......... 34 （九）煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进 ............ 35 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展 ........ 36 （十一）煤矿机器人向具身智能方向发展 .................. 37 （十二）选煤厂智能化向全流程智能协同方向迈进 .......... 38 （十三）露天矿向采剥作业链全流程智能协同迈进 .. 次提及矿山智能化工作，明确要求 “推动中小型矿山机械化升级改造和大型矿山自动化、智能化升级改 造，加快灾害严重、高海拔等矿山智能化建设，打造一批自动化、智 能化标杆矿山”“推进矿山信息化、智能化装备和机器人研发及应 用”“统筹资金渠道，加强智能化矿山建设等经费保障”。为深入贯 彻落实习近平总书记重要指示批示精神，按照国务院常务会议部署， 2024 年 1 月，国务院安全生产委员会印发了《关于防范遏制矿山领 年，工业和信息化部、应急管理部、国家矿山安全监察局等 17 部门 联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，要求推动研制矿山机 器人产品，推进智能采掘、灾害防治、巡检值守、井下救援、智能清 理、无人化运输、地质探测、危险作业等矿山场景应用。2024 年，应 急管理部、工业和信息化部联合印发了《关于加快应急机器人发展的 指导意见》，要求加强煤矿等重点场景安全生产、应急处置机器人研 制与应用，重点研制针对井工矿透水、火灾、瓦斯、顶板冒落等事故

互联网定义为一个开放的、全球化的，将人、数据和机器连接 起来的网络，核心要素包括智能设备、先进的数据分析工具以 及人与设备的交互接口。2016 年，在工业和信息化部的领导下， 3 由中国信息通信研究院牵头，联合相关企业成立了工业互联网 产业联盟（AII），明确工业互联网定义“是新一代信息技术与 工业系统全方位深度融合形成的产业和应用生态，是工业智能 化发展关键的综合信息基础设施”。工业互联网是以机器、原 材料、控 涵盖物联网和边缘计算等模块。在物联网感知设备方面，借助 11 集散控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、远程终端 单元（RTU）等精准控制生产流程，智能仪器仪表精确采集实时 数据，联合智能机器人、无人机等智能设备及其他端侧设备等 共同构成设备边缘层的感知网络。物联网通过构建各类感知设 备与平台层的连接，接入各类型智能设备，具备复杂多样的异 构网络协议解析能力；利用物模型等技术，抽象化描述设备的 能力矩阵，通用算力支持企业日常运营中的普通算力需求，处 理广泛的计算任务，如业务处理、数据分析等；超算算力凭借 其浮点运算能力，专注于解决大规模数值计算、复杂物理模拟 等科学计算问题；智算算力则聚焦于人工智能和机器学习领域， 通过定制化的深度学习框架、高效的模型训练与推理引擎，加 速人工智能应用的开发与部署。 网络资源包含局域网、广域网及数据中心网络。局域网包 括办公网及生产网，两者通过科学机制进行互相隔离，确保生

一体化设计和环境友好型设计等。 （3）基于深度图像的场景解析 基于深度图像的场景解析主要是指基于深度图像及其对应的 RGB 图像，对图像中的每个像素进行类 别标签分配，从而实现对整个场景的全面解析。其典型应用是自动驾驶和机器人导航领域的道路环境的语 义分割。仅基于 RGB 图像的场景解析方法在具有相似物体或复杂背景的场景中往往表现不佳，而深度图 像包含了更多的位置和轮廓信息，赋予算法更强的上下文解读能力，从而实现更精细的场景解析。 打印通过利用形状记忆效应，在 3D 打印过程中引入时间维度，使 得打印出的结构能够在使用过程中动态调整和适应环境变化，从而实现复杂的自我修复、自我组装和自适 应等功能。这种技术可以应用于航空航天、电子封装、智能纺织、软体机器人和生物医学等领域。 目前该领域的主要研究方向包括 SMP 材料研发优化、4D 打印技术优化、多功能智能结构集成、新型 智能结构开发、接触 / 非接触式变形驱动设计等。该领域近年来的新型智能结构主要有泊松比可调结构、 集成化结构优化、微型化设备的应用开发等。技术发展趋 势集中在多功能集成设计以满足微型化集成化需求、一体化自供电集成微系统开发、利用柔性电极材料 和先进纳米技术推动柔性与可穿戴技术的应用，以及应用机器学习和人工智能技术实现能源智能化与自 主控制等方向。微型超级电容器因其高功率密度特性，在为物联网设备提供峰值功率、快速充电的可穿 戴电子设备、长期稳定运行的植入式医疗设备，以及电动车辆瞬时能量回收和辅助加速等应用领域具有

到2030年，预计全球将有8亿个工作岗 位被机器取代。若发展相对缓和，也将 有4亿个工作岗位被取代。工业人工智 能、虚拟PLC、数字孪生和无代码/低代 码开发等技术是推动变革的关键技术。 其中，尤其是人工智能技术，显著提升 了工业自动化和工业机器人的性能，具 体体现在四个方面： （一） 增强感知能力：人工智能中的计 算机视觉、语音识别等技术，极 大提升了工业机器人的感知能 力。计算机视觉系统借助深度学 习算法，能够快速准确地识别物 体的形状、颜色、位置和姿态， 使机器人在复杂环境中完成物 料分拣、零件装配等任务。语音 识别技术则让机器人能够理解 人类的语音指令，实现人机之间 更自然、便捷交互，提高生产效 率。 （二） 优化决策能力：通过机器学习 和强化学习算法，工业自动化系 统能够基于大量生产数据进行学 习和分析，从而优化自身决策过 程。例如在生产过程中，机器人 可以根据实时生产数据和质量反 馈，自动调整工作参数和操作流 程，以适应不同的生产任务和环 境变化，提高生产质量和效率， 降低次品率。 （三） 提升运动控制精度：人工智能 技术可优化工业自动化系统及 工业机器人的运动控制。例如， 利用神经网络算法对机器人的 运动模型进行建模和预测，能够 实现更精确的运动轨迹控制，提 高机器人在高速运动和复杂动 作下的控制精度，使其能够完成 更加精细和复杂的任务，如高精 度的焊接、打磨等。 （四） 增强人机交互的易用性：自然语

量、效率与效益的稳步提升。 （三）建设目标 按照《指导意见》提出的三阶段目标，重点突破智能化煤矿 综合管控平台、智能综采（放）、智能快速掘进、智能主辅运输、 智能安全监控、智能选煤厂、智能机器人等系列关键技术与装备， 形成智能化煤矿设计、建设、评价、验收等系列技术规范与标准 体系，建成一批多种类型、不同模式的智能化煤矿，提升煤矿安 全水平。 1.井工煤矿智能化建设目标 对于晋陕 对于云贵基地的煤矿，应尽快实施智能化改造，重点进行危险、 繁重岗位机器人替代，提升矿井本质安全水平。新建煤矿应先行 开展煤矿智能化顶层设计，采用先进生产工艺、技术与装备，全 面建设信息基础设施、智能化生产系统、智能化综合管控平台等， 形成完整的智能化煤矿安全高效运维体系。 2.露天煤矿智能化建设目标 生产煤矿重点提升基础网络、数据中心、感知系统、智能装 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 等先进的数字化设计、施工管理技术，资料交 付形式逐步由二维图纸向数字信息模型转变。鼓励数字孪生技术 在项目策划、设计、施工、运维、改造、拆除的全生命周期管理 中发挥作用，鼓励大数据、物联网、云平台、5G、机器人等技术 与选煤厂生产、运维的深度融合，为选煤厂的建设与管理增值。 （2）已建选煤厂智能化改造 已建选煤厂应完善智能化改造基础，通过分选工艺及装备技 术调研，制定合理的工艺改造实施方案，确保分选工艺及技术装

每位乘客的排放量。研究人员还估算了碳 用于训练用于神经架构搜索 (NAS) 的 AI 模型的发射 自动寻找一个或多个神经网络的技术 给定任务的体系结构 - 计算最复杂的体系结构之一 机器学习中的问题。具体来说 ， 他们评估了能量 使用 NAS 来创建更好的英语 - 德语机器 翻译模型。11 研究人员估计 ， 训练模型 问题产生了 626, 155 磅的 CO2排放量 (大致相当于 从东海岸到西海岸的 300 个往返航班) 。12 业务增长。例如 ， Google 的数据中心使用了约 3 TWh 2022 年的电力比前一年多。41 但是 ， 虽然它的整体能量 在 2019 年至 2021 年的三年中 ， 使用量一直在增长 ， 它用于机器学习的能量比例保持不变 - 占其总能耗的 10% 至 15% - 其中大约 60% 用于推理。42 用于以下目的的能量相对恒定比例的一种解释 推理是在 AI 模型和硬件中看到的改进。事实上 ， 作为 ， 研究人员继续 实验技术 ， 如修剪、量化和蒸馏 ， 创建更紧凑、更快、更节能的 AI 模型 以最小的精度损失。51 这些类型的进步是一种 谷歌用于人工智能的能源比例保持不变的原因 近年来 ， 尽管机器学习增长到 70 到 80 公司使用的计算机的百分比。52 事实上 ， 作为一名研究员 简洁地说 ， “[人工智能的] 能源消耗并没有飙升 ， 相反 普遍表达的恐惧。 "53 AI 的能源足迹忽略替代效应

用传统的设备建模方式，存在模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊 断滞后等问题。 炼化设备在石化生产中具有 至关重要 的作用 6 AI技术的快速发展为石化装备智能管理提供了可能 交互查询 批查询 机器学习 实时分析 振动 温度 压力 转速 载荷 ETL工具 定义的主题 查询 结果呈现 关系型数据 LOB应用 流量 元数据及关联性 数据预处理 报表展示 人工智能处理结果展示 BigData 深 度 赋 能 12 石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 拖拉拽模型构建 交互式建模分析 深度优化算法库30+ 模型管理/发布可视化 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学 习建模 模型评估 批量/实时预测 故障监测诊断 能耗优化 客户精准营销 工业安防 工业仿真 驾驶行为分析 文本分类 话题发现 中化AI 智慧发力 石化装备AI管理—数据核心流程 用大数据分析代替破坏性实验，得到设备的 生命曲线，获取充足的正样本； • 用人工智能方法定位设备的工况和趋势预警； • 采集数据源：机组转速、轴向振动、径向振 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量/实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类/预测 离线 在线 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号

源研发智能控制、 人机交互、系统集成等共性技术和协同设计、智能排产、个性化定制等应用技术。支持企 业开展设备更新，推广应用可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）等工控 系统和工业机器人、智能检测装备、计算机辅助设计（CAD）、制造执行系统（MES）、 供应链管理系统（SCM）等智能装备和工业软件。 3.加快工业互联网平台部署。鼓励大型企业、地方等结合行业和区域优势，培育综合 。 3.五金制品行业：应用自动化多工位金属加工设备、智能化加工中心、工业机器人、 数控机床等装备改造车间产线。 4.造纸行业：开展制浆造纸“哑”设备数字化、网络化改造，能源及排放监测系统数字化 改造，仓储立体库等数字化改造。 政策法规汇编 4 月刊 — 17 — 5.日用化学品行业：应用包装、码垛等机器人和机器视觉识别检测等装置开展液体洗 涤剂生产线、香料产品合成工艺升级改造，建设质量追溯系统等。 1.推动高端化跃升。深化物联感知、智能控制、人机交互等技术在家电、家具、照明、 手表等终端消费品的应用，推动智能产品跨品牌互联互通。围绕老人、儿童等重点人群， 研究开发适老化智能家居、生活服务类机器人等智能产品。鼓励家电、家具、皮革、五金 制品等数字化基础好的产业园区，加快 5G、工业互联网、数据中心等新型基础设施布局和 规模化应用，推动园区内配套企业间数据可信共享，打造高水平数字化园区。

研究人员提出了一个在二维三角晶格上具有三个光子的量子行 走，该量子游走被映射到 19 × 19 × 19 的高维状态空间，并构 建了一个具有 6859 个节点和 45486 条边的复杂图。通过利用 输出组合的统计特征并结合机器学习技术，成功地验证了实验 的非经典性质。 中国科学技术大学、利兹大学的研究人员利用光子量子系统， 并采用双光子关联和无耗散虚时演化，来模拟两种不等价的马 约拉纳零模编织操作。结果表明，所得振幅在数学上等同于琼 注：经典计算按照弗林分类法可以分为四类：单指令流单数 据流机器（Single Instruction Single Data，SISD）、单指令 流多数据流机器（Single Instruction Multiple Data，SIMD）、 多指令流单数据流机器（Multiple Instruction Single Data， MISD）和多指令流多数据流机器（Multiple Instruction riational Quantum Eigensolver，VQE）、量子近似优化算法（Quantum Approximate Optimization Algorithm，QAOA）、量子机器学习（Quantum Machine Learning，QML）和量子 神经网络（Quantum Neural Network，QNN）等。 这些算法在多个领域展现出了广阔的应用前景。例如，VQE凭借其对量子系统

，是四川金顶（集团）股份有限公司（国 有 A 股主板股票代码 600678）成立的以电氢能源技术装备及运营服务为核心的子公司，公司致 力于成为中国领先的加能装备技术服务商；在电能领域，围绕“储充机器人 - 超充站 - 换电站”“三 位一体”的核心，构建“风光储充换车”一体化能源发展生态；在氢能领域，围绕“一平台两 装备三应用”的总纲，推进氢碳云平台、“ALK+PEM”复合槽、撬装式制加氢一体站等核心 于推动零碳能源的建设。新工绿氢在四川金顶矿山园区内建设的光伏发绿电 - 绿电制绿氢 - 绿 天工开物氢电耦合零碳矿山 智慧园区项目 氢发绿电 - 制出的绿电用于园区的电动装载机、电动挖掘机、移动式补能机器人、充换电展等 电动化设备的补能使用。项目展示其从零碳规划、设计到实施运营的全过程。该零碳园区以氢 电耦合智能装备技术应用为核心，结合光伏发电、风能发电等多种可再生能源、储能系统、电 解制氢系 304 篇，其中 CCFA 类 论文 209 篇，获得 IEEEICDCS2020、VLDB2020 最佳论文奖，在人工智能、数据库、操作系统 等领域的论文数量位居国内研发机构第一、世界前列。在机器智能领域，智能语音交互平台赋 予“能听、会说、懂你”式的人机交互体验，在电力、金融、司法、保险、电商等多个领域均 有应用案例；在深度语言模型体系 ALICE 相继刷新了世界记录，获得多项竞赛冠军。