智采未来，矿启新篇：AI与政策双轮驱动，掘金万亿智能矿山黄金赛道

1、智能矿山行业概述

智能矿山是指基于物联网、云计算、大数据、人工智能、智能装备等与现代矿山开发技术深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，实现矿井开拓、采掘、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行。其核心特征是具备自感知、自决策、自执行的能力，旨在实现安全、高效、绿色、经济的矿产资源开采。

智能矿山行业发展主要阶段

资料来源：普华有策

“十四五”以来，智能矿山上升为国家战略。政策呈现“强制性与引导性并重”特点，以煤矿为突破口，通过制定明确时间表、建设指南与验收标准，强力驱动供给侧升级。2025年中央经济工作会议强调“新质生产力”与“提升能源资源安全保障能力”，为行业注入长期发展动能。“十五五”规划建议预计将进一步聚焦核心技术自主可控与全行业智能化普及，政策体系从“推动建设”向“深化应用与构建生态”演进。

2、智能矿山行业技术水平及特点

智能矿山的技术体系呈现出 “云-边-端”协同的鲜明特点。“端”侧是遍布矿山的智能传感器、高精度定位设备和智能化采掘装备，负责全面感知与精准执行；“边”侧是部署在矿区现场的边缘计算节点，负责处理实时性要求高的控制指令和数据，实现快速响应和隐私保护；“云”侧是矿山大脑（大数据中心或工业互联网平台），负责海量数据的汇聚、存储、挖掘与全局优化决策。

其技术核心在于多源异构技术的深度集成与融合。 这不是单项技术的应用，而是物联网（实现万物互联）、5G/F5G（提供信息高速公路）、大数据（构建数据资源池）、人工智能（提供核心智能）、数字孪生（实现虚实交互）、机器人（实现无人化执行）等技术的系统性整合。这种融合要求极高地解决了在恶劣、复杂、非结构化的工业环境下，确保系统高可靠、高安全、高可用的难题。

当前技术水平处于“中间突破、两端发展”的阶段。 网络通信、数据采集等“传”和部分“感”的环节已相对成熟。位于“中枢”的工业互联网平台和数据中台成为建设热点，但数据治理和价值挖掘深度不足。位于顶端的AI分析决策应用，特别是基于大模型的复杂决策，尚处于探索和试点前期，是未来技术突破和价值创造的高地。总体技术发展正从解决“有无”问题，向解决“好用、智能、自主”问题迈进。

3、驱动行业发展的核心因素

（1）强烈的政策与法规压力

“十四五”以来，以煤矿为代表的安全生产法规持续收紧，国家及各省份明确了智能化建设的强制性时间表与验收标准，使得智能化从“可选项”变为“必选项”。2025年中央经济工作会议强调“提升能源资源安全保障能力”，进一步从国家战略资源安全高度，肯定了通过智能化提升开采效率与安全水平的路径。

（2）不可逆转的经济效益追求

在人力成本攀升和资源品价格波动的背景下，矿山企业内生性的降本增效需求强烈。智能化通过减少高危岗位人员、提升设备利用率（如无人驾驶矿卡24小时作业）、优化能耗和降低损耗，能够带来明确且可观的投资回报率（ROI），驱动企业从被动合规转向主动投资。

（3）技术革命的成熟提供了可行性基础

5G/F5G解决了井下高速可靠通信难题；AI视觉、预测性维护算法日益成熟；数字孪生技术为实现全流程透明化管理提供了工具；传感器和计算芯片成本持续下降。这些技术的跨界融合，使得过去停留在概念的“智慧矿山”得以落地。

（4）社会结构与战略需求的深层变化构成长期动力

矿业劳动力老龄化与青年就业意愿下降形成“招工难”的长期挑战，“机器替人”是必然选择。同时，国家对锂、钴、稀土等战略性矿产的需求激增，要求以更高效、更环保的方式开发，智能化是达成这一战略目标的必由之路，与“新质生产力”的发展要求高度契合。

4、智能矿山行业发展趋势

（1）技术层面，AI大模型与数字孪生的深度融合将成为核心

未来，矿山将部署基于行业数据训练的垂直领域大模型，实现从“感知智能”到“认知与决策智能”的跨越，用于地质报告生成、生产计划全局优化、复杂故障诊断等。数字孪生将从可视化展示向可模拟、可预测、可优化的“活体模型”演进，成为矿山日常运营与战略决策的核心平台。

（2）场景层面，全面无人化运营将从局部走向系统

露天矿的无人驾驶运输将完成技术验证，进入规模化商业运营阶段。地下矿将重点突破导航与通信约束，实现铲运机、凿岩台车等设备的远程遥控与自动驾驶集群作业。机器人将广泛替代人工进行巡检、救灾、喷浆等危险、繁重工作，“黑灯工作面”乃至“黑灯矿井”将成为先进矿企的标杆。

（3）产业层面，服务化与绿色化转型加速

商业模式将从一次性卖产品向持续性的“产品+服务”转变，如提供无人驾驶运输运营服务、设备健康管理服务、能碳一体化管理服务等。同时，“零碳矿山”、“绿色矿山”建设将与智能化深度融合，通过智能调度优化能耗、集成光伏/储能微电网、实时监测碳足迹，实现经济效益与环境效益的统一。

（4）生态层面，标准化与平台化引领产业协同

随着《矿鸿操作系统》等根技术的推广，设备互联互通的数据壁垒将被打破，推动形成统一、开放的产业生态。大型工业互联网平台将成为产业资源的配置枢纽，吸引大量开发者基于平台开发专业APP，形成类似于消费领域的“应用商店”生态，极大丰富智能化应用供给。

5、智能矿山行业主要壁垒构成

智能矿山行业主要壁垒构成

资料来源：普华有策

北京普华有策信息咨询有限公司《“十五五”智能矿山产业深度研究及趋势前景预判报告》对智能矿山行业进行了全景式深度剖析。报告首先界定了行业范畴，梳理了从自动化到智能化的发展历程，并从供需两侧分析了市场规模。报告深入解读了“十四五”至2025年底的关键产业政策，包括2025年中央经济工作会议的最新精神。技术层面，报告解析了“云-边-端”协同架构与AI、5G等核心技术的融合特点。产业链分析揭示了上中下游的联动关系与价值分布。报告重点刻画了“四方势力”角逐的竞争格局，并遴选了重点玩家进行SWOT分析。基于PEST与波特五力模型，报告总结了核心驱动因素与主要壁垒。最后，结合“十五五”规划前瞻，报告展望了AI大模型、数字孪生、无人集群等前沿趋势下的发展机遇与投资策略。

目录

报告摘要

第一章 绪论——矿业转型的必然选择

1.1 研究背景与核心意义

1.1.1 国家安全战略与矿产资源保障需求

1.1.2 经济高质量发展与产业降本增效的内生驱动

1.1.3 社会层面：安全生产根本诉求与劳动力结构变迁

1.1.4 技术革命：新一代ICT与AI技术成熟带来的历史性机遇

1.2 研究范围、对象与关键概念界定

1.2.1 智能矿山的广义与狭义定义

1.2.2 报告涵盖的矿山类型范围：能源矿、金属矿、非金属矿及战略资源矿

1.2.3 智能化的层级：自动化、数字化、网络化、智能化

1.3 研究方法、数据来源与报告结构说明

1.3.1 研究方法论：文献研究、案头研究、专家访谈、模型预测

1.3.2 主要数据来源：官方统计、协会数据、上市公司年报、专项调研

1.3.3 报告分析框架与章节逻辑导览

第二章 全球智能矿山行业发展全景与模式借鉴

2.1 全球行业发展历程与现状总览

2.1.1 从单机自动化到系统智能化：三阶段发展论

2.1.2 2025年全球主要矿区智能化渗透率与市场规模（分区域）

2.1.3 2025年全球主要矿区智能化渗透率与市场规模（按矿山类型）

2.2 重点区域市场发展模式深度剖析

2.2.1 北美模式：技术创新与资本驱动

2.2.1.1 美国：以软件与算法为核心的解决方案

2.2.1.2 加拿大：无人驾驶与绿色采矿技术领先

2.2.2 澳大利亚模式：露天矿无人化运输的全球标杆

2.2.2.1 “未来矿山”计划（Rio Tinto, BHP）的实践与成效

2.2.2.2 矿业巨头与科技公司的协同创新生态

2.2.3 拉丁美洲模式：大型铜矿的智能化效率提升实践

2.2.4 北欧与南非模式：安全与深部开采技术特色

2.3 国际领先企业案例研究

2.3.1 矿业巨头：必和必拓（BHP）集成运营中心（IOC）模式分析

2.3.2 装备龙头：卡特彼勒（CAT）矿山之星（MineStar）系统解构

2.3.3 技术专家：山德维克（Sandvik）自动化与优化方案

第三章 中国智能矿山行业发展环境分析（PEST模型）

3.1 政策环境分析

3.1.1 国家顶层战略梳理：“十四五”智能矿山发展规划要点总结

3.1.2 产业核心政策解读：八部委《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》及后续配套

3.1.3 前沿政策衔接：“十五五”规划建议前瞻与2025年中央经济工作会议精神解读

3.1.3.1 会议精神对能源资源安全与产业升级的指引

3.1.3.2 “新质生产力”在矿业领域的内涵与落地要求

3.1.4 地方性政策与补贴支持对比（山西、内蒙古、陕西等）

3.2 经济环境分析

3.2.1 宏观经济与矿业周期关联性分析

3.2.2 下游钢铁、电力、新能源等行业需求对矿山投资的影响

3.2.3 智能化改造的投资回报率（ROI）成为核心经济考量

3.3 社会环境分析

3.3.1 “招工难、留人难”倒逼“机器换人”

3.3.2 全社会安全生产期望值持续提升

3.3.3 ESG理念驱动绿色、可持续矿业发展

3.4 技术环境分析

3.4.1 关键技术成熟度曲线（Gartner曲线）应用

3.4.2 5G/6G、F5G、北斗等通信定位技术赋能

3.4.3 AI大模型、数字孪生、机器人技术的跨界融合加速

第四章 中国智能矿山市场总览：供需、规模与产业链

4.1 市场供给分析

4.1.1 供给侧主体分类及特点：传统矿企、装备商、ICT巨头、专业集成商、初创公司

4.1.2 主要产品与服务供给能力评估

4.1.3 上游核心原料、部件与软件供应情况

4.1.3.1 芯片、传感器、控制器等电子元器件

4.1.3.2 高端液压件、轴承等机械基础件

4.1.3.3 工业操作系统、平台软件、专用算法

4.2 市场需求分析

4.2.1 需求驱动因素优先级排序

4.2.2 不同规模、类型矿山客户的差异化需求图谱

4.2.3 下游主要应用市场需求规模及前景

4.2.3.1 煤矿智能化改造市场（新建+存量）

4.2.3.2 金属矿智能化升级市场

4.2.3.3 非金属矿智能化普及市场

4.3 市场规模测算与预测

4.3.1 “十四五”末期（2021-2025）市场规模预测

4.3.2 “十五五”期间（2026-2030）市场规模与增长前景预测

4.3.4 细分市场（硬件、软件、服务）规模结构预测

4.4 产业链生态图谱与价值链分布

4.4.1 产业链全景图绘制

4.4.2 价值链微笑曲线分析：高附加值环节识别

4.4.3 产业链协同与融合发展趋势

第五章 中国智能矿山细分市场深度分析（按矿山类型）

5.1 煤矿：安全与效率双轮驱动的智能化主战场

5.1.1 发展现状与政策强度

5.1.1.1 国家级智能化示范矿井建设进度与验收标准

5.1.1.2 各主要产煤省（晋陕蒙新）推进力度对比

5.1.2 核心痛点与需求分析

5.1.3 细分场景解决方案成熟度与渗透率

5.1.3.1 智能综采工作面（从薄煤层到大采高）

5.1.3.2 智能掘进系统（TBM、盾构等新工法应用）

5.1.3.3 智能主辅运输系统

5.1.3.4 多灾害智能预警与防控系统（瓦斯、水、火、顶板）

5.1.4 市场规模与投资重点预测

5.2 金属矿山：价值与效率导向的智能化高地

5.2.1 发展现状：露天矿领先，地下矿加速

5.2.2 核心需求：资源回收率最大化与生产连续性保障

5.2.3 露天金属矿智能化标杆场景：无人驾驶运输系统

5.2.3.1 技术路线（单车智能 vs. 车路协同）

5.2.3.2 主要玩家（主机厂、科技公司、矿企自研）竞争格局

5.2.3.3 商业化落地规模与经济效益分析

5.2.4 地下金属矿智能化关键场景：远程遥控与自动化

5.2.5 市场规模与投资前景

5.3 非金属与化工原料矿山：规模化与稳定性的智能化升级

5.3.1 行业特征与智能化驱动因素

5.3.2 典型应用：全流程生产线集控与质量在线监测

5.4 战略性/特种矿产矿山：特殊环境下的智能化刚需

5.4.1 铀矿、稀土矿等智能化发展特殊性

5.4.2 极端环境下（深部、深海、太空）采矿前瞻性技术布局

第六章 中国智能矿山区域结构分析

6.1 区域发展总体格局：“西强东弱”与资源分布高度相关

6.2 重点区域市场深度分析

6.2.1 华北地区（晋陕蒙）：煤炭智能化的核心区与策源地

6.2.1.1 产业基础与政策支持

6.2.1.2 代表项目与企业集聚情况

6.2.2 西北地区（新疆、甘肃）：能源与金属矿并重的增量市场

6.2.2.1 大型新建矿山的“先天智能化”优势

6.2.2.2 露天矿无人驾驶重点试验田

6.2.3 华东/华中地区：技术与装备供给的研发高地

6.2.3.1 江苏、上海、山东的软件、传感器与高端装备产业

6.2.3.2 安徽、河南等地的金属矿智能化实践

6.2.4 西南地区（云贵川）：以磷矿、有色金属为主的地下矿智能化挑战区

6.2.5 东北地区：老工业基地的存量改造与转型升级

6.3 区域市场投资机会对比与策略建议

第七章 智能矿山行业竞争格局与市场结构分析（波特五力模型）

7.1 行业集中度与市场结构分析

7.1.1 整体市场集中度（CR5, CR10）测算

7.1.2 细分领域（装备、软件、集成）集中度差异

7.2 基于波特五力模型的行业竞争态势分析

7.2.1 供应商议价能力

7.2.2 购买者（矿山企业）议价能力

7.2.3 潜在进入者威胁

7.2.4 替代品威胁

7.2.5 同业竞争者的竞争程度

7.3 竞争主体类型与核心竞争力画像

7.3.1 传统煤机/矿机巨头（如郑煤机、天地科技）

7.3.2 大型ICT与解决方案商（如华为、中兴、百度智能云）

7.3.3 专业自动化与工业软件企业

7.3.4 新兴技术独角兽（如慧拓、踏歌智行等无人驾驶公司）

7.3.5 大型矿业集团旗下科技公司（如国家能源集团信息公司）

7.4 企业市场占有率（份额）估算与竞争梯队划分

第八章 重点企业/玩家深度剖析（可定制）

8.1 重点企业选择逻辑与对比分析框架说明

8.2 企业A华为矿山军团

8.2.1 企业概述与发展战略定位

8.2.2 企业核心竞争力分析

8.2.2.1 技术研发与创新能力（鸿蒙矿鸿、ICT基础设施）

8.2.2.2 生态构建与合作伙伴整合能力

8.2.2.3 品牌影响力与市场准入优势

8.2.3 企业经营情况分析

8.2.3.1 在智能矿山领域的业务布局与产品线

8.2.3.2 主要客户与标杆项目

8.2.3.3 营收规模（估算）与市场占有率

8.2.5 前沿布局与未来战略动向

8.3 企业B天地科技

8.3.1 企业概述与发展战略定位

8.3.2 企业核心竞争力分析（全产业链、深厚技术积累等）

8.3.3 企业经营情况分析（业务布局、客户、市场份额）

8.3.4 前沿布局与未来战略动向

8.4 企业C慧拓

8.4.1 企业概述与发展战略定位（专注矿山无人驾驶）

8.4.2 企业核心竞争力分析（算法、工程化能力、先发优势）

8.4.3 企业经营情况分析（落地项目数量、客户类型、融资情况）

8.4.5 前沿布局与未来战略动向

8.5 企业国家能源集团信息公司

8.5.1 企业概述与发展战略定位（集团内赋能到对外输出）

8.5.2 企业核心竞争力分析（场景理解、内部试验田、数据资源）

8.5.3 企业经营情况分析

8.5.4 前沿布局与未来战略动向

8.6 企业E

8.7 企业其他

8.6 重点企业对比总结与战略矩阵分析

第九章 技术发展路径与前沿性布局

9.1 核心技术体系演进路线图

9.2 前沿技术与新场景融合

9.2.1 AI大模型在矿山的具体应用

9.2.1.1 地质数据智能解释与找矿预测

9.2.1.2 生产调度全局优化与决策辅助

9.2.1.3 设备故障代码智能分析与维修建议生成

9.2.2 全要素、全流程数字孪生矿山

9.2.2.1 从“可视化”到“可模拟、可预测、可优化”的演进

9.2.2.2 数字孪生在安全生产模拟演练中的应用

9.2.3 机器人集群与“黑灯矿井”探索

9.2.3.1 巡检、救援、作业机器人多样化发展

9.2.3.2 局部区域或全矿井少人/无人化运营愿景

9.2.4 “星地一体”通导遥技术与绿色能源融合

9.3 行业技术标准体系建设现状与未来方向

第十章 智能矿山行业发展驱动因素、主要壁垒与风险分析

10.1 核心驱动因素分析

10.1.1 政策强制驱动（安全、环保法规）

10.1.2 经济效益驱动（投资回报模型）

10.1.3 技术演进驱动

10.1.4 社会与人才结构驱动

10.2 进入与成长主要壁垒构成

10.2.1 技术与人才壁垒

10.2.2 资金与成本壁垒

10.2.3 客户关系与行业准入壁垒

10.2.4 数据与生态壁垒

10.3 行业发展相关风险提示

10.3.1 政策执行与标准变动风险

10.3.2 宏观经济与矿产品价格周期风险

10.3.3 技术迭代与投资沉没风险

10.3.4 网络安全与数据安全风险

10.3.5 项目实施与管理风险

第十一章 智能矿山行业前景展望、投资机遇与策略建议

11.1 “十五五”期间行业整体发展趋势判断

11.2 行业整体市场规模前景预测（2026-2030，分乐观、中性、悲观情景）

11.3 细分领域投资机遇排序

11.3.1 高确定性赛道：煤矿智能化软件与平台、核心控制系统

11.3.2 高成长性赛道：露天矿无人驾驶、矿山机器人、AI应用

11.3.3 潜在爆发赛道：数字孪生运营服务、数据增值服务

11.4 投资策略建议

11.4.1 针对财务投资者的策略（关注领域、进入时点、退出机制）

11.4.2 针对产业投资者的策略（并购、合作、自主研发选择）

11.4.3 针对企业自身的战略发展建议

第十二章 研究结论与建议

12.1 研究核心结论总结

12.1.1 市场阶段与格局结论

12.1.2 技术路径与发展趋势结论

12.1.3 竞争关键与风险收益结论

12.2 针对性策略建议

12.2.1 对政府监管部门的建议（标准、政策、生态）

12.2.2 对矿山企业（用户）的建议（规划、选型、实施）

12.2.3 对技术及服务提供商的建议（研发、市场、合作）

12.2.4 对潜在投资者的建议（赛道、标的、风险控制）