【摘要】煤矿智能化建设已成为驱动煤炭工业协同转型的关键引擎。中国煤矿智能化建设面临建设进度不一、持续运行能力较弱、数据互联互通受阻、关键核心技术领域尚待创新突破、人工智能与煤矿管理双端人才支撑不足等关键问题。推进煤炭产业向高端化、智能化方向平稳转型,需要政府与煤炭生产企业协同努力、精准施策,具体路径包括促进产业整体发展与产业链深度融合,实现上下游协同优化;加强智能化技术研发应用与跨领域技术合作共享,全面提升煤矿智能化技术创新与应用水平;构建适应煤矿智能化发展的专业人才队伍,为产业智能化转型提供坚实的人才支撑。
【关键词】煤矿智能化" 煤炭工业" 协同转型" 新质生产力
【中图分类号】F426.21" " " " " " " " " " " " " "【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2025.02.004
《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》[1]强调要健全推动经济高质量发展体制机制,促进实体经济和数字经济深度融合,完善发展服务业体制机制等,为煤炭工业协同智能化转型提供了政策支持和发展机遇,为煤炭工业的绿色发展指明了方向。同时,在2024年《政府工作报告》中,“大力推进现代化产业体系建设,加快发展新质生产力”[2]被置于政府工作任务的首要位置。培育新质生产力的核心在于推动我国传统产业结构向高端化、智能化、绿色化方向深度转型,煤炭作为我国能源安全体系的基石与稳定力量,其相关领域新质生产力的培育对于维护国家能源安全具有举足轻重的战略价值。鉴于上述背景,国家能源局于2024年5月正式颁布了《关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知》,明确指出,要“加快发展新质生产力,推进数智技术与煤炭产业的深度融合应用,进一步提升煤矿智能化建设水平,促进煤炭高质量发展。[3]这一举措标志着煤矿智能化已成为驱动煤炭工业协同转型和煤炭领域新质生产力培育的关键引擎,加快推动煤炭产业转型升级刻不容缓。本文聚焦我国煤矿智能化建设的最新趋势,剖析其在促进煤炭全产业链协同升级中的关键作用。同时,针对当前煤矿智能化进程中面临的挑战,提出一系列具有前瞻性和针对性的政策建议,以推动我国煤炭工业的智能化转型、确保国家能源安全。
中国煤矿智能化建设的发展现状
煤矿机械化已实现全面普及,智能化采掘工作面的数量增长势头强劲。一方面,煤炭开采行业的机械化水平正稳步趋近于百分之百全覆盖,标志着煤矿机械化转型已接近尾声。截至2023年,中国大型煤炭企业的采煤机械化率已高达99.10%(见图1),几乎所有大型煤矿均已完成工业化转型,并正积极迈向由机械化、自动化向智能化升级的新阶段。另一方面,随着人工智能技术取得突破性进展,煤矿智能化意味着安全高效生产,这被视为推动煤炭企业实现高质量发展的关键战略举措。鉴于此,近年来我国煤矿智能化进程被明确列为重点发展议程,多地纷纷启动并推进煤矿智能化的试点示范项目。煤矿智能化发展速度逐年加快,截至2024年4月,全国范围内已建成煤矿智能化采掘工作面共计1922个,显示出煤矿智能化建设的蓬勃态势与广阔前景(见图2)。据国家矿山安监局等七部门联合发布的《关于深入推进矿山智能化建设、促进矿山安全发展的指导意见》,[4]到2026年,全国煤矿智能化产能占比将不低于60%,智能化工作面数量占比将不低于30%,智能化工作面常态化运行率将不低于80%。未来,煤炭行业将逐步从机械化向智能化过渡。
中国煤矿智能化领域正日益成为政策关注的热点。近年来,中央及地方政府对煤炭行业智能化转型的重视程度不断提升,一系列支撑和引导煤矿智能化发展的政策措施相继出台,呈现显著的政策深化与细化趋势。具体而言,中国煤矿智能化政策的发展路径具有两大鲜明特征:其一,煤矿智能化政策体系正从宏观指导框架向融合具体实践案例和详尽实施标准的方向转型,且这一过程仍在不断深化。以2020年2月25日国家能源局发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》[5]为起始,该政策文件从总体战略部署、核心任务规划及保障措施落实三个维度进行了全面布局。随着煤矿智能化试点项目的深入实施与经验积累,截至2024年8月,国家能源局已相继出台《煤矿智能化建设指南(2021年版)》[6]《全国煤矿智能化建设典型案例汇编(2023年)》[7]及《煤矿智能化标准体系建设指南》[8]等配套细则(见图3)。这些文件不仅提供了丰富的实践案例参考,而且构建了详尽的建设标准体系,为煤矿智能化发展的具体路径提供了科学指导。其二,新一代人工智能技术在煤矿智能化领域的应用前景备受关注。随着煤矿基础勘探、钻井作业、物流运输等环节的智能化技术与政策体系日益成熟,以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术正逐渐成为推动煤矿智能化向纵深发展的新引擎。智能管理系统的优化、大数据平台的构建以及多产业链间的互联互通,正逐步成为煤矿智能化未来发展的核心议题与战略重点,煤矿行业将迎来更加高效、智能、协同的生产与管理模式变革。
未来煤炭工业智能化市场前景广阔,发展潜力巨大。2022年,中国煤炭工业协会对56家煤炭信息技术产业主要企业业绩进行了调查,结果显示,其营收总额同比增长29.2%,利润总额同比增长41.6%。[9]据中国工程院院士康红普测算,2023年我国煤炭工业数字经济总规模约为7330亿元至8270亿元,占煤炭工业总产值的比重约为14.4%至16.2%。[10]未来,煤炭工业智能化市场的规模还将进一步扩大。
中国煤矿智能化建设的重要意义
煤矿智能化转型构筑煤矿安全生产新生态。从机械化替代人力、自动化减少人力依赖,到智能化实现无人化作业,煤矿行业的智能化建设被视为显著提升矿山安全标准、促进矿山安全管理模式向事前预防深度转型的关键路径。2022年全国智能化煤矿的关键安全性能指标较全国煤矿平均水平高出56个百分点,[11]彰显了煤矿智能化建设的显著成效。煤矿智能化建设的核心价值在于为这一高危行业构筑起坚实的安全生产防线。其一,智能化技术依托实时监测、预防性分析与早期预警机制,有效遏制了煤矿事故的发生。以“电子围栏”系统为例,该系统在掘进工作面、煤仓、密闭墙及带式输送机等井下高危区域得到广泛应用,通过集成高精度人员定位、红外传感与机器视觉识别等先进技术,实现了对作业人员违规进入危险区域的即时预警,显著增强了作业安全。其二,智能化技术正引领煤矿行业迈向“无人则安”的未来愿景,实现了从“减人”向“无人”作业的跨越式发展。具体而言,巡检机器人等智能化设备,运用视觉识别等前沿技术,对矿山作业环境进行全方位、智能化的巡检,提升了巡检效率,更关键的是,它们能够替代矿工在极端危险环境中作业,从而极大降低了人员伤亡的风险。以贵州豫能投资有限公司新田煤矿为例,通过智能化建设,该矿成功减少了固定岗位、采煤及机掘工作面现场作业人员160余名,[12]实现了安全生产效率与水平的双重提升。
煤矿智能化推动煤矿生产进一步提质增效。煤矿智能化转型对于煤炭生产的质量提升与效率增进具有深远影响,该进程正积极助力煤矿企业迈向更高层次的生产力发展阶段,实现生产力的全新质变。全国首批71处智能化示范煤矿项目已成功部署363个智能化采煤工作面和239个智能掘进工作面,单面的平均年产能高达500万吨,[13]这一数字远超全国煤矿平均单产水平,实现了三倍以上的显著增长。煤矿智能化的核心优势之一在于其通过运用集成自动化采掘装备、智能机器人及无人运输系统等前沿技术,实现了井下作业的深度自动化与人员精简。这些高科技设备能够全天候连续作业,极大地增强了生产效能与作业流程的连贯性。智能化系统依托实时数据采集与处理能力,结合大数据分析技术,能够精准识别生产流程中的瓶颈环节与潜在问题,为制定生产优化策略提供了坚实的数据支撑与科学依据。近三年来,随着煤矿智能化进程的推进,智能化煤矿在单进效率、单产水平及全员工效等方面均有卓越表现,分别达到全国平均水平的2倍、3.5倍及5倍,彰显了智能化转型的显著成效。智能化不仅是煤炭行业转型升级的关键路径,更是推动行业高质量发展的必然选择。煤炭企业能够通过智能化建设实现对生产流程的智能化、精细化管理,进而提升产品质量,增强市场竞争力。此外,智能化技术的应用还促进了煤炭产业与新能源、信息技术等产业的深度融合,为能源结构的优化升级注入了新的活力与动能。
中国煤矿智能化建设面临的问题
煤矿智能化建设进度不一、持续运行能力较弱、数据互联互通受阻。首先,煤矿智能化的区域与企业间发展不平衡现象显著。从地域维度看,据国家能源局数据,超过九成的煤矿智能化建设重心集中在内蒙古、陕西、山西等煤炭资源富集省份,体现了明显的地域集中性。而贵州、四川等西南省份,由于中小煤矿密集分布与地质条件复杂的双重制约,其智能化转型步伐相对滞后。进一步而言,从企业层面看,目前国有企业与中央企业是煤矿智能化建设的主要引领者,但因智能化改造成本较高,加之技术、人才等多种因素制约,民营企业的煤矿智能化进程相对缓慢,整体呈现显著的非均衡分布特征。此外,煤矿智能化进程中的经济可行性问题不容忽视,它构成了决策制定的重要考量维度。安永咨询公司发布的最新研究报告指出,针对已投产的生产型矿井,其单矿智能化改造与升级的预估费用巨大,介于1.49亿元至2.63亿元之间。对于新建型矿井,单矿的智能化改造费用则更为高昂,预计位于1.95亿元至3.85亿元范围内。[14]鉴于这些高昂的成本投入,煤矿企业在推进智能化改造时,必须采取审慎态度,深入评估哪些煤矿具备实施智能化改造的经济合理性与技术可行性,审慎考虑哪些煤矿因资源枯竭、技术落后或经济效率低下而须纳入淘汰或转型的范畴。这一过程不仅关乎企业经济效益的最大化,也涉及行业整体的可持续发展与结构优化。其次,已部署的智能化煤矿普遍面临常态化运行时间短、运行效率低的困境。这主要由于智能化系统建设尚处于初级阶段,成熟度不足;加之针对智能系统的考核机制尚不明晰,运维标准化体系尚未健全,导致智能采掘、智能运输、智能管控平台等关键环节在日常运行中的稳定性与效率有待提升。特别是煤矿井下复杂多变的环境,对自动化设备的耐候性、稳定性和可靠性提出了严苛要求,而当前设备性能尚难以全面满足井下作业需求。最后,煤矿行业的数字化平台应用普及率较低,成为制约智能化深化的另一瓶颈。行业内及跨行业间的信息共享机制不健全,不仅阻碍了煤矿生产全链条的智能化感知与数据深度挖掘,还可能对构建未来产业智能化融合生态造成阻碍,不利于实现煤矿行业的转型升级与可持续发展。具体而言,煤矿生产运营管理环节汇聚了大量多源异构数据,涵盖了从设备状态信息、控制指令等结构化数据,到视频、图片、语音等非结构化数据的广泛范畴。然而,这些数据之间缺乏有效的兼容性与互通性,形成了严重的“信息孤岛”现象,阻碍了数据的整合利用与价值挖掘。此外,煤矿企业间和不同系统间的数据格式、网络通信协议等标准不统一,进一步加剧了数据流动与共享的困难。尽管诸如山西煤炭工业互联网平台、华为矿鸿平台等项目的推出旨在打破这一壁垒,促进数据的互联互通,但当前仍处于初步推广与持续优化阶段,尚需更多努力以实现全面覆盖与高效运作。因此,加强煤矿行业数字化平台的建设与普及,建立健全信息共享机制,推动数据标准的统一与互认,成为破解当前瓶颈、推动煤矿智能化深化发展的关键所在。
煤矿智能化产业架构错综复杂,建设范畴广泛,其关键核心技术领域尚待重大创新与突破。依据国家能源局2024年3月颁布的《煤矿智能化标准体系建设指南》,煤矿智能化建设体系被细化为涵盖基础通用、信息基础设施、平台与软件技术、生产系统与装备智能化、运维保障与管理等五大核心领域及二十余个细分模块,这一体系要求煤矿企业必须与各类人工智能科技企业建立紧密且深入的合作伙伴关系。然而,鉴于合作历程尚浅、技术壁垒较高和实际应用场景的高度复杂性,当前煤矿与人工智能企业间的协同合作仍面临诸多挑战,这阻碍着煤矿智能化技术的深入发展与广泛应用。一方面,由于缺乏统一的煤矿智能化建设标准,导致生产系统与辅助系统供应商众多,数据接口标准不一,进而引发煤矿智能化进程中管控复杂度激增、管理系统冗余低效等问题。另一方面,煤矿智能化领域的多项关键技术仍处在攻坚克难阶段,亟待加快技术创新。当前,煤矿智能化建设以信息化为基石,通过部署自动化设备和系统,实现了部分固定岗位的无人值守与远程监控,有效降低了工人劳动强度,提升了生产自动化与信息化水平。但面对物联网、云计算和人工智能等前沿技术在煤矿智能化领域的深度融合需求,仍需在智能化一体平台构建、复杂地质条件下的高效通信和数据实时传输等关键技术上取得重大突破,以全面推动煤矿智能化向更高层次迈进。
人工智能与煤矿管理双端人才支撑不足。智能采矿领域的专业人才对于国内大型煤矿企业的智能化转型进程发挥着重要支撑作用。然而,在大数据与人工智能技术的深度融合与应用层面,煤矿智能化人才短缺问题依然凸显,形成了一种独特的供需矛盾。一方面,具备大数据处理与计算机科学技能的人才往往对煤炭行业缺乏深入了解;另一方面,煤炭行业内部人员则普遍在大数据分析和人工智能应用上存在知识匮乏、经验不足的短板。这一人才需求的结构性矛盾,已成为煤矿行业智能化进程中不容忽视的障碍。现有的人才培养体系与模式,未能充分契合煤矿智能化对于既精通人工智能又熟悉煤矿管理实践的复合型人才的迫切需求。若此现状持续,必将对煤矿智能化建设的深入推进构成长期制约,影响整个行业的技术革新与可持续发展。因此,应构建或优化适应煤矿智能化发展需求的人才培养机制,以促进跨学科知识融合,为煤矿行业培养更多高素质、专业化的复合型人才。
推动煤炭全产业链协同转型的具体路径
在加快工业低碳清洁转型与培育新质生产力的双重战略框架下,煤炭产业近年来正步入关键性的转型升级机遇期。对于中国煤炭生产体系而言,煤矿智能化不仅是驱动整个产业向智能化转型的关键引擎,也是促进煤炭全产业链升级的核心路径。为顺利推进煤炭产业向高端化、智能化方向平稳转型,政府与煤炭生产企业需协同努力,精准施策,着重解决三大核心议题:一是如何促进产业整体发展与产业链深度融合,实现上下游协同优化;二是如何加速智能化技术的研发与应用,加强跨领域技术合作与共享;三是如何构建高效的高技术人才培育体系,为产业智能化转型提供坚实的人才支撑。
政府部门需综合施策,聚焦煤矿智能化的区域协调发展、民营企业转型、系统运行效能提升和数字化平台普及。针对区域协调发展与民营企业煤矿智能化转型的迫切需求,政府应发挥主导作用,构建跨区域煤矿智能化合作网络,依托区域联盟与联合技术研发中心等平台,强化区域间的经验交流、资源共享与协同创新。同时,设立专项基金支持民营煤矿企业的智能化改造,辅以财政补贴、税收减免等激励措施,有效降低其转型成本与风险,加速其智能化进程。此外,政府在推动煤矿智能化进程中,必须深刻认识到国有企业与民营企业间以及不同煤矿之间的显著差异。因此,智能化改造的标准与路径不应一概而论。具体而言,在制定煤矿智能化建设政策时,应避免采用“一刀切”的改造标准,应充分考虑各企业的实际经营状况、技术基础与财务能力,实施差异化、定制化的智能化升级策略。针对煤矿间的多样性特征,政府应组织系统性的评估机制,深入分析各煤矿的资源条件、开采难度、技术需求和改造成本效益比,确保智能化改造方案的科学性与经济合理性。在此过程中,应特别重视智能化改造的经济性问题,通过精准评估与规划,引导资源向高效益、低能耗、环境友好的煤矿集中,同时适时推动并妥善安置落后产能的退出与转型,以实现煤炭行业的整体优化升级与可持续发展。
针对当前煤矿智能化系统面临的常态化运行时间短、效率低等问题,政府应积极推动制定并实施煤矿智能化系统的标准化运维管理体系与考核评价机制,确保智能系统在复杂多变的井下环境中的稳定运行与高效发挥。此外,鼓励煤矿企业与设备制造商深化合作,加大技术研发与设备改良力度,提升设备对井下作业环境的适应性与可靠性。针对煤炭智能化建设中存在的“信息孤岛”现象,政府需主导制定统一的数据交换标准、网络通信协议等行业规范,打破数据交流壁垒,促进跨企业、跨系统的数据互联互通。同时,积极推动煤炭行业数字化平台的建立与普及,鼓励煤矿企业将数据资源上传至云平台,并加入行业数据共享联盟,通过优化数据共享机制,增强煤炭生产全链条的智能化感知能力与数据深度挖掘水平,为煤炭行业的智能化转型与高质量发展奠定坚实基础。
煤炭产业需要抓住煤矿智能化的转型机遇,提前布局全产业链智能化协同,推动煤炭全产业链的新质生产力发展。煤矿智能化的全面推进,不仅标志着煤炭开采环节的现代化转型,更为整个煤炭产业链的智能化升级奠定了坚实基础。对于煤化工企业而言,煤矿智能化浪潮为其带来了前所未有的发展机遇。通过积极参与煤矿智能化建设,煤化工产业能够构建起覆盖原材料供应、生产工艺优化和产品全生命周期管理的智能化协同网络。具体而言,一方面,煤化工企业可依托智能化煤矿提供的精准开采数据,实时掌握煤炭质量与产量信息,从而优化原料采购策略与库存管理,有效缓解因供应链不确定性导致的生产波动;另一方面,智能化煤矿产出的煤质分析数据直接对接煤化工生产系统,助力企业根据原料特性精准调整生产参数,实现产品质量的跃升与生产效率的提高。此外,煤化工产业还需优化自身智能检测与质量控制体系,利用智能化检测系统实时监控生产流程,及时发现并解决潜在问题,确保产品输出的高标准与一致性。对于煤电企业而言,面对新能源在电力体系中占比日益提升的现状,其角色正逐步向保障性电力供给转变。因此,推动煤电企业与煤矿企业间智能化的深度融合,构建矿-电智能化协同能源保障机制,对于确保能源供应的安全稳定至关重要。智能化煤矿可根据煤电企业的实际需求,提供如按需配煤、精准配送等定制化煤炭供应服务,保障煤电机组在保障性发电过程中的稳定运行与经济性。同时,煤电企业应将设备维护系统与智能化煤矿监测数据相联结,利用大数据分析预测设备故障,减少非计划停机时间,提升设备运营效率与可靠性。此外,煤炭产业内部应自发加强智能化互联互通的力度,共同打造煤炭产业链数字化平台。该平台需能够整合煤矿、煤化工及煤电等各环节的生产数据,促进产业链上下游间的信息共享与协同管理,大幅提升整体运营效率。此举不仅有助于煤炭全产业链的协同升级,更为煤炭行业在数字经济时代的可持续发展奠定了坚实基础。
强化产学研合作、加快关键技术突破,全面提升煤矿智能化技术创新与应用水平,推动产业向更高层次发展。具体而言,政府应当发挥引领作用,积极搭建产学研深度融合平台,促进煤矿企业、人工智能领军企业和科研机构之间的紧密合作。通过资源共享、优势互补和联合研发机制,共同致力于煤矿智能化关键技术的研发与突破,加快科研成果向实际生产力的转化与应用。在此基础上,政府可携手科研机构,共同规划并实施专项研究计划,聚焦煤矿井下复杂地质环境下高效通信与数据实时传输等核心技术难题,集中优势资源和技术力量进行攻关,以期取得突破性进展并加速相关技术的产业化应用。此举不仅有助于解决煤矿智能化进程中面临的技术瓶颈,还能为煤矿安全高效生产提供强有力的技术支撑。此外,政府应设立专项研发资金,对物联网、云计算、人工智能等前沿技术在煤矿智能化领域的应用与创新给予重点支持。实施项目资助、税收减免、创新奖励等多种激励措施,激发企业加大技术研发与成果转化的投入热情,形成政府引导、企业主体、市场导向的煤矿智能化技术创新体系,共同推动煤炭产业向智能化、高端化、绿色化方向转型升级。
构建适应煤矿智能化发展的专业人才队伍,建立健全助力煤矿智能化的教育体系,培养具备前沿技能与知识的新型煤矿智能化专业人才。政府应切实履行责任,积极优化校企协同培养机制,搭建并维护区域内高校与煤炭行业部门之间的合作平台,促进知识交流与技术对接。同时应发挥政策导向作用,系统性规划并出台一系列涵盖税收减免、信贷支持等在内的优惠政策,以激励煤矿智能化人才校企联合培养项目的深入实施。实施奖励机制与长效激励措施相结合的策略,确保参与校企协同育人的各方主体利益得到合理保障,进而激发各方参与的积极性与创造力。对于企业与高校而言,煤矿企业应主动融入人才培养的各个环节,加强与高校的深度交流与合作,通过共享煤矿智能化领域的实践经验与技术资源,为高校学生提供宝贵的实习实训机会。此外,煤炭生产企业应当高度重视对既有员工技能的持续提升与再培养,致力于通过系统化的智能化相关课程学习与实践操作技能培训,构建一支既具备深厚专业知识又精通智能化技术的人才队伍。而高校则需紧密对接企业需求,持续优化煤矿智能化相关专业的课程设置与人才培养方案,增设前沿技术课程与产业实践环节,确保培养的专业人才能够精准对接煤矿智能化发展的实际需求,实现教育与产业的深度融合。鉴于煤矿智能化技术的持续进步与煤炭产业智能化转型的迫切需求,高技能、高水平专业人才的供给将成为推动这一进程的关键因素。因此,政府、企业与高校三方需凝聚共识、共同努力,积极探索并构建适应煤矿智能化发展的协同人才培育新模式,不断拓展技术研究的深度与广度,实现产学研深度融合的育人格局。释放协同育人的“乘数效应”,不仅将促进煤矿智能化技术的快速发展,更将实现政府、企业与高校三方在人才培养、技术创新和产业升级等方面的共赢。
(本文系教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目 “‘双碳’目标对生产率的中长期影响测度与动态监测研究”的阶段性成果,项目编号:22JZD008)
注释
[1]《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》,《人民日报》,2024年7月22日,第1版。
[2]《政府工作报告》,2024年3月12日,https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202403/content_6939153.htm。
[3]《关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知》,2024年5月21日,https://zfxxgk.nea.gov.cn/2024-05/21/c_1310776187.htm。
[4]《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》,2024年4月28日,https://www.chinamine-safety.gov.cn/zfxxgk/fdzdgknr/tzgg/202404/t20240428_486312.shtml。
[5]《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》,2020年2月25日,https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-03/05/content_5487081.htm。
[6]《煤矿智能化建设指南(2021年版)》,2021年6月5日,https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-06/19/content_5619502.htm。
[7]《全国煤矿智能化建设典型案例汇编(2023年)》,2023年6月25日,https://zfxxgk.nea.gov.cn/2023-06/25/c_1310729539.htm。
[8]《煤矿智能化标准体系建设指南》,2024年3月13日,https://zfxxgk.nea.gov.cn/2024-03/13/c_1310768359.htm。
[9]《煤炭信息技术产业发展报告(2023)》,2023年10月8日,https://www.cpnn.com.cn/news/mt/202310/t20231008_1639592_wap.html。
[10]《康红普院士:我国煤炭工业数字经济总规模占煤炭工业总产值的约15%》,2023年10月8日,https://www.coalchina.org.cn/index.php?m=contentamp;c=indexamp;a=showamp;catid=10amp;id=150105。
[11]《便利、安全、高效 煤矿智能化场景在神东不断“上新”》,2023年5月9日,https://news.cctv.com/2023/05/09/ARTIqxq82Sdjq97XGyZGhpU0230509.shtml。
[12]《贵州新田煤矿智能化建设探索新路径》,2022年10月20日,https://www.guizhou.gov.cn/zwgk/zdlygk/jjgzlfz/nyzy/mtgl/202210/t20221020_76781427.html。
[13]《任立新:全国累计建成1043个智能化采煤工作面、1277个智能化掘进工作面》,2023年4月27日,https://www.nea.gov.cn/2023-04/27/c_1310714594.htm。
[14]《智慧赋能煤炭产业新万亿市场》,2020年12月8日,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1685490748945848329。
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