当前，新一轮科技革命与百年能源变局交汇，国家发展改革委、国家能源局联合发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》（以下简称《实施意见》），吹响了能源行业向智能经济跃迁的号角。对于煤炭行业而言，《实施意见》的出台为煤炭产业向高端化、智能化、绿色化转型提供了方向指引，推动煤炭更好地发挥我国能源安全“压舱石”保障作用，为新型能源体系建设注入关键动能。

一、把握机遇，推动煤炭行业智能化绿色化转型

当前，我国能源绿色低碳转型步伐加快，推进“人工智能+”煤炭产业高端化、智能化、绿色化发展，是能源转型中确保主体能源安全的必然要求。

（一）打造产业升级样板

《实施意见》中明确“培育壮大智能产业”，煤炭行业正是检验人工智能赋能实体经济的关键载体。2021-2024年，全国煤炭总产量占一次能源生产、消费总量的66.6%、55%，煤炭在我国能源供应体系中仍将发挥基础保障和系统调节作用。煤矿智能化建设是人工智能大规模赋能实体经济的“超级试验场”，煤炭智能化转型的范式，成为传统产业升级示范的样本。

（二）抢抓融合战略窗口

《实施意见》强调“加快专业大模型在五个以上行业深度应用”。煤炭行业拥有海量尚未充分挖掘的数据，二者交汇正是变革战略窗口期。近年来，大模型正从语言智能走向多模态和具身智能，具备了对复杂物理世界建模的能力，人工智能逐步真正成为行业从业人员的伙伴。为此，煤炭行业应抢抓2025-2035年关键窗口，打造以数智技术驱动的“资源-能源-生态”智慧综合体新业态，实现煤炭产业涅槃重生。

（三）回应安全民生需求

《实施意见》要求“煤炭采掘和露天生产提升效率和安全水平”。我国65%以上煤炭产能来自深部、高瓦斯等灾害隐患严重的区域，安全双重预防始终是首要任务。通过人工智能技术可实现从被动应对转向主动防控，实现“无人则安”的本质安全；国家安全层面，“人工智能+”煤炭是打牢国家安全基石的有效路径。民生层面，煤矿智能化为煤矿职工创造更安全的工作条件，同时实现绿色开采和绿色矿山目标。

（四）推动模式范式跃迁

从更长远的视角看，煤炭行业的发展逻辑也在发生深刻变化。过去我们依赖“资源储量—资本投入—规模扩张”的线性路径，而未来必然要走“数据生成—知识沉淀—算法迭代—价值倍增”的指数模式。未来煤矿生产将实现少人化、无人化，产业工人转向数据标注与知识积累，数据成为第四大生产要素，企业完成从“资源运营商”到“数据运营商”的切换。

二、立足现实，剖析“人工智能+”煤炭发展态势

（一）升级技术应用模式

当前，煤矿智能化建设正处于从培育阶段向全面技术升级阶段，要从单一环节的算法辅助，升级为“专业大模型+多技术协同”模式。在地质勘探、采掘工艺优化等核心场景中构建煤矿专用大模型，融合多源异构数据，实现“数据-知识”耦合；同时联动机器视觉、智能控制等技术与装备，形成“采集-运算-决策-执行”的闭环，推动煤炭生产从被动响应向主动预判跨越。

（二）深化全链场景渗透

《实施意见》提出“融合应用智能模型，实现生产过程智能控制与自主决策”。结合近年来煤矿智能化建设进展，井工开采仍需加强多模态感知与大小模型融合，逐步实现少人化、无人化的常态作业；露天开采需加强人工智能优化工艺参数和采运调度，提升大型化和智能化自主运行水平；智能洗选环节则需加强煤质数据库与工业数字孪生体，提高煤质检测的精度与效率；设备运维方面，需要融合大模型技术将故障预警与预防性检修等场景走深走实。

（三）培育跨界融合生态

《实施意见》提出“新型电力系统电网调度运行”要求，煤炭行业一方面要推进煤矿智能化新业态，推动开采、运输、洗选、运维等环节的全链条协同；另一方面，将带动跨界创新，探索煤电联营、能源和化工结合的产业一体化发展格局，因地制宜打造煤-电-化-新协同发展模式，延伸煤炭产业链，推动煤炭从燃料向燃料、原料及材料并重转变

三、聚焦落地，破解“人工智能+”煤炭建设难题

（一）重构感知认知体系

要破解“数据难共用”的顽疾，关键在于建立全局性认知体系和统一数据标准。《实施意见》强调要加强数据供给创新，为此需构建一体化多模态感知网络，全面覆盖地质、设备、环境等全场景数据，同时纳入行业标准规程、手册台账等文本数据，按照行业通识与专识数据进行分级融合理解，并通过人工智能算法，将原始数据转化为对生产规律和风险趋势的深度认知，为智能决策提供统一、可信的数据支撑。

（二）攻坚智能装备可靠性

《实施意见》提出“加快智能生产技术装备的研发与应用”。为装备升级指明了方向。针对井下防爆、低功耗、抗干扰的特殊要求，研发煤炭行业智能硬件体系，将算法深度嵌入采掘机、液压支架等核心装备，通过构建“硬件载体+算法内核”的一体化智能装备制造生态，赋予装备边缘计算与自主决策能力，实现从“功能执行”向“智能运行”的跨越。

（三）打通系统协同链路

《实施意见》明确要求“强化算力支撑，统筹规划算力、电力和通信网络资源”。煤炭行业需要通过群体智能重塑协作逻辑。依托工业互联网打通全流程的数据链路与控制权限，让原本独立作业的设备形成集群化协同，并基于实时数据动态调整作业节奏和参数，从而实现柔性化生产、联动避险和系统自恢复，显著提升煤炭生产系统的效率与韧性。

四、统筹全局，健全保障与长效发展机制

（一）培育协同创新生态

煤炭行业的智能化不是单一环节的改造，而是全链条的系统升级。《实施意见》强调要推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，这对煤炭行业尤为适用。行业发展不能仅靠煤矿企业的数据和场景，还需要专业科研团队持续攻关、产业资本加大投入、政策法规提供保障。通过协同创新平台，把需求牵引、技术供给与应用落地高效结合，才能形成跨界融合、共创分享的产业格局，推动行业从“单点突破”走向“系统跃迁”。

（二）强化复合人才培养

煤矿智能化要求变革矿业生产组织与管理模式，围绕数字世界重塑煤炭企业的战略愿景、业务流程、组织架构、管理文化等。《实施意见》提出“加大高层次人才培养力度”要求。煤矿智能化建设的核心在人才，要培养大批矿业工程+人工智能的复合型技术人才，既要有懂采矿+人工智能算法的专家、能有效治理数据的团队、熟练掌握智能装备运维的工程师，还要有精于智能化煤矿管理和市场运营的人才。要推动产教融合和跨学科交叉，为“人工智能+”煤炭提供新的复合型人才保障。

（三）健全安全伦理规范

《实施意见》提出“提升能源系统安全可靠与灵活高效运行”要求。一方面，要强化人工智能系统在安全生产中的风险评估与测试，确保从感知、决策到执行环节的可信与可控；另一方面，要重视伦理与意识形态风险防范，确保人工智能在煤炭场景中的应用符合国家安全和社会稳定要求。通过建立分级分类的安全评估机制和伦理规范，推动形成“技术可信、应用可控、制度健全”的安全发展格局。

（四）建立长效发展机制

《实施意见》明确提出要“在技术创新、商业模式、发展业态、体制机制等方面深入探索”。煤炭行业需要建立从价值创造到利益分配的良性循环机制，确保数据权益、知识产权和创新成果的合理归属。推动煤矿企业从单纯的“应用方”转向“共创方”，形成多方共赢的产业生态。同时，要构建行业自我迭代的反馈机制，实现技术、人才、资本和政策的动态优化，确保煤炭智能化不止于阶段性突破，而能进入可持续发展的长周期发展轨道。

《实施意见》的发布，标志着我国在新一轮科技革命和能源变局中率先进入“人工智能+”的战略纵深期。煤炭行业作为我国能源安全的“压舱石”，既是人工智能赋能的关键领域，也是检验政策落地成效的重要阵地。纵观行业发展，全链条的技术重构、全场景的应用渗透、全系统的协同创新，已从战略愿景转化为实践路径。未来十年，将是煤炭智能化转型的关键窗口期。唯有以人工智能为牵引，推动产业模式跃迁，培育复合型人才，健全安全与伦理规范，构建长效发展机制，方能夯实煤炭行业高质量发展的内生动能与制度根基，塑造人工智能与煤炭开发技术全面融合的新时代煤炭产业体系，逐步形成“AI+资源+能源+生态”的智慧综合体，为我国新型能源体系建设和智能经济加速跃迁提供持续可靠支撑。