陕西
当前矿山多存在露天与地下联合开采工况，双重开采扰动形成显著安全隐患。露天边坡及坑底保安矿柱易受地下开采作业影响，岩体应力结构遭到破坏，产生大量贯通性裂缝，大幅提升边坡滑移、坍塌风险。煤矿井下环境复杂，粉尘附着、照明不均导致传统视频监控画面模糊、存在盲区，海量视频数据缺乏智能分析，难以实现实时监管与突发事件的快速响应。面对挑战，国家高度重视矿山智能化建设，陆续发布《矿安〔2022〕128号》、《矿安综〔2023〕5号》等文件推动重大灾害风险防控。特别是2023年发布的矿安〔2023〕119号文件明确规定，边坡现状高度150米及以上的露天矿山必须建设并联网边坡监测系统。在政策驱动与安全生产的双重刚需下，利用AI、大数据等前沿技术加速矿山智能化转型，已成为行业高质量发展的必然趋势。
露天边坡监测方面，以北斗接收机、边坡监测雷达、岩土类传感器等为核心，实时监测表面位移、内部位移、地下水位等关键指标，支持数据接收、管理、成图、分析与报警，并满足企业-省/市平台-国家平台的互联互通要求。井下及全域安全监管方面，基于AI视觉分析技术，构建覆盖人员行为、设备运行、环境风险的7×24小时智能感知与预警体系。例如，亿鑫鸿推出的智能煤矿解决方案，可识别生产过程中的人机混合作业、三违作业（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）、主煤流与辅助运输异常、中控室人员脱岗/睡岗/打电话、皮带机设备异常等风险，实时对地面和井下关键点位进行监测预警。
井上井下全域管控作业安全高保障，实时识别各类不规范作业行为与安全装备缺失情况对关键作业区域与危险禁区进行智能警戒与出入管控。产品算法仓覆盖煤矿采掘、机运、通风等全生产场景，依托可重构数据流架构芯片，实现异常状态全自主告知，监管高效实时；实时监测重点设备运行状态，智能识别异常与故障征兆对关键设施及周边环境进行持续风险感知与早期预警支持与相关系统联动，实现预警信号的快速响应与处置；全产业链自研，算法与算力设备深度适配，可重构数据流架构芯片利用率高达95.4%，提供高性能、低延时Al加速，为煤矿安全生产提供强大支撑。
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