在大数据、人工智能和实体经济深度融合的新时代，煤炭行业正从传统模式向数据驱动的智能化阶段转型。5G与工业互联网深度协同，将推动能源与制造的高质量协同发展，形成覆盖矿山全流程的感知、连接、计算和智能决策能力。国家层面提出碳达峰、碳中和目标，智慧矿山成为实现绿色低碳、安全高效转型的重要抓手，也为矿山行业的数字化升级提供了强劲动力。

行业洞察

1) 政策导向与阶段性目标

国家层面推动智能化与工业互联网深度融合，明确了智能矿山建设的阶段性目标与重点任务。从示范矿山到全面智能化，再到实现井下全覆盖5G通信、智能化决策与自动化协同，逐步形成覆盖设计、地质保障、生产、安全等环节的信息化传输与自动化运行体系。十四五期间，5G无线、智慧矿山平台、矿山物联网等技术将成为主攻方向，鼓励在井下实现全覆盖、无人化转型与高效协同。

2) 行业现状与资源结构

全国煤炭产量持续增长，优质产区集中度提升，大型现代化煤矿成为生产主体。小型矿山数量与产能均显著下降，区域分布格局向高效、绿色矿山集中。中国金属矿产业以中小型矿床为主，品位与储量分布不均，给矿山信息化与智能化带来不同难度。行业对高可靠性、海量设备接入和协同控制的通信网络需求日益突出，智慧矿山建设迫切需要统一的数据接口、互操作能力与安全合规保障。

3) 发展机遇与技术路径

2022年发布的“全连接工厂”路线图，为矿山行业提供了5G+工业互联网的落地路径。未来在多行业场景中推广5G全连接工厂，将带来更高的连接质量、更低的时延和更强的多端协同能力。RedCap等新型2G/3GPP技术的商用化，将使连接成本与系统复杂性进一步降低，促进5G在矿山的广泛应用与生态繁荣。

智慧矿山顶层规划

1) 标准体系的建设方向

智慧矿山需要建立统一的术语、统一的设计与验收规范、以及跨系统的数据与功能协同标准。当前存在术语不统一、各子系统标准未形成完整体系、边界划分模糊、缺乏统筹组织等问题。未来应围绕通用基础、建设与设计、支撑技术与平台、矿山信息传输网络、智能控制与装备、安全监控与防控、智能化应用保障等七大方面，推进体系化、分层次的标准化建设，避免信息孤岛与重复性工作。

2) 5G智慧矿山总体架构

目标是构建“矿山一网、一云、一平台、若干应用与若干中心”的总体架构。通过统一网络实现全矿区互联互通，依托云端建立安全、弹性、开放的数字底座，打通各类系统，实现数据与能力的共享，支撑不同场景的智慧应用落地。

5G智慧矿山核心技术

1) 5G融合与网络架构

在矿山场景中，优先选用私有5G专网，形成覆盖井上、井下的端到端网络。网络分层包括无线接入、承载传输与核心网，需通过网络切片对不同业务（如自动驾驶、远程控制、监测等）提供精准的资源隔离与保障。5G网络设计要兼顾线性与面型覆盖，井下环境对边缘上行速率与低时延有严格要求。

2) 无线与承载网络

矿区网络应采用环形或口字型拓扑提高可靠性，确保单点故障不影响关键业务。承载网需结合IPRAN、边缘计算节点（MEC/UPF）布置，部署网络切片与VLAN分区，保障高优先级业务的 SLA；边缘计算的落地，能在数据源近端进行即时分析与响应。

3) 核心网与云边协同

核心网以5G独立组网（SA）为基础，结合边缘计算、网络切片与本地化下沉，满足高带宽、低时延与数据安全要求。通过云-边-端协同，提升矿山数据的时效性与可用性，实现本地数据汇聚与分发。

4) 其他关键方案

包括时隙翻转、分布式大规模MIMO、核心网本地容灾、以及多频段融合组网等，以提升上行速率、覆盖效果和系统鲁棒性，确保在复杂矿山环境中的稳定性与安全性。

云计算与数据平台

1) 云计算三层架构

- IaaS：为矿山提供计算、存储与网络资源，采用高可用架构，具备数据多副本和自动弹性扩展能力。

- PaaS：提供应用开发、部署与运维能力，支持数据库、中间件、容器等组件，促进分布式应用快速落地。

- SaaS：面向矿山行业的资源管理、智能采矿、智能选矿等行业应用，连接上下游企业，提升生产效率与运营水平。

2) 云边协同与信创云底座

通过云边协同，将计算与存储下沉至边缘节点，保障低时延、就地化处理。信创云底座则以国产化软硬件为核心，确保数据与应用的安全可控、符合国产化生态，支持广泛的国产芯片与操作系统环境，推动产业数字化转型。

3) 边缘计算与数据治理

边缘计算与云计算协同，提升本地化智能处理能力。数据治理围绕元数据、主数据、数据标准、质量、生命周期等进行系统化建设，建立数据地图、血缘分析与数据服务体系，推动数据资产化，提升分析效率与决策水平。

4) 人工智能与数字孪生

AI在生产安全、生产调度、设备诊断、远程运维等场景中发挥关键作用。数字孪生通过实时数据驱动1:1的工作面三维模型，实现生产过程的可视化、预测分析和自适应优化，覆盖资源概览、地质保障、安监、巡检、远程作业、应急指挥等场景。

5) 虚拟现实与机器人

VR/AR用于矿山规划、培训、现场演练等，提高人员技能与安全水平。机器人体系涵盖输煤栈桥、机电巷室、巡检、无人驾驶矿卡等巡检与作业场景，结合5G低时延与边缘计算实现远程控制、自动化运行与智能诊断。

6) 网信安全与合规

在矿山场景中，网络等级保护、专网与内外网分离、边缘设备的安全防护等成为必备。需要建立统一的安全架构、访问控制、数据安全与应急响应机制，确保关键生产环节的信息安全。

核心业务场景与应用

- 矿山资源与地质保障：将三维地质建模与GIS数据融合，构建全局视图，支持远程协同决策和风险预警。

- 安全管控与灾害防治：对瓦斯、水害、顶板、冲击地压等灾害要素进行实时监测、分析与联动控制，提升预警能力与处置效率。

- 智能远控与远程作业：通过5G+环网实现综采工作面、掘进机等关键设备的远程集控、自动化运行与安全监控。

- 视频监控与指挥调度：高带宽、低时延的视频传输与多源数据整合，支持指挥调度中心的协同决策与应急响应。

- 数字孪生与智能运维：对工作面、选矿、运输等关键环节进行全流程数字化镜像，持续提升生产效率与设备可用性。

- 边缘智能与云端协同：在海量现场数据的实时分析、告警与优化决策方面，云端策略与边缘执行协同工作，实现快速迭代与持续改进。

矿山典型案例与成效要点

- 大型煤炭企业在若干矿区推行5G智慧矿山，完成井上与井下的5G专网部署、UPF下沉、MEC接入，形成本地化数据闭环，显著提升了生产调度效率、设备运行稳定性与安全保障水平。

- 通过5G+云网融合解决方案，促进智慧矿山在无人化、远程化、智能化方面的快速落地，带来人力成本下降、生产效率提升与安全水平提升的综合效益。

- 治理与数据中台建设带动行业数据资源的整合、数据质量提升与应用场景扩展，推动矿山向数字化、智能化的持续升级。

存在挑战与发展目标

挑战：区域间智慧矿山推进不均衡，标准化与互操作性尚待完善；异构网络与接口标准化难题突出；高水平复合型人才稀缺；数据治理成本与收益难以量化等。mile米乐

发展目标：强化跨技术融合与创新，构建统一的顶层设计与建设标准，建立完善的人才培养体系，推动云计算、物联网、AI、边缘计算等技术在矿山的深度落地，提升行业的智能化水平、生产安全与绿色低碳治理能力。

关键技术赋能要点

- 物联网与传感网络：通过防爆传感器、定位系统等，实现对瓦斯、顶板、设备状态等的多维监测与智能感知。

- 大数据与智能决策：构建高质量数据治理体系，形成数据地图、数据血缘、数据服务等能力，支撑灾害预测、设备健康诊断、预测性维护等应用。

- 三维GIS与数字孪生：以真实地理信息为载体，实现生产全过程的虚实映射、智能分析与自适应决策。

- AI视频与智能巡检：利用前端视频识别、边缘计算与云端分析，提升人员与设备的安全监管、巡检效率与故障诊断能力。

- 虚拟现实与培训：通过VR/AR进行现场培训、设备仿真、应急演练，降低培训成本、提升实战水平。

- 安全与合规：建立完善的网络与信息安全体系，确保专网与外网、控制网与管理网的有效隔离与保护。

发展趋势与展望

- 技术演进将推动5G、云、边缘、AI与工业互联网在矿山的深度融合，形成高度自动化、智能化、绿色低碳的矿山生态。

- 数据平台将从“入口+存储”向“智能服务+业务变现”转变，数据资产化与数据驱动的决策能力成为企业核心竞争力。

- 智慧矿山的建设将趋于标准化、模块化、可规模化部署，形成可复制、可推广的行业标杆与应用范例。

- 未来需持续加强跨行业协同、科研院所与企业的深度合作，加速国产化、自主可控的信创云与核心组件落地。

以上内容围绕5G智慧矿山的体系化建设、关键技术与应用场景进行了概括性梳理，聚焦行业发展所需的能力建设、架构设计、数据治理、智能应用与安全合规等要点，旨在为矿山企业与相关方提供一个清晰的参考蓝图，推动行业的高质量发展与绿色转型。