矿业，一个人类最古老的工业门类，正在与数字科技的融合中焕发新生。

随着大数据、云计算、人工智能（AI）、物联网等新科技日臻完善，智慧矿山得以在国内外落地实践，通过整合新技术和全套无人装备，实现对生产、供应链、销售、应急等过程动态实时监控。

中国小矿、贫矿、深矿居多，矿山无人化、智慧化更难实现，但也为相关技术发展带来新机遇。从地质勘探和矿山设计开始，到使用无人化矿山机械，再到搭建智慧矿山一体化系统，新科技深度融合进了矿业的整个生产链条。

2016年3月以来，国家发改委、能源局、自然资源部等相继出台了《能源技术革命创新行动计划》（2016-2030年）、《全国矿产资源规划（2016-2020年）》、《煤炭工业发展“十三五”规划》、《安全生产“十三五”规划》等一系列纲领性文件，对矿山自动化、信息化、数字化、智能化提出了指导。

三维地质“透视”地球

矿山智慧化转型的第一步，是实现地质资料的数字化和智能化。

传统的二维地质图只展示了地表的地质信息，随着对地质数据需求的不断提升，二维资料已无法满足生产要求。

受制于地球内部不可视、不可入、难量化的现实条件，地质调查行业仍然停留在数字化转型的早期阶段。地下的结构意想不到的复杂，隐伏的断层和褶皱、形态复杂的岩浆侵入体、被改造得面目全非的地层，想要获得一套三维全息的地质数据非常困难。

传统上，获取区域内地质信息的方式是利用有限的低维数据去反推高维信息。通过地质调查员实地踏勘，尽可能多地采集区域内观察点的信息，最后依据经验法则和人为判断，在图上连点成线、连线成区，制成一幅反映二维地质信息的地质图。如果想要获得三维地质信息，就需要在二维地质图的基础上，利用钻孔、探槽、地震层析成像等手段获得一些点、线、面数据，依据人为的经验判断连接成三维信息。

“长此以来，国内的地质调查逐步形成了固有的、传统的甚至有些随意的工作方式。” 三地曼矿业软件科技有限公司总经理胡建明告诉《财经》记者，地勘单位和矿山设计单位的资料收集整理多数是以图纸、报表和纸质报告的方式保管，而矿床勘查需要经历“预查-普查-详查-勘探”漫长过程，时间跨度可从几年到几十年，纸质资料非常容易丢失或破损。

为了加快地调工作的全面数字化，中国地质调查局搭建了统一的数字地质调查系统（DGSS）。“这是地质资料的一次重要的整合，数据不再散见于纸面的地调报告中，而是以数据库的形式统合。”中地数码地质矿产部总经理李三凤告诉《财经》记者，但DGSS平台更像一个静态的数据存储库，地质数据的录入依靠人工“誊写”。

由于难以实现数据共享，地质行业内“数据孤岛”现象普遍存在。在同一片区域，不同地勘单位掌握的勘探数据互不共享，且不同单位的工作标准也有较大差别，造成严重的重复勘探和社会资源浪费。为控制成本，很多矿山设计单位和工程设计单位都成立了自己的地勘部门，进一步加剧了“孤岛”效应。

如今，大数据技术有望改变这一现状。中国地质调查局于2017年11月正式上线“地质云”，实现局直属各单位业务网及70个数据库互联互通。预计到2020年，分布式地质大数据中心将正式建成，整合、优化形成50个－70个国家地质调查数据库体系，90%数据库向社会提供服务，实现地质数据服务从“可看”拓展到“可计算”，初步构建起地球系统科学“一张图”大数据体系。

“地质数据的全生命周期管理应该纳入大数据框架下，实现从产生、到存储、到挖掘和管理、到共享和应用的云端化。”李三凤认为，例如地质队员在野外可以直接通过终端将数据录入三维地质大数据中，实时生成三维地质模型。

通过引入工业互联网领域的建筑信息模型（BIM）技术，原先的地质数据、矿山数据能够实现三维模型可视化的呈现。在此之上，再添加时间维度可以得到“动态的”4D模型，在4D模型基础上再添加矿山的成本管理得到5D模型，在5D模型基础上再添加矿山的生命周期管理可得到6D模型。

“BIM的创新之处在于‘矢栅一体化’，让模型更加仿真。”李三凤介绍，传统的三维模型依靠矢量数据搭起架子，仅能记录结构信息。而将矢量模型剖分成大量栅格并灌入相应的属性数据，不仅能记录结构信息，还能记录内容信息，真正实现地下数据的全息透明呈现，在提升地质数据精度的同时也让数据与场景融为一体。

不断增加的模型维度，带来数据量呈几何级数增长，大数据结合云计算成为了这项技术能否落地应用的关键。基于动态三维地质模型能够实现一系列矿山专业分析，把勘探、遥感等原始数据丢入动态三维地质模型，可以建立起块状模型、品位模型、杂质含量模型及价值模型。

在矿山设计过程中，三维地质模型能够弥合地勘和实际生产脱节的问题。胡建明指出，中国的地勘单位习惯采用面积投影法估算资源储量，无法描述矿体的实际空间位置，更无法指导矿山设计和生产。“三维地质模型可以弥补测采不一致的问题，有利于推动国内地勘工作对接国际惯例，有利于中国矿企走出去。”

无人矿山机械前景广阔

有趣的是，智慧矿山的重要环节——无人矿山机械（矿用卡车、挖掘机等），其工程灵感是从人类的外星探测计划中得到的启发。

中国科学院自动化研究所研究员、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃1988年供职于美国国家航空航天局（NASA）RPI空间探索智能机器人系统中心，负责设计研制用于月球和火星资源探测的智能设备。

“外星表面的环境十分复杂，很多地方是没有背景数据的‘未知区域’，因此外星探测车不仅需要实现采掘、筛选、运输、回收的自动化，还必须拥有路径规划、避障、应急反应等智能。”王飞跃告诉《财经》记者。

在一次展览中，美国工程机械巨头卡特彼勒（NYSE:CAT）找到王飞跃，表示对他负责研发的外星采矿设备很感兴趣，希望能够将这项技术从天上拉回地面，用于无人露天采矿的场景实现。

月球和火星表面与地球上的很多矿山类似，都是茫茫一片荒野，地形起起伏伏，技术上可以打通。经过多年探索，王飞跃为卡特彼勒开发了全球第一个无人露天采矿方案，并于1998年主持编写了全球第一本关于矿区无人采掘与运输的专著，成为该领域“元老级”人物。

2011年，卡特彼勒的无人矿车正式投入商业运营，目前已在全球投产200多台。通过向矿山方和设计院派驻员工，为其提供解决方案、技术培训等长期服务机制。另一大无人矿车制造商小松于2005年在智利的铜矿开始无人运输系统的试验，通过改装既有车型，于2008年1月实现商业化。

“矿山是无人驾驶技术落地的最理想场景。”王飞跃认为，无人驾驶技术要想实现上路，不可能拿人命做试验，而矿山恰恰处于人烟稀少、外部干扰较低、安全性相对可控的地方，这种封闭环境给了无人驾驶技术率先落地的机会。

目前，卡特彼勒和小松已占据全球最主要的无人矿车市场，得到了必和必拓、力拓、FMG等澳大利亚矿业巨头的认可，FMG已装备100多台无人矿车，力拓在皮尔巴拉的4个矿山也装备了70余台。

在西澳的矿山里走一走，就能深刻体会到矿山工作的不易。烈日炙烤着大地，矿车扬起的粉尘遮天蔽日，不仅存在安全隐患，也不断推升着人力成本。王飞跃介绍，矿工在澳洲是个高薪职业，由于矿山距城市十分遥远，工人们上下工都需要乘飞机，矿山无人化成为澳矿巨头们谋求数字化转型的重要发力点。

作为全球最主要的铁矿石供应商之一，必和必拓（NYSE:BHP）早在十年前就开始引入无人矿车设备。一位必和必拓的技术负责人向《财经》记者介绍，在金布巴矿山，无人矿车使重载矿车的安全事故率降低80%，激光技术可以确保每辆矿车接近最大载重，迄今共计增载铁矿石240万吨；而引入机器学习算法的自动化铁路运输网调度系统，让矿车的装卸量每年额外提升1万车。

从几台矿车向几百台矿车的跨越，不仅仅是数量的增多，更意味着无人系统的管理、调度和决策能力的提升。随着近年来物联网、大数据、AI等新技术不断成熟，越来越多的智慧化作业场景得到落地。据该名技术负责人称，目前必和必拓在皮尔巴拉拥有一体化的运营系统：包括五座露天矿，四座矿石加工处理中心，1000多公里的铁路线和港口装运设施，并搭建起了贯穿整个铁矿石生产线的物联网系统，实现从采矿、选矿到火车运输至港口的网络技术应用。

“开发一个产品通常需要十年时间，现在依靠新技术的支持可以大大加快这一过程。”必和必拓金布巴矿山总经理Rod Ballinger向《财经》记者介绍，例如以往的矿山生产调度时间表纯靠手动收集信息来完成，我们创新团队开发了“实时矿山调度系统”，不仅简化了生产调度流程，而且能够为决策方实时提供关键信息，提高了矿卡和挖掘机的利用率。

又如，借助声音识别技术开发的“声音监测系统”，可检测出传送带等旋转设备的异常，及时发出警报。“这些数据蕴含着巨大的价值，能够帮助我们预测故障发生的时间、故障类型和具体位置，制定相应的维护计划。”

“我们并非为技术而技术，我们重视科技是因为它可以带来价值。”Rod Ballinger强调，尽管我们无法精确预估矿业未来的走向，但可以确定，数字技术将让未来充满可能。

在国内，随着通信基础设施的完善叠加大数据、云计算、AI等新数字技术热潮，政府陆续颁布鼓励矿山无人化、智慧化建设的发展规划。在资本、政策、技术的多重利好下，国内各大工程机械制造商纷纷抢滩无人矿车领域，业内称2019年为中国无人矿车的商用元年。

2019年10月，徐工机械（000425.SZ）的露天矿山无人驾驶运输系统示范工程首批无人装备在中国黄金集团完成装配。北方股份（600262.SH）于2019年初推出型号名为NTE120AT的无人驾驶电动轮矿车，载重110吨，并完成试运行。中国重汽和陕西同力重工等于2019年10月加入无人矿车业务布局。

但是，国内尚无卡特彼勒和小松这样能做到矿山机械品类全覆盖的厂家，矿山往往采购不同厂家的设备，各自标准的差别大、组网难，缺乏统一的集中管理平台。

这一痛点让很多科技创业公司嗅到商机，近年来相继涌现出慧拓、踏歌智行、易控智驾、拓疆者等智慧矿山解决方案提供商，其中有的已完成测试，走入商业运营。

目前创业玩家的商业模式主要有三种：一是做矿车前装，为车企提供无人化的原始设备；二是与运输车队合作，将已有的卡车进行改造，即后装；三是与矿山和设备商合作，在运输方面取得技术分成。

技术上，尽管矿山没有建筑、植被、红绿灯和人来车往，是实现无人驾驶落地的理想场景，但矿山也有自己的困难，如环境感知困难、数据获取难度大；无通用高清地图、大型器械难以精准控制等。

慧拓CEO陈龙向《财经》记者介绍，为了克服上述困难，慧拓通过在矿车上加装毫米波雷达和激光雷达，以适应矿区高扬尘环境；利用高精惯导与激光SLAM融合定位，结合视觉融合，获取矿区负责路况环境和车辆精准位置；通过在矿区搭建私有云平台，实现数据的实时上传，利用云端的AI技术指导复杂工况下的决策。

“无人矿车只是第一步，全局的无人化和智慧化才是最终的目标。”陈龙介绍。为此，慧拓研发了国内首个智慧矿山无人化整体解决方案“愚公系统”，涵盖云端智能调度与管理、矿车无人驾驶、挖机协同作业管理、无人运输仿真、远程驾驶和V2X车路协同感知六个子系统，于2019年在大唐国际宝利煤矿实现商业化。

陈龙认为，目前仅国内露天矿山的存量矿车改装和运营，就可以带来六七千亿元的市场规模，如果再加上“一带一路”、非洲、南美等地，放大效应将更加可观。

智慧矿山走向现实

中国是世界上探明矿产种类最多的国家之一，随着供给侧结构性改革的推进，产业集聚带来的规模效应为技术升级提供了更便利的条件，大数据、云计算、AI等新数字技术让智慧矿山的概念逐步从理想走向现实。

2016年，原国土资源部发布《全国矿产资源规划（2016-2020）》，明确提出加快建设数字化、智能化、自动化矿山，大力发展“互联网+矿业”。2018年5月，国家标准《智慧矿山信息系统通用技术规范》（GB/T34679-2017）颁布实施。2020年2月，国家发改委、能源局等八部委联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，标志着中国煤矿的智慧化建设全面落地。

“中国发展智慧矿山可以分成三个发展阶段：数字矿山、感知矿山、智慧矿山，我们现在实际上已经处在向第三个阶段过渡的时期。”中国矿业大学管理学院教授谭章禄告诉《财经》记者，矿山转型就是为了实现工程数字化、综合自动化和管理信息化三者融合。

谭章禄介绍，中国早在十多年前就进入数字矿山阶段，将矿山的地质资料、人员、设备、物料等纸上的信息录入计算机，变成可以处理和保存的数字文件，但这些文件和工业软件仅能单机运行。

随着传感器、射频识别（RFID）技术的引入，矿山实现了数据的自动采集和实时更新，形成物资供应管理、人力管理、财务管理、安全管理等一系列系统。“但由于搭建不同系统的供应商不同，缺乏统一标准，没有高度集成起来，大量的数据还要靠人工录入，这是目前国内矿山的普遍情况。”谭章禄表示。

与西澳大利亚、美国亚利桑那等适合大规模露天开采的大型、超大型矿床不同，中国的小矿、贫矿、深矿居多，资源禀赋对矿山无人化、智慧化的要求更加严苛。

因为国内的矿床埋藏普遍较深，如果采用分层递阶式的露天开采（即剥离完土后采矿，剥离开的一层矿采完后继续剥离土层采下一层矿石），对矿山土方剥离提出很高的要求，大大增加各个矿山机械的协同难度。如果采用井下开采，由于通信信号微弱，又对地下环境感知、空间定位等提出挑战。

对于煤矿而言，无人化和智慧化转型的压力尤为迫切。随着浅表易采区煤层逐渐枯竭，矿企不得不向地下更深处或难采区寻找煤源。这些地方存在高应力、高井温、高井深以及岩性恶化问题，随时诱发岩爆和冒顶，大幅提高通风和排水的成本，严重影响生产效率和安全。

今年3月，国家提出加快煤矿智能化发展，将智能安监和智能生产整合起来，构建煤炭物联网，计划到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿要基本实现智能化。2019年初，国家煤矿安全监察局发布《煤矿机器人重点研发目录》，大力推动煤矿现场作业的少人化和无人化，到2020年，中国将建成100个初级智能化示范煤矿，2025年全部大型煤矿基本实现智能化。

目前，国内各大矿区都在推进智慧采煤工作面建设。2018年3月，世界首套8.8米超大采高智能工作面、国内首个数字矿山示范矿井和世界首个智能煤矿地面区域控制指挥中心，在国家能源集团神东煤炭集团上湾煤矿建成投运。

利用惯性导航、激光扫描、智能机器人等新技术，国家能源集团在神东煤炭集团榆家梁煤矿建成了一套薄煤层智能工作面，实现基于精确定位的三维数字模型自主割煤智能化采煤技术，解决了长期困扰煤矿智能采煤中煤岩无法识别的难题。通过预知煤层变化趋势，智能工作面实现“无人跟机、有人巡视，自主割煤”的智能采煤场景。

国家能源集团煤炭与运输产业管理部主任赵永峰告诉《财经》记者，集团所属煤矿均已建成千兆光纤网络，井下全部实现了3G通讯，部分已完成4G网络改造，实现了煤矿生产数据、设备状态、生产环境等实时自动收集传输分析功能。预计2020年底至2021年，5G通信也逐步在一些试点煤矿得到应用。

赵永峰介绍，国家能源集团已实施智能化采煤工作面11个，智能化选煤厂20个，已研发应用井下巡检、钻锚、喷浆、掏槽、管路抓举、钻孔安装、选矸等8种煤矿机器人，实现经济效益约2亿元/年以上。据统计，我国煤炭行业已经建成了100多个智能化采煤工作面，实现了地面一键启动、井下有人巡视、无人值守。

“真正的智慧矿山是一套系统工程，物联网、云计算和AI等新科技有望打通矿山各子系统彼此独立的局面。”在谭章禄看来，智慧矿山不仅能实现矿山活动和场景环境信息的透彻感知，也能实现生产与安全管理、供应链管理、市场销售各个环节深度互联，更能够实现对资源配置的自我决策。

例如，在安排生产时，由于很多金融属性很强的矿产品（如铜、银）价格紧跟期货波动，智慧矿山系统可以对海量的市场数据进行分析，并通过AI做出最合理的决策并指挥生产。

近年来在工业互联网和智能制造领域大热的数字孪生（Digital Twin）技术，也在矿山场景中得到了充分实战，成为未来智慧矿山一体化解决方案的一大思路。

数字孪生是指在信息空间构建一个可以映射表征物理设备的虚拟系统，通俗说就是为真实的物理世界搭建一个虚拟的副本。实物和数字模型不是各自独立的，而是在实物的整个生命周期中都联系在一起，不仅实物参数变化可以动态体现于数字模型，数字模型的各类仿真试验、数据挖掘，甚至人工智能的决策也可以用来指导物理世界。

“得益于云计算使算力极大提升，让海量的模拟数据能够转起来。”王飞跃介绍，智慧矿山的复杂程度，一对一的映射已无法满足需要。未来智慧矿山的实现，需要建立一个物理世界与三个虚拟模型的映射，一个做描述模型，一个做预测模型，一个做引导模型，“通过一实三虚的深度交互把智能涌现出来，小数据炒成大数据，大数据转变为深度智能”。

展望未来，在深度智能的演绎之下，不仅仅单个矿山实现智慧化，整片区域的各相关企业的所有场景数据、生产数据、市场数据都能接入云端，增强全产业的联动效应，改善国内各自为战的矿业企业格局。