第一章
建设智能矿山面临的主要挑战
1.初始投资成本高昂，全链条建设投入承压 / 2
2.数据治理体系薄弱，数据采集质量与孤岛待破 / 6
3.技术集成难度凸显，异构系统互联互通受阻 / 9
4.复合型人才供给短缺，矿业数字双能人才匮乏 / 13
5.网络安全风险升级，海量数据连接防护承压 / 15
6.受传统管理模式制约，组织变革与创新滞后 / 18
第二章
AI助力智能矿山从提速走向提质
1.矿山专用大模型落地应用，推动全链路智能升级 / 24
2.智能装备集群化部署，引领无人化协同作业主流 / 27
3.AI双轮驱动赋能，实现安全防护与效能跃升 / 31
4. 5G+边缘计算+数字孪生，助力关键技术多点突破 / 35
5.智能矿山市场规模扩大，锚定智慧化转型主线 / 40
6. AI驱动智能运维转型，实现设备管理主动预防 / 43
第三章
AI赋能矿山核心场景，强化全链条安全防护
1. AI重构智能监测体系，实现全域安全状态感知 / 48
2. AI驱动风险精准预警，推动安全防控前置升级 / 52
3.AI赋能应急响应闭环，提升灾害处置效能 / 56
4.AI优化安全管理系统，实现全流程智能协同 / 60
5. AI管控设备安全状态，筑牢硬件运行安全防线 / 65
6.AI守护人员作业安全，实现违规操作智能干预 / 69
第四章
前期规划，锚定安全痛点，规避盲目投入
1.利用三维可视化技术，梳理矿山安全风险隐患点 / 74
2. 高危场景痛点深度调研，量化拆解安全生产需求 / 77
3.安全需求优先级排序，聚焦高风险易落地场景 / 79
4. 安全技术方案适配性评估，需兼容现有安全防控系统 / 82
5.安全场景ROI精准测算，保障安全投入回报率达标 / 85
6.安全领域供应商筛选，锁定成熟安全技术合作方 / 89
第五章
试点先行，聚焦高危场景，进行低成本试错验证
1.试点场景精准选型，聚焦瓦斯/顶板等核心安全领域 / 94
2. 试点范围边界界定，聚焦单一安全场景的控制规模 / 97
3.安全试点目标量化，明确预警准确率/响应时效等指标 / 101
4. 安全试点专项组组建，安全专员+技术骨干协同推进 / 104
5.试点安全问题实时迭代，优化预警算法与处置流程 / 107
6.试点成果安全维度验收，输出可复制的安全实操SOP / 110
第六章
系统集成，打通安全数据，实现全域协同防控
1.安全数据采集标准统一，覆盖人员设备环境全维度 / 114
2.安全数据治理专项推进，打破信息孤岛实现风险数据互通 / 117
3. 5G-A+边缘计算组网，保障安全预警低时延传输 / 120
4.异构安全系统接口适配，新旧防控平台无缝对接 / 123
5.安全设备联动调试优化，构建预警处置闭环机制 / 127
6.安全数据分级加密管控，杜绝核心风险数据泄露 / 130
第七章
人才落地，筑牢安全根基，强化实操技能赋能
1.安全技能分层培训体系，VR/AR沉浸式安全实操赋能 / 136
2.一线人员安全操作培训，掌握预警响应与应急处置技能 / 139
3.技术骨干安全专项深造，提升安全系统优化与故障排查能力 / 142
4. 内部安全人才梯队建设，技能认证与薪酬激励挂钩 / 145
5.安全复合型人才定向引进，对接院校共建培养通道 / 148
6.安全技术专家长期驻场，提供持续安全技术支撑 / 151
第八章?
??迭代管控，动态适配风险，筑牢长效安全防线
1. 安全运营数据实时监测，精准定位风险防控痛点 / 158
2.安全算法模型快速迭代，适配复杂工况风险变化 / 162
3.安全业务流程持续优化，提升风险处置实操效率 / 166
4.安全风险多维度管控，事前预判+事中处置+事后复盘 / 169
5.安全合规标准动态跟踪，确保符合最新的监管要求 / 173
6.安全应急预案升级完善，保障突发风险快速响应 / 176
第九章
AI助力智能矿山建设成功案例
1.龙煤集团从汗水采煤到数智赋能 / 180
2.山东移动AI+重塑矿业新生态的创新实践 / 183
3.全国首个AI矿山：178秒化解险情的超能力 / 186
4. AI浪潮下潞安化工集团的AI+煤炭煤海智变 / 189
5.首钢马城矿业从地下黑金到云端智造的实践 / 193
6.解码海南定安大岭矿山AI+矿能融合绿色智慧新范本 / 197
参考文献 / 201
后 记 / 205
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