计算机行业深度报告：政策引导煤矿智能化改造目标确立AI赋能行业快速发展-260210（31页）.pdf

1、优于大势政策引导煤矿智能化改造目标确立，AI赋能行业快速发展报告摘要：煤炭占据我国主导性能源的地位。我国资源禀赋具备“富煤、贫油、少气”的特征，煤炭是我国能源体系的支柱。我国目前仍然是煤炭消费量最高的国家，2024年中国煤炭消费量达92.16艾焦，同比增长1.4%，占全球总消费量的55.8%，持续稳居全球最大煤炭消费国地位，即我国仍有超过一半的能源消费来自于煤炭。煤矿落后产能逐步淘汰，企业盈利能力显著提升。2016年以来，我国煤炭行业经历了供给侧改革，逐步淘汰了落后产能，煤矿数量自2015年的10800处下降至2024年的4300处以内，煤矿平均单产由34万吨/年提升至110万吨/年以上。煤炭

2、企业资本开支与前一年的企业利润显著正相关，伴随供给侧改革，2017年以来煤矿企业利润回升，已持续带动资本开支增速恢复。20222024年煤矿企业利润维持在相对高位，煤矿企业盈利能力增加将推动煤炭资本开支情况保持高位，对煤矿智能化相关企业的订单形成保障。政策引导煤矿智能化改造目标确立，煤矿大型化、智能化是煤矿产能优化的主要措施。煤矿智能化是指将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等现代技术与煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、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。煤矿事故频发与安全

3、监管趋严促进煤炭智能化行业快速发展，市场空间超五千亿。2024年我国煤炭矿山智能化市场规模达5868亿元。据预测，到2030年，中国煤炭智能矿山的市场规模有望增至约1.41万亿元，较2024年实现显著增长，年均复合增长率预计达15.74%。截至2024年，我国建成智能化工作面的煤矿达907处，煤矿智能化渗透率约为21.09%，目前已建成的智能化煤矿，其智能化程度大多处于初级阶段。煤炭领域垂类大模型数量增加，应用广泛。1）大型煤炭央企、国企结合积累的数据知识开发的大模型。2）大型IT技术公司结合其通用大模型，与矿山行业场景相融合开发的大模型（如云鼎科技与华为共同开发的盘古矿山大模型）。3）专门服

4、务于煤炭行业的技术厂商，利用通用大模型底座，结合各自服务领域积累的知识数据开发的专业领域大模型。相关标的：云鼎科技、北路智控、工大高科风险提示：煤炭企业盈利情况，煤炭智能化发展，人工智能行业发展不及预期。相关报告1煤矿智能化政策频出，顶层设计快速搭建1.1煤矿开采步入智能化时代，AI等前沿技术深度融合煤矿智能化是指将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等现代技术与煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、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。煤矿智能化发展蓝皮书（2025年）指出，推进

5、煤矿智能化是煤炭行业高质量发展必由之路，我国政策环境日益优化，分类分级建设、本质安全水平等七方面成效显著。但仍面临思想认识不统一、标准体系不健全等问题，以及双碳目标、复杂场景等挑战。书中明确13个科技攻关方向与重点任务，提出2026、2030年目标愿景，从强化宣传、优化政策等六方面给出政策措施建议，推动煤矿智能化向更高质量发展。我国煤矿智能化开采主要经历了以下3个发展阶段：第1阶段：2014年以黄陵矿业为典型代表，采用采煤机记忆截割、液压支架跟机、视频监视、综采装备可视化远程干预等技术，攻克了基于视频监控的智能感知问题，实现智能化无人综采技术，变革了千百年来矿工采煤必须下井的传统生产方式，实现

6、了智能化开采技术从0到1的突破，具有开创性的意义，圆了煤炭人地面采煤的梦想。第2阶段：2016年以充矿集团转龙湾煤矿实施的“自动找直，全面跟机”模式为典型范例，其首次引入LASC惯性导航工作面自动调直技术，解决了基于惯性导航的工作面直线度智能控制问题，实现工作面采煤机电控系统与LASC系统的有效融合与设备自动找直。同时该模式融合惯性导航、人员定位、找直、多机协同等技术，为智能开采提供了更为有效的管控手段，推动了煤矿智能化开采技术的进一步发展。第3阶段：以陕煤集团张家峁煤矿、神东榆家梁煤矿等为代表的“无人巡视、远程干预”模式，运用地质探测、惯性导航、三维激光扫描等技术，建立智能开采模型。借助系统