礦山不見人，但見采運忙——“AI賦能工業新場景”系列報道之一

　　天津水泥院無人礦用卡車在山東青州中聯礦區進行作業。　

　　編者按 日前，工業和信息化部公布了《人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單》，遴選出人工智能在礦山、港口、服裝制造等多個領域的典型應用場景。本報今日起推出“AI賦能工業新場景”系列報道，展現人工智能加持下工業領域的新景象。

　　在露天礦山上，司機開著礦用卡車在曲折的山路上穿行，車后塵土飛揚，這是傳統露天礦山采運場景。隨著科技飛速發展，在AI技術的強力賦能下，露天礦山采運向全流程無人化轉變，實現了質的飛躍。

　　近日，裝備集團天津水泥工業設計研究院有限公司的“AI賦能露天礦山采運全流程無人化應用案例”入選了工業和信息化部公布的《人工智能賦能新型工業化典型應用案例名單》。

　　露天礦山采運全流程無人化場景融合5G通信專網，采用AI、無人駕駛等技術，形成“車、云、地、網”礦山無人運輸系統解決方案，實現了礦山裝載、運輸、稱重、卸載全流程無人化，顯著提升了作業安全性和效率。

　　傳統露天礦山采運困境亟待破解

　　長期以來，傳統露天礦山采運都采用臺階式開采工藝。在作業過程中，首先穿孔爆破，隨后礦石由工人操作挖掘機裝入大型礦用卡車，再由卡車司機運至破碎車間。所有環節都離不開人工操作，整個現場還需配備管理人員，負責生產管理。

　　然而，這種傳統露天礦山采運場景存在弊端。

　　“在傳統露天礦山采運場景下，安全問題始終是懸在工人頭頂的達摩克利斯之劍。”裝備集團數字化研究所副所長孫利波解釋，“工人每日都在幾十米深的礦坑作業，塌方、滑坡等地質災害就像‘頭頂懸劍’，時刻威脅著他們的生命安全。”

　　同時，人工操作的效率受工人經驗、技能和體力的制約，波動極大。新手工人因操作不熟練，常常會影響整體作業效率。在成本方面，多班制生產需要大量司機，人工成本持續攀升，再加上工人流動性大，管理和培訓的難度也隨之增加。

　　此外，運營數據難以實時監控和反饋，調度優化總是慢半拍，導致資源浪費和效率損失。

　　孫利波表示：“這些問題嚴重制約了露天礦山行業的可持續發展，亟待通過技術創新推動智能化、無人化轉型，提升露天礦山作業的安全性、效率和可持續性。”

　　先進技術實現采運全流程無人化

　　露天礦山采運全流程無人化場景依托人工智能、物聯網、大數據等先進技術，實現了礦山作業的自動化、智能化與高效化，覆蓋爆破、配礦、裝載、運輸、稱重與卸載等關鍵作業環節。

　　在環境惡劣的露天礦山，離開了人，這些笨重的巨無霸礦車是如何成功完成復雜操作的呢？

　　“對于礦車這種龐然大物，精準的協同控制尤為重要，否則很容易出現事故。”裝備集團數字化研究所所長助理王濤說。

　　工程師首先通過一系列感知技術，搭建了露天礦山采運全流程無人化場景的“數字模型”。他們運用激光雷達點云+熱成像視覺+毫米波雷達，進行地形場景建模，精度可達±5厘米，為后續作業提供了精準的環境數據基礎。

　　在露天礦山采運全流程無人化場景中，決策技術則扮演著“智能調度中樞”的角色——融合地形數據、設備狀態、能耗參數等信息，通過優化算法動態規劃運輸路徑，減少了行駛時間與人為操作失誤。控制技術則構建了“精準控制閉環”——運用北斗RTK+慣性導航技術，實現高精度定位，定位誤差小于等于2厘米；針對坡度、載荷變化的扭矩動態分配算法，通過自適應控制，提升燃油效率10%以上，有效降低了能耗。

　　借助5G專網，實現設備毫秒級響應，車路云協同，調度指令延遲小于15毫秒，確保了整個采運流程的高效協同。

　　在這些技術的加持下，與傳統露天礦山采運場景相比，AI賦能的露天礦山采運全流程無人化場景優勢明顯，可實現露天礦山智能無人作業，讓礦工告別“苦、臟、累、險”的同時還能實現降本增效。

　　王濤給記者算了一筆賬。目前應用在禹州市成磊建材有限公司礦區的3臺無人駕駛礦車和無人運輸調度系統，實現了全流程無人化編組運行，無人駕駛礦車總計運礦量超過40萬噸。“使用燃油無人礦車能夠節約近10%運營成本，且礦山規模越大，車輛越多，無人化生產的經濟效益越高。未來如果使用新能源無人礦車，還能進一步節約能耗，運營成本將大幅降低。”王濤說。

　　同時，露天礦山采運全流程無人化場景還支持遠程實時監控和干預，便于管理和故障處理。基于大數據分析和實時反饋，還能夠持續優化系統性能和生產效率。

　　除此之外，通過減少作業風險和環境污染，露天礦山采運全流程無人化場景還會為礦區周邊居民提供更安全、更健康的生活環境。

　　整合技術促進規模化應用

　　“盡管AI賦能的露天礦山采運全流程無人化場景已經落地，但目前仍存在一些不足。”孫利波坦言。

　　技術門檻高是一大挑戰。AI和自動駕駛等技術的研發成本高昂，技術難度大，需要大量資金和高端人才的持續投入；系統對數據依賴性強，其運行高度依賴高質量的數據采集和處理能力，一旦數據缺失或存在誤差，可能嚴重影響決策的準確性。

　　此外，礦山環境復雜多變，現有技術在極端天氣、復雜環境等場景下的適應性和穩定性還有待進一步提升。

　　盡管面臨挑戰，但孫利波依然堅信，AI賦能的露天礦山采運全流程無人化場景的應用前景十分廣闊。

　　“未來，AI、大數據、區塊鏈等前沿技術將進一步整合，持續提升場景的智能化水平。隨著技術的不斷發展，無人化采運模式的成本將逐漸降低，從而實現該場景的規模化推廣，在更多礦山落地應用，有力推動礦山行業實現綠色化、智能化轉型。”孫利波說。

　　與此同時，在國家“雙碳”目標和新一輪科技革命的大力推動下，相關政策也將為礦山智能化發展提供強有力的支持。

　　目前，AI賦能露天礦山采運全流程無人化模式已經申請發明專利15項，獲得7項軟件著作權，在山東的青州中聯水泥有限公司、河南的禹州市成磊建材有限公司和禹州市錦信水泥有限公司等多家公司得到應用。

　　王濤表示，可以預見，未來AI賦能的露天礦山采運全流程無人化場景將引領行業實現高質量發展。