赵红泽团队：点亮智慧之灯 共筑智能矿山

在以5G、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术的加持下，智能矿山从理念走向落地，为我国矿业行业逐步实现少人无人化作业提供了有力支撑。

赵红泽在美国某露天矿调研

2023年1月，由中国煤炭学会、中国矿业大学（北京）、华为技术有限公司联合举办的第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛决赛暨颁奖典礼在北京举行。作为首届矿山AI大模型大赛，比赛关注矿山一线生产的问题与挑战，对齐安全生产的目标；基于最前沿的技术，通过华为矿山AI大模型平台完成比赛，对齐技术发展趋势；旨在通过大赛中涌现出来的新产品、新技术、新创意，能够有效转化应用，在促进产业转型升级和实现高质量发展中发挥实效。

数据显示，2020年以来全国煤矿智能化采掘工作面由494个增至1019个，同比增加42%；智能化煤矿由242处增至572处，产能由8.5亿吨增至19.36亿吨；煤矿井下机器人从19种增加到31种，矿山专用操作系统、5G专网等前沿技术得到更广泛应用……

近日，来自中国矿业大学（北京）ITVR实验室的海底小纵队基于华为矿山AI大模型，历经数月研发、实验，最终成功实现露天矿非结构化道路边缘检测和道路内小目标和多尺度目标检测，极大地提升了矿山生产的安全性，该项作品荣获了第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛一等奖。华为矿山AI大模型是一种行业预训练模型，相当于提供了一套自动化工具，用户不再需要手工设计和制作螺丝，只需要放入原材料就能自动生产场景模型，这就大幅简化了开发工作量。此外，该团队还总结了露天煤矿无人驾驶矿卡运输作业全流程多场景的目标检测任务，并设计了配套的端到端解决方案，为无人驾驶技术在露天煤矿的商业化运行提供了参考。

赵红泽在华能灵泉露天矿交流

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露天矿智能运输亟待解决

露天煤矿是我国煤炭生产体系的重要组成部分。在井工煤矿加快智能化建设的同时，露天煤矿的智能化建设也明显提速。

目前，我国露天煤矿总计约450余处，总产能近8亿吨/年。据了解，我国约有95%的露天煤矿采用单斗—卡车间断工艺。在采用间断工艺的露天煤矿，卡车运输环节约占生产成本中的60%，占劳动定员的45%左右，卡车运输环节事故起数占总事故起数的60%以上。因此，实现运输环节的无人化智能化对于露天矿山安全、高效、绿色开采至关重要。

同时，相关部门多次发布政策文件，加速实现煤矿智能化，其中无人驾驶多次被提及。2020年2月，国家发展改革委、国家能源局、应急部、国家煤矿安监局、工业和信息化部、财政部、科技部、教育部联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出：“重点突破精准地质探测、精确定位与数据高效连续传输、智能快速掘进、复杂条件智能综采、连续化辅助运输、露天开采无人化连续作业”。指导意见同时强调：“到2025年露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输。”

2021年6月，国家能源局、国家矿山安全监察局联合印发了《煤矿智能化建设指南（2021年版）》，将露天煤矿智能化建设目标定为“生产煤矿重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远程运维系统、综合管控系统等”。

中国矿业大学（北京）ITVR实验室教授赵红泽带领团队成员很早就开展了露天矿无人驾驶运输作业的理论和应用研究，并依托实验室老一辈科学家成立了智慧露天矿山研究中心。

“随着矿山浅部矿产资源逐年减少，露天开采陆续转为深部凹陷开采，深部开采致使边坡垂直高度不断增大，延长运输距离的同时也增大了滑坡及边坡倾倒滑移等地质灾害发生的概率。露天矿区运输与一般道路运输不同，环境恶劣扬尘大、道路狭窄弯道多、路面坑洼不平整；运输车辆车体宽盲区大，对驾驶员资质要求高；而部分矿区位于多雨雪、高海拔区域使得安全风险更高。此外各矿山企业普遍存在用工难、用工成本高等问题，无人驾驶的应用恰能有效缓解人力供给不足导致的产能迟滞，还有利于各企业根据市场需求灵活调整产能。而矿区运输运行路线固定、道路封闭等特点更为无人驾驶在该领域的应用提供了便利。自2013年智慧矿山建设被提出以来我国煤矿智能化建设快速推进，现已有包括北方重工、航天重工、三一集团、中车集团等多家企业具备试制无人矿车的能力。2018年11月，徐工集团在上海宝马车展上展出自制的无人矿车；2020年1月包钢集团白云鄂博铁矿牵头发布的团标正式实施，填补了我国露天矿无人驾驶运行安全标准体系的空白；中国信息通信研究院联合慧拓等编制的团体标准也于2021年1月发布，团队参与的国家能源集团无人驾驶企业标准也即将发布。同年，华为也正式进入露天矿无人驾驶行业，提供国产自主的全栈式解决方案，通过自动驾驶云控集群调度方案实现高安全，高效率的矿山无人生产作业。我国露天矿无人驾驶正在朝着成熟化、规模化不断趋近。”赵红泽老师在采访中表示。

但是，露天矿智能运输建设仍面临单一传感器的环境感知能力弱；数据传输、存储和计算速度慢；现有算法的计算精度和计算速度不足等难题。

徐洪洋博士在国家能源集团黑岱沟露天煤矿调研

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校企联动直面真实应用场景

对于矿山企业来说，目前专门的智能化人才引进方面是一项短板。短期内，智能化人才的培养更多依靠企业内部自我提升、技能大师和传帮带制度的力量，因此，校企合作，可以联合解决智能矿山建设过程中的实际场景问题。

在参加全国煤炭行业矿山AI大模型大赛之前，中国矿业大学（北京）ITVR实验室成员徐洪洋和陆俊宇在国家能源集团黑岱沟露天煤矿无人驾驶工作面开展了为期3个月的调研，并同团队针对露天煤矿非结构化道路内难以检测的小目标和多尺度目标障碍建立了露天煤矿非结构化道路边缘检测模型和矿区道路内小目标和多尺度目标检测模型，基于两个模型提供了无人驾驶卡车运输作业全流程多场景的目标检测方案。这是该团队致力于真正解决矿山智能化建设过程中场景需求的生动实践。

此外，20多年来，中国矿业大学（北京）ITVR实验室还与国家能源集团、中煤能源、华能煤业、京煤集团等煤炭企业开展了深入交流与合作，并取得了一系列成果。团队参与编制了国家能源集团主导的有关露天矿无人驾驶的两项团体标准和有关露天矿智能化建设的三项企业标准；实验室采用物联网、大数据、人工智能、虚拟现实、人员精准定位等新技术基于多年理论研究成果开发建立了一套基于信息化技术全流程可追溯的安全生产综合管控平台，该平台已成功部署于华能集团扎赉诺尔煤业公司旗下的灵露煤矿，解决了人机环管多源数据融合、风险隐患双控闭环管理体系可追溯、动态违章信息实时AI预警推送等安全智能管控难题。

“我国露天矿山分布广泛，不同露天矿山之间的地理位置和煤岩特性存在显著差异。面向复杂多变的露天矿开采环境，针对机器人化装运卸生产设备的自主选取和开采工艺参数的合理设计问题，中国矿业大学（北京）ITVR实验室未来会从无人驾驶运输工艺设计与效率验证、多作业面机器人化装卸工艺效率提升、露天矿机器人化装运卸工艺冲突消解、机器人化装运卸组织管理模式等四个方面开展研究，旨在提出一套面向露天矿机器人化装运卸工艺虚拟设计的理论与方法，突破工艺设计对设计人员经验的依赖性解决装运卸工艺多场景虚拟推演与效率验证、设备决策与工艺优化中运量均衡和冲突消解、融合多因素规则的安全运输计划自主高效生成机制等直接影响露天矿开采安全性和运行效率的关键问题，形成一套完整的露天矿机器人化装运卸管理规范和标准，使露天矿无人驾驶运输系统的智能设计效率大大提升，这是依托国家重点研发计划团队制定的下一阶段科研攻关目标。”徐洪洋博士表示。

“路虽远，行则将至”，ITVR实验室将依靠在露天矿山+信息化领域多年的积累，积极探索智慧露天矿山建设，共筑智能矿山落地，用技术改变矿山正在路上，也一直在路上。

通过第一届全国煤炭行业矿山AI大模型大赛，多个团队的思想结晶在这里“生根发芽”，多个优质作品点燃了矿山行业智能化的“星星之火”。他们与矿山行业的碰撞，闪烁出关于智能的无限可能。对于团队与行业而言，都对于下一届赛事充满憧憬，希望共同助力智能矿山的飞速发展。