文章核心观点 - 《关于推进 "人工智能+"能源高质量发展的实施意见》的发布为煤炭产业向高端化、智能化、绿色化转型提供了方向指引，推动煤炭更好地发挥我国能源安全"压舱石"保障作用 [2] - 煤炭行业是人工智能大规模赋能实体经济的关键载体和"超级试验场"，其智能化转型范式将成为传统产业升级的示范样本 [4] - 未来十年（2025-2035年）是煤炭行业智能化转型的关键窗口期，需要推动产业模式从线性路径向指数模式跃迁，实现从"资源运营商"到"数据运营商"的切换 [5][7][18] 把握机遇，推动煤炭行业智能化绿色化转型 - 推进"人工智能+"煤炭产业高端化、智能化、绿色化发展是确保主体能源安全的必然要求 [3] - 2021-2024年全国煤炭总产量占一次能源生产总量的66.6%，占消费总量的55%，煤炭在能源供应体系中仍将发挥基础保障和系统调节作用 [4] - 煤炭行业拥有海量尚未充分挖掘的数据，与大模型技术交汇形成战略窗口期，应打造"资源-能源-生态"智慧综合体新业态 [5] - 我国65%以上煤炭产能来自深部、高瓦斯等灾害隐患严重区域，人工智能技术可实现从被动应对转向主动防控，提升安全水平 [6] - 未来煤矿生产将实现少人化、无人化，数据成为第四大生产要素，企业发展逻辑从线性路径转向指数模式 [7] 立足现实，剖析"人工智能+"煤炭发展态势 - 煤矿智能化建设需从单一环节算法辅助升级为"专业大模型+多技术协同"模式，实现"数据-知识"耦合 [8] - 井工开采需加强多模态感知与大小模型融合实现少人化、无人化作业，露天开采需优化工艺参数和采运调度提升智能化水平 [10] - 智能洗选环节需加强煤质数据库与工业数字孪生体提高检测精度，设备运维需融合大模型技术深化故障预警与预防性检修 [10] - 煤炭行业需推进全链条协同并探索煤电联营、能源化工结合的产业一体化发展格局，推动煤炭从燃料向燃料、原料及材料并重转变 [11] 聚焦落地，破解"人工智能+"煤炭建设难题 - 需建立全局性认知体系和统一数据标准，构建一体化多模态感知网络，将原始数据转化为对生产规律和风险趋势的深度认知 [11] - 针对井下防爆、低功耗、抗干扰要求研发智能硬件体系，将算法嵌入核心装备，实现装备从"功能执行"向"智能运行"跨越 [12] - 依托工业互联网打通全流程数据链路与控制权限，让设备形成集群化协同，实现柔性化生产、联动避险和系统自恢复 [13] 统筹全局，健全保障与长效发展机制 - 行业发展需要专业科研团队攻关、产业资本投入、政策法规保障，通过协同创新平台形成跨界融合、共创分享的产业格局 [14] - 需培养大批矿业工程+人工智能的复合型技术人才，包括算法专家、数据治理团队、智能装备工程师和智能化管理运营人才 [15] - 需强化人工智能系统在安全生产中的风险评估与测试，建立分级分类的安全评估机制和伦理规范 [16] - 需建立从价值创造到利益分配的良性循环机制，确保数据权益、知识产权和创新成果的合理归属，推动煤矿企业从"应用方"转向"共创方" [17]