化三化在矿山应用场景略有不同。
基于此，亿欧智库沿用王李管教授智能矿山的定义，即矿山智能化是在矿山数字化的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。数字矿山着重关注于生产技术的各个环节，智能采矿则更关注于智能制造（如开采各环节）。
中国智能矿山发展政策端与技术端不断获得新突破
自2015年以来，国家出台多部智能矿山行业规范、指导意见、建设政策等文件，支持并积极引导智能矿山健康规范地发展；同时，政策与时俱进，不断完善，范围从煤矿扩展到非煤矿山，鼓励所有类型矿山共同向智能化发展。
此外，大数据、人工智能、精准定位、物联网等技术在矿山流和管理领域得到广泛应用，为矿山智能化转型升级提供技术基础。同时，5G、VR/AR、自动驾驶等新兴技术也为智能矿山建设提供了新网络基础和应用场景。
在政策、技术与安全绿色低碳的驱动下，智能矿山服务商行列不断扩大。
从生产到管理，智能矿山整体解决方案双管齐下
智能矿山业务场景众多，场景化解决方案已实现关键环节的全面覆盖，亿欧智库认为智能矿山生产场景解决方案主要分为三个层次，即基础设施网络化、生产作业系统化和生产装备智能化。通过三步走，能够满足单座矿山的基本智能化条件与要求。
当然，智能矿山不仅体现在生产流程“矿石流”中，还体现在矿山企业的各个管理场景中，包括对单座矿山的“人财物”、“产运销”的管理，也包括多座矿山的集中管理。亿欧智库将主要管理场景分为：生产管理、安全监管、设备实训和企业管理四类。
中国矿山智能化转型需要因矿制宜，充分考虑不同矿山的资源水平、数字化基础等条件
各类矿山因自身资源水平、经济效应等基础条件不同，智能化转型也需要因矿制宜，充分考虑不同种类矿山的原生条件。同时，矿山企业也需要了解各类服务商的能力表现，因此亿欧智库通过对行业内的专家进行访谈、对典型案例和具体实践进行深入研究，从场景覆盖、科技竞争、行业理解、人才队伍等能力入手，建立了矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型。
其中，迪迈科技凭借完整的数字矿山产品体系及专业化与标准化服务，凭借着十多年在矿山行业积累的行业理解力与人才团队优势，不断更新产品系统，以不断满足客户需求，在评选各项维度中均有亮眼的表现。
中国智能矿山未来是技术驱动下的全球化竞争，同时伴随着统一信息模型下数据和信息的打通对齐
未来随着矿业与“5G、大数据、人工智能”等新一代信息技术的不断融合，中国矿山智能化应用将持续加深，其中“边缘智能”、“无人驾驶”、“数字孪生”、“矿业减碳”具有落地的迫切需求和潜力。
国产化与出海竞争同样将成为未来行业竞争的重点。
除此以外，类似于建筑业的BIM，未来MIM将作为矿业统一的信息模型，将海量、异质的矿山信息组织到统一工作平台进行可“识”化管理，推动矿山资源开发相关方的知识共享与工作协同，帮助实现矿业信息的集成，从矿山的地质勘探、设计开采、矿石运输直至矿山全寿命周期的终结。基于统一的信息模型（MIM），有利于帮助地质勘探团队、开采团队、运输部门和矿石使用方等各方人员进行协同工作，快速进行业务与信息数据的对接对齐，有效提高工作效率、节约资源、降低成本。
例如，迪迈科技已经开始围绕原有产品与系统，基于MIM模型，打造IMine矿业数字信息协同平台。这并不是一个独立封闭的系统，而是融合三维可视化管控系统、地下矿无轨设备自动驾驶系统、微震监测系统等众多子系统的大平台，同样能够对接其他第三方软件，为矿山智能化生态建设提供更多开放的机会。
矿山行业的智能化道路才刚刚起步，智能矿山的建设仍然需要矿山企业和各类服务商长期的努力，共同组建中国矿山新竞争力。
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