近年来，随着移动技术的不断发展，我国煤矿的智能化建设也不断加快，采掘运等煤炭生产各主要环节已实现了高度机械化以至自动化，采煤工作面机器人，钻锚机器人，巡检机器人等都已在煤矿井下得到应用。截止到2019年底，我国煤矿采煤机械化程度已经达到78.5%，已建成200多个智能化采煤工作面，为煤矿智能化建设奠定了基础。

　　国家层面也注意到智能化在能源领域的重要价值。2020年2月25日，国家发改委和国家能源局等8部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》的通知，明确指出“坚持以供给侧结构性改革为主线，坚持以科技创新为根本动力，推动智能化技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平，促进我国煤炭工业高质量发展。”

　　当前，制约煤矿智能化建设的问题集中在井下高效通信、装备智能化、决策智能化等一系列技术方面，主要表现在5个方面:

　　(1)数据汇聚不足，存在信息孤岛问题。受煤矿传统管理的制约，各信息系统的建设缺乏统一规划，部门之间和专业之间的数据各自独立，缺乏统一的数据接口和标准，致使数据无法关联与融合;另一方面部分信息尚未数字化，总体来说数据信息量小，精度低，类型单一，难以支撑大数据挖掘、预警分析、高精度三维模型、人工智能计算等技术应用的需求，以回采工作面为例，受有线网络布置及移动通信的限制，仅传输矿压、瓦斯、粉尘、综采设备等极少信息，且各个监控系统独立，点位较少，传输时间间隔较长，距离综采工作面智能化管理要求还有一定距离。

　　(2)数据传输能力不足。当前井下互通、井下与地面通讯网络带宽、速率、实时性等能力建设相对滞后，无法满足高清视频等大数据量的传输，导致无法实现视频驱动的智能化开采;设备间的关联依赖中间节点，无法即时大规模互联，影响井下开采环境安全生产信息的全息感知;大数据分析的结果不能及时用于设备控制，制约了先进技术的使用。

　　(3)应急响应被动滞后。灾害监测缺乏有效的预警机制，多数判断仅仅依据规程和制度约束，灾害告警属于被动的、事后响应式的，且大部分应急预案较为简单宽泛，缺乏具体操作和技术性内容，现场适应性不强。

　　(4)管理决策的智能辅助不足。受通讯带宽、计算能力和智能决策模型的限制，多数分析仅仅依靠经验判断和简单的统计分析，缺乏对海量数据、多因素的实时智能分析，无法对井下生产现场实现安全态势判断和管控，难以为企业运营管理提供有效的决策支持。

　　(5)设备可靠性和传感精度差。大型采矿设备作业机械、缺乏柔性，智能化水平较低;为安全作业布置的大量传感器采集数据较为单一，精度低、抗干扰能力差、用途单一，且传感器仅仅具备数据采集功能，没有数据分析能力，既加大了数据传输带宽的消耗，又限制了与设备联动管控的能力。

参考文献：《融合5G 技术生态的智能煤矿总体架构及核心场景》