在人工智能 、5G 、物联网等技术驱动下 ，我国矿山产业已经完成初步数字化转型 ，逐步实现矿山开采的智能化管理 ，大幅提升安全水平和生产效率 ，降低运营成本 ，实现可持续绿色发展 。

AI（人工智能）如何助力矿山智能化管理

1. 安全生产 ：AI智能监控预警

在矿山作业中 ，施工环境复杂 ，危险度高 ，安全始终是首要考虑的问题 。通过对作业现场部署高清摄像头 ，采集现场实时画面 ，再结合本地或边缘端的AI视觉算法实现传统监控系统的智能化升级 ，实时智能预警潜在安全风险 ，各类异常情况及时分析预警 ，保障现场作业安全 ，提升安全巡检和管理效率 。

2. 资源优化 ：AI精准开采

通过数字孪生与AI技术结合实现地质测量 、矿产资源储量 、采矿 、选矿 、资源节约与综合利用等各要素的数字化管理 。在矿产勘探方面 ，AI可以通过分析和学习地质 、地球物理 、遥感等数据 ，预测矿产的分布和丰度 ，提高矿产勘探的效率和精度 ，并利用机器学习算法（ML） ，处理来自红外光谱的结构化数据或来自无人机的图像 ，以确定矿区暴露岩性的矿物学 ，帮助分析资源分布情况 ，实现精准开采 。

3. 自动化作业 ：AI无人化/少人化操作

矿山行业环境艰苦 ，从业人员老龄化严重 ，自动化 、无人化是矿山智能化管理的重要方向 。利用无人驾驶的采矿机械 、井下智能巡检设备 、远程智能监测系统等 ，实现AI智能识别 、分析 、操作 ，逐步替代传统的人工作业方式 ，有效降低人工作业难度 ，减少高危作业人员数量 。

4. 环境保护 ：AI绿色开采

“双碳”目标下 ，我国明确要求推进工业绿色低碳高质量发展 ，矿山开采同样需要遵循可持续发展的原则 。通过AI智能化改造 ，扩大产量的同时提升开采效率 ，降低能源消耗 ，结合智能化设备对污染物进行智能化综合治理 ，及时采取措施减少对环境的影响 。同时 ，AI还能通过优化开采方案 ，减少废弃物的产生 ，实现资源的循环利用 。

5. 决策支持 ：AI数据分析与优化

通过对矿山历史大量数据的分析和处理 ，AI可以为企业提供更加科学的决策依据 。例如运输路线优化 、指挥调度优化 、生产流程优化 ，基于历史数据对各环节进行AI智能可视化分析 ，帮助优化经营策略 、生产流程 ，持续提高生产效率 ，降低成本 。