随着新一轮科技革命与能源变革的深度融合，国家发展改革委与国家能源局联合印发《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》，为能源行业智能化转型指明了方向。作为我国能源安全的基石，煤炭产业正迎来高端化、智能化、绿色化发展的关键机遇，其转型成效将直接影响新型能源体系建设进程。
当前，我国能源结构加速向绿色低碳转型，煤炭在能源供应中的基础性地位愈发凸显。数据显示，2021至2024年间，煤炭产量占一次能源生产总量的66.6%，消费占比达55%。《实施意见》明确提出“培育壮大智能产业”，将煤炭行业定位为人工智能赋能实体经济的重要试验场。通过煤矿智能化建设，煤炭产业正探索传统行业升级的新范式，为能源转型提供可复制的转型样本。
在技术融合层面，煤炭行业与人工智能的交汇正开启战略窗口期。行业积累的海量数据与大模型技术深度结合，推动智能应用从语言处理向多模态感知延伸。特别是2025至2035年这一关键十年，煤炭产业需加快构建“资源-能源-生态”智慧综合体，通过数智技术驱动实现产业涅槃。例如，地质勘探、采掘工艺优化等环节已开始部署专用大模型，融合多源数据形成“数据-知识”闭环，推动生产模式从被动响应向主动预判转变。
安全与民生需求是转型的重要驱动力。我国65%的煤炭产能来自深部及高瓦斯矿区，传统安全防控面临严峻挑战。人工智能技术的引入，使灾害预警从被动处置转向主动防控，通过“无人化”作业实现本质安全。同时，智能化改造为矿工创造了更安全的工作环境，助力绿色矿山建设。在更深层次上，煤炭行业正从“资源储量-资本投入-规模扩张”的线性发展，向“数据生成-知识沉淀-算法迭代”的指数模式跃迁，数据要素成为驱动产业升级的核心动力。
技术升级方面，煤矿智能化已进入全链条渗透阶段。井工开采通过多模态感知与大小模型融合，逐步实现少人化作业；露天开采利用人工智能优化工艺参数，提升采运调度效率；智能洗选环节构建煤质数据库与数字孪生体，提高检测精度；设备运维则通过大模型技术深化故障预警与预防性检修。跨界融合生态正在形成，煤电联营、能源化工一体化等模式延伸了产业链，推动煤炭从单一燃料向燃料、原料、材料多元化转变。
破解转型难题需多管齐下。数据共享困境的突破依赖于统一数据标准与全局性认知体系构建，通过多模态感知网络覆盖地质、设备、环境等全场景数据，为智能决策提供可信支撑。智能装备研发聚焦井下防爆、低功耗等特殊需求，将算法深度嵌入采掘机、液压支架等核心设备，形成“硬件+算法”的一体化生态。系统协同层面，工业互联网打通数据链路与控制权限，实现设备集群化协作与柔性生产，显著提升系统韧性。
保障机制建设是转型可持续的关键。协同创新平台需整合科研团队、产业资本与政策资源，推动需求牵引、技术供给与应用落地高效结合。复合型人才培养成为核心诉求，行业亟需既懂采矿又精通人工智能算法的专家，以及擅长数据治理、智能装备运维和智能化管理的跨界人才。安全伦理规范方面，需建立分级分类评估机制，确保人工智能在安全生产中的可信可控，同时防范意识形态风险。长效发展机制则强调价值创造与利益分配的良性循环，推动煤矿企业从应用方转向共创方，形成多方共赢的产业生态。
