摘要：在“双碳”目标与数字化转型的双重驱动下，矿业正经历从粗放式管理向智能化运营的深刻变革。矿山企业长期面临信息孤岛、设备效率低下、安全隐患频发等痛点，亟需通过技术革新实现资源利用效率与安全管理的双重突破。思为交互基于AIoT，构建覆盖“感知-决策-执行”全链条的智

在“双碳”目标与数字化转型的双重驱动下，矿业正经历从粗放式管理向智能化运营的深刻变革。矿山企业长期面临信息孤岛、设备效率低下、安全隐患频发等痛点，亟需通过技术革新实现资源利用效率与安全管理的双重突破。思为交互基于AIoT，构建覆盖“感知-决策-执行”全链条的智慧矿山解决方案，以技术赋能矿山实现降本增效、绿色安全的转型目标。

一、AIoT技术架构：构建矿山智慧化核心引擎

AIoT并非简单的技术叠加，而是通过“端-边-云-用”四层架构深度融合物联网的感知能力与人工智能的决策能力，形成矿山运营的“智慧大脑”。

1.端侧感知：全要素数据采集
通过部署高精度传感器、智能摄像头、雷达等设备，实时采集地质条件、设备振动温度、环境参数（如瓦斯浓度、粉尘水平）、人员定位等数据，构建矿山数字孪生体，实现物理世界与数字世界的精准映射。例如，振动传感器可提前72小时预警设备故障，避免非计划停机。

2.边缘计算：本地化实时决策
在井下或矿区边缘节点部署轻量化AI算力，对数据进行预处理与初步分析，实现故障预判、异常行为识别、应急响应等本地化决策，降低网络带宽压力与决策延迟。例如，边缘AI算法可实时识别违规作业行为并触发告警，响应速度达“秒级”。

3.云端协同：全局优化与模型迭代
依托工业互联网平台整合多源异构数据，通过机器学习与大数据分析优化生产流程、预测资源分布、模拟灾害场景。云端模型还可持续迭代，提升预测精度与适应性。

4.场景落地：业务闭环驱动效率跃升
将AIoT能力嵌入生产调度、安全监控、能源管理等核心业务系统，形成“数据采集—智能分析—决策执行”的闭环，彻底改变传统依赖人工经验的运营模式。

二、降本增效的四大核心能力

1. 全域感知与资源优化：提升资产利用率

设备预测性维护：基于设备运行数据构建AI模型，精准预测故障风险，减少停机损失，降低维护成本。

无人化作业：露天矿区部署无人矿卡与车路协同系统，实现24小时连续作业，降低人力成本，同时规避高危场景风险。

2. 安全风险动态防控：降低事故损失

环境监测：多节点传感器网络实时采集瓦斯、顶板压力、温湿度等参数，精度达毫米级，异常状态秒级告警。

人员定位与电子围栏：结合UWB与蓝牙信标技术，精准追踪人员位置，防止误入危险区域，降低事故发生率。

AI视频分析：智能识别未戴安全帽、违规跨越设备等行为，自动触发告警并记录，强化安全管理闭环。

3. 生产流程智能调度：优化运营效率

智能排产：基于订单需求、设备负载、库存水平等约束条件，AI算法自动生成最优生产计划，提升设备利用率。

协同作业：打通“人-机-料-环”数据流，实现采掘、运输、分选等环节的实时联动，提升整体作业效率。

4. 能源管理与绿色低碳：践行双碳目标

能耗可视化：实时监控矿山电力、水、燃料消耗，AI模型分析用能峰谷规律，提出“削峰填谷”建议，降低能耗成本。

碳排放追踪：集成碳足迹计算模型，精准核算各环节碳排放，为碳交易与绿色认证提供数据支撑。

三、技术优势：从数字化到智慧化的跨越

1.数字孪生驱动精准决策
通过三维可视化技术构建矿山全要素数字孪生体，管理者可直观查看设备状态、生产进度、环境风险，实现“一图统管”。

2.跨系统数据融合打破信息孤岛
AIoT平台整合ERP、MES、SCADA等系统数据，消除数据壁垒，支撑跨部门协同决策。

3.轻量化部署与弹性扩展
支持模块化功能配置，可根据矿山规模与需求灵活扩展，初期投资成本降低40%，后期运维效率提升50%。

思为交互将持续深化AIoT技术与矿山场景的融合，推动 “控制自动化→系统智能化→决策智慧化” 的阶梯式演进。智慧矿山不仅是技术的革新，更是矿业可持续发展的重要路径。思为交互以AIoT为核心，为矿山企业打造“安全、高效、绿色”的智能化底座，助力行业迈向“少人化、无人化、低碳化”的未来。

来源：思为交互科技