目前，我國煤礦智能化建設仍處于培育示范階段，發展不充分、不平衡，總體水平還不高，距離實現全面智能化還有不小差距。須全力消除痛點，取得更多階段性成果。

痛點一：智能化認識和理念不統一

部分地區和煤礦企業沒有認識到智能化是行業發展的必然趨勢，片面強調投入大、技術難、要求高，甚至是“面子工程”。既怕增加負擔、影響經濟效益，又怕承擔失敗的風險，有畏難情緒和消極心理，發展腳步相對滯后。

智能化煤礦建設是高新技術融入礦山場景、漸進迭代的發展過程，不是一次性結果，更不是“交鑰匙工程”。對煤礦智能化認識和理念的不統一，本質上不是對智能化概念的糾纏，而是因循守舊的保守思維對技術變革的不適應。在煤礦智能化發展尚不充分、技術裝備還不完善的初級階段，這是自然存在的分歧，與煤礦綜合機械化發展之初的情況類似。但是，我們不能全面否定和濫用智能化概念。

痛點二：各地智能化發展不平衡

由于我國煤層賦存條件復雜多樣，不同條件礦井進行智能化建設的技術路徑、難易程度、可實現效果等均不相同。目前，我國煤礦智能化發展不平衡主要表現在：不同礦區智能化建設基礎不平衡，不同地區智能化建設水平發展不平衡，煤礦不同系統智能化水平發展不平衡，智能化技術需求與技術發展現狀不平衡，硬件與軟件投入不平衡，煤礦智能化相關投入與產出比不平衡。

痛點三：5G應用場景和生態匱乏

5G作為新一代信息技術，具有大帶寬、廣連接、低時延等優點。聯合網絡切片、邊緣計算等核心技術，5G可以為垂直行業帶來變革性的應用場景。

煤礦5G應用經過第一階段的探索和實踐，取得了很多寶貴經驗，但也發現了諸多實際問題，如5G網絡系統架構不統一、5G應用場景有待挖掘、5G技術及終端生態匱乏等。

痛點四：“透明地質”技術支撐能力不足

地質探測技術與裝備的智能化，探測信息的數字化、模型化及地質信息與工程信息的有效融合，是打造“透明地質”或“透明工作面”的基礎。目前，受地質探測理論、技術與裝備發展水平的限制，“透明地質”技術保障支撐能力明顯不足。主要表現在：地質數據尚未全部實現數字化，地質探測技術的探測精度和范圍尚難以滿足煤礦智能化建設要求，地質體三維高精度建模技術有待提升，現有技術難以建立高精度“透明地質”模型，地質信息與工程信息尚未實現融合，地質探測技術與裝備的智能化程度較低。

痛點五：采掘失衡、掘支失衡問題尚未解決

目前，我國煤礦巷道掘進的機械化程度約為60%，且普遍存在采掘失衡、掘支失衡等問題。巷道掘進智能化尚處于起步階段，主要表現在：掘進工作面空間狹小、作業工序復雜，掘、支、錨、運協同作業困難;截割與支護設備的可靠性和適應性有待提高;受強干擾、高粉塵、狹長作業空間等因素影響，難以實現掘進設備定姿和定位;智能化快速掘進相關技術與裝備投入少、技術進步緩慢。

痛點六：智能化技術難以適應復雜工作面條件

截至2020年上半年，我國已經建成不同類型、模式和效果的智能化綜采工作面338個，形成了4種智能化工作面開采模式。工作面智能化開采效果有待提高，主要表現在：綜放工作面智能化放頂煤技術未能有效突破;煤機裝備的可靠性及自適應控制技術有待突破;智能化開采技術對復雜煤層條件的適應性差，綜采設備群智能協同控制效果有待提升;工作面端頭支架、超前支架智能化水平較低;工作面設備的智能決策能力有待提升，相關感知信息有效利用率較低，不同類型感知信息的融合分析效果較差，尚未形成完善的感知、分析、決策、控制閉環管理。

痛點七：智能化巨系統兼容協同困難

智能化煤礦需要建設基礎應用平臺、掘進系統、開采系統等近百個子系統，是一個復雜的巨系統。不同系統之間的數據兼容、網絡兼容、業務兼容和控制兼容效果較差，難以實現系統間智能協同作業。主要表現在：數據格式尚未實現統一，網絡通信協議兼容性差，業務系統兼容性較差，系統間協同控制兼容性差。

痛點八：智能機器人作業技術有待突破

應用機器人技術將工人從繁重危險的地下采礦作業中解放出來，是實現煤礦智能化的重要途徑。井上下智能機器人作業技術有待突破。

突破點主要表現在：煤礦機器人基礎共性關鍵技術有待突破，機器人精準定位、自主感知與決策、精準導航與調度、避障、集群管控與續航管理以及輕型防爆材料等相關技術尚未突破;現有煤礦機器人主要通過集成各類傳感器對井下各類環境信息進行感知，功能比較單一，智能化程度較低。按照井下防爆要求，現有機器人比較笨重、靈活性較差，對復雜煤層條件的適應性較差;現有煤礦機器人以巡檢為主，且多為軌道巡檢機器人，性能有待提升;掘進機器人、噴漿機器人、支護機器人、救援機器人等相關機器人亟待開發。

痛點九：智能化煤礦管理與人才儲備不足

目前，煤礦智能化專業技術人才不足，主要表現在：傳統管理模式難以適應智能化煤礦，煤礦缺少智能化專業職能部門，智能化煤礦從業人員整體技術水平偏低，智能化人才培養體系不健全，缺少專業化運維團隊。

痛點十：智能化煤礦投入保障不足

煤礦智能化建設需要較大的資金投入。不過，一些效益較差的企業智能化發展資金不足，特別是短期收益不明顯，影響企業投資的決心。

主要表現在煤礦智能化投入整體強度仍然偏低，企業間差距較大;煤礦智能化短期收益主要表現為安全效益，經濟效益不顯著;智能化煤礦運營過程中形成的大量數據資源價值尚未得到充分挖掘;缺少客觀、專業、真實反映煤礦智能化投入與效益的評價方法。

如何消除煤礦智能化發展痛點?

1. 建立智能化煤礦建設標準與技術規范體系。規范智能化煤礦數據中心、主干網絡、云平臺、井下人員與設備定位、智能化地質保障系統、智能化掘進、智能化采煤、智能化主煤流運輸、智能化輔助運輸、智能化供電、智能化排水、智能化通風、智能化安全監測監控，制定智能化煤礦建設指南，為智能化煤礦建設提供標準指引。

2 .基于微服務架構設計思想，開發應用統一技術架構的智能化煤礦綜合管控平臺，實現各業務系統的監測實時化、控制自動化、管理信息化、業務流轉自動化、知識模型化、決策智能化，實現煤礦井下各系統的數據融合共享與統一協調管控。

3. 研究應用5G+F5G+WiFi6的高效、高可靠性融合組網技術，研究5G等新一代無線通信技術在煤礦井下不同應用場景的可行性及應用前景，開展井上下5G應用場景研發與示范。研究煤炭板塊云、數據中心建設技術，構建智能化煤礦知識圖譜，為煤礦各系統的智能分析決策提供支撐。

4 .開展井上下瓦斯智能抽采技術與裝備、精細探測及全息數字化三維地質模型構建技術、煤礦高精度地質模型構建技術、基于4D-GIS的采掘工程數據自動處理與實時更新技術、GIS與BIM融合技術等，為煤礦智能化提供地質信息與工程信息支撐。

5 .開展不同類型煤層賦存條件巷道快速掘進基礎理論與關鍵共性技術、裝備的研發與應用，重點突破掘支平行作業關鍵技術瓶頸，實現快速掘進;開展基于5G數據傳輸的智能化掘進機與全自動錨桿(索)鉆車、基于UWB(Ultra Wide Band，超寬帶)技術的掘進機精確定位、智能截割、遠程集中控制等技術的研究應用，探索適應不同煤層條件的智能掘進新模式。

6 .研發帶式輸送機智能變頻調速技術、智能綜合保護技術、井下人員與車輛精準定位技術、機車智能調度系統、基于5G的無軌膠輪車無人駕駛技術與智能調度技術、基于5G與物聯網技術的機車遙控駕駛技術及機車無人駕駛配套技術與裝備、智能倉儲技術等，提高主輔運輸系統智能化水平。

7 .研究主供電系統遠程集控技術、電能大數據分析與監控管理技術、礦井災害風險智能分級管控與預警技術、煤自燃智能監測預警與主動分級防控技術、高精度沖擊地壓智能監測預警技術與裝備、礦井大型機電設備全生命周期智能管理技術與系統等，提高礦井安全保障水平及智能化水平。

8 .研發應用選煤廠重介密度、跳汰分選、浮選及加藥、粗煤泥分選、濃縮系統及加藥、沉降處理、裝車配煤系統、干燥系統、壓濾機集群等工藝過程的智能化控制技術與裝備，研發選煤廠安全生產監控聯動平臺、基于大數據的智能選煤決策平臺、商品煤智能檢驗與管控體系、選煤系統數字孿生技術與裝備等，實現選煤廠無人值守作業。

9 .推廣應用井上下機器人作業技術，研發井下錨、鉆、噴漿類機器人，實現鉆錨作業的機器人化;研發探水鉆孔、防突鉆孔、防沖鉆孔等鉆探機器人，解決鉆孔機器人的井下自主移動、導航定位、自動鉆進等問題;研發巷道清理機器人、煤倉清理機器人、水倉清理機器人，大幅降低井下作業人員勞動強度。

10 .研發智能裝備和機器人從設計到使用全生命周期管理系統，對設備全壽命過程的健康狀況進行管理與預測，并根據設備健康特征對維修策略進行決策、給出合理維修建議，從而實現對煤礦全工位機電設備健康智能管理。

(作者系中國工程院院士、中國煤炭科工集團首席科學家)