工业大模型赋能采矿业:转型关键期的数字化升级新路径

采矿业作为工业体系的基础板块，正处于 “去产能、调结构、提效率” 的转型关键阶段，行业发展逻辑从传统的粗放扩张转向高质量发展，而工业大模型成为推动其绿色化、智能化升级的核心技术支撑。从行业发展现状到全流程场景赋能，从产业链数字化特征到厂商实践布局，工业大模型正深度融入采矿业的勘探、开采、洗选、运营各环节，推动行业从 “经验驱动” 向 “数据 + 模型驱动” 转变，实现减人、提效、增安、降本的核心目标，为采矿业的结构性转型注入全新动力。

采矿业的转型特征在营收与投资的发展趋势中体现得尤为明显，行业已从 “规模驱动” 迈入 “质量驱动” 的新周期。2023 年后行业出现显著的 “增速背离”，成为结构性转型的重要标志。2016-2025 年采矿业市场规模与同比增速数据显示，2023-2025 年采矿业市场规模可比增速持续为负，2025 年达 -10.9%，行业规模呈收缩态势；而2016-2025 年采矿业固定资产投资可比增速则显示，同期固定资产投资仍保持正增长，2024 年增速达 10.5%，投资并未随规模收缩而减少，反而展现出稳健态势。这一背离背后，是采矿业投资逻辑的根本性转变，投资不再聚焦于传统产能的扩张，而是向绿色转型、智能化升级、新能源矿产勘探等结构性领域倾斜，工业大模型赋能的智能采矿成为投资布局的核心方向之一。

从行业发展周期来看，2021 年成为采矿业发展的重要分水岭。2021 年之前，行业发展受传统产能周期影响显著，市场规模与固定资产投资均呈现剧烈波动特征，行业发展的核心目标是追求产能规模的扩大；2021 年之后，投资增速保持稳健，而市场规模逐步回落，反映出行业已摆脱传统产能周期的束缚，进入优化产业结构、提升技术效率的转型新阶段。在此背景下，紫金矿业、洛阳钼业等头部矿企加速布局智能化采矿与新能源矿产资源，华为、矿鸿等科技企业则通过工业大模型、物联网技术赋能矿山安全与效率提升，头部玩家的布局方向成为行业转型的核心风向标。

工业大模型覆盖全产业链全流程

工业大模型对采矿业的赋能已覆盖全产业链全流程，针对上游勘探规划、中游智能开采、下游洗选加工与智慧运营三大核心环节的痛点，提供了精准的数字化解决方案，采矿业核心场景与大模型赋能清晰梳理了各环节的痛点与模型赋能价值。

上游：勘探规划

上游勘探规划聚焦地质找矿、资源评估、三维建模与规划设计，长期面临周期长、成本高、隐伏矿难发现等痛点，工业大模型在此环节的赋能主要体现在两大方面：地质智能勘探大模型融合卫星遥感、物探、化探、钻探等多源数据，通过 AI 精准识别成矿规律与隐伏矿床，大幅缩短勘探周期；矿山规划设计大模型基于地质模型与开采条件，智能生成开拓方案、采区布置与产能规划，实现资源回收率与基建投资的双重优化，可适配煤矿、金属矿、非金属矿等不同矿种。

中游：智能开采

中游智能开采是采矿业生产的核心环节，覆盖采掘、通风、运输、安全、设备等多个细分领域，也是工业大模型应用最密集、价值最高的环节，该环节的核心痛点集中在灾害风险高、依赖人工判断、缺乏统一管理与智能分析等方面。工业大模型为中游环节打造了三大核心赋能体系：智能开采大模型支撑综采 / 综掘工作面无人化作业，实现割煤、推溜、移架的智能协同，可适配复杂地质条件，同步提升开采效率与资源回收率；多灾种安全预警大模型融合多源监测数据，实现秒级风险研判，将预警响应从分钟级缩至秒级，结合电子围栏、应急联动等功能，大幅降低矿山事故率；设备智能运维大模型基于振动、温度、电流、图像等设备数据，开展故障诊断与预测性维护，有效减少设备非计划停机，保障开采流程的连续性。

下游：洗选加工与智慧运营

下游洗选加工与智慧运营是矿业价值提升与可持续发展的关键环节，核心痛点为产品品质波动较大、市场需求错位、数据分散孤立，工业大模型的赋能则聚焦于智能优化与一体化管控。智能洗选大模型实现洗选过程参数的智能优化，在提升资源回收率、降低能耗消耗的同时，支撑精准智能配煤、配矿，有效稳定产品质量；智慧运营大模型打通全矿数据孤岛，实现人、机、环、管一体化智慧运营，同时对能耗、碳排放、环保指标进行实时监测与预警，推动采矿业的绿色低碳发展。云鼎科技、中国煤科、龙软科技、华为等企业成为采矿业大模型场景落地的重点玩家，凭借技术优势与行业经验，推动模型能力在各环节的落地应用。

采矿业数字化转型的驱动与分化

采矿业的数字化转型是多重力量共同驱动的必然趋势，同时也受多重因素制约，形成了差异化的产业链数字化特征与行业发展格局，采矿业数字化程度清晰展现了产业链上中下游的数字化差异。

四大驱动因素

• 政策强监管与顶层规划是底层推动力，采矿业作为典型的强监管行业，政策红线倒逼全行业开展数字化建设；
• 安全生产的本质刚需是核心动因，数字化能实现多灾种超前智能预警、井下少人化 / 无人化作业，从根本上减少高危岗位人员；
• 技术迭代成熟是重要支撑，相关技术逐步适配矿业极端环境，解决了井下数据传输、多源数据融合等核心难题；
• 资源禀赋变化与行业升级是内在要求，传统人工经验模式已无法应对深部开采风险，大型矿业集团的集约化管控也对数字化提出了更高需求。

产业链数字化分化特征

从产业链各环节的数字化程度来看，采矿业呈现出 “中游渗透强、上下游分化大” 的特征。

• 上游数字化程度整体偏低，核心原因在于勘探环节数据类型繁多、格式不统一、采集标准不互通，且数字化改造具有长周期、高投入的特点，大型央企、国企有充足资金和战略规划支撑改造，而中小矿山现金流紧张，无力布局慢回报的上游数字化建设；
• 中游数字化渗透程度最强，一方面中游数字化改造落地难度低于上下游，投入产出比高，能在短期内实现可量化收益，另一方面中游是矿山安全生产的核心红线环节，国家强制性政策直接倒逼全行业完成数字化改造，其中煤炭行业因政策约束更强、流程标准化程度更高，中游数字化程度显著高于非煤炭行业；
• 下游数字化程度显著高于上游，环保政策的强监管硬约束实现了全行业基础数字化覆盖，且下游场景与设备标准化程度高，改造成本低、落地难度小，不过中小矿山的投入意愿与能力不足，同时数字化改造高度依赖矿业与数字化复合型人才，而这类人才多集中在头部企业，成为下游数字化进一步普及的制约因素。

多重因素共同作用下，采矿业数字化形成了 “头部企业全面领跑、中小矿山滞后” 的极端分化格局。

大模型市场竞争格局与代表案例

采矿业工业大模型的市场竞争格局已初步形成，各类玩家定位清晰、分工明确，在竞争的同时深度合作，共同推动行业数字化升级，采矿业大模型主要玩家界定了四大核心玩家类型及商业模式。

• 矿业龙头以行业主导、场景落地为定位，核心商业模式是以自用降本为主、对外赋能为增量，遵循 “先验证再输出” 的发展逻辑，将自身数字化实践经验转化为可输出的解决方案；
• 通用大模型厂商聚焦技术底座、能力输出，依托底座技术的规模化复用实现生态变现，打造 “一次开发多次复用” 的商业模式；
• 专业厂商则走场景深耕、垂直应用的路线，通过细分场景的错位竞争，依靠专业落地能力盈利，核心目标是做深做透单一赛道；
• 科研院所则以技术研发、前瞻探索为核心，依托行业话语权与技术公信力搭建行业创新生态，实现技术、资源、收益的共享。

中国煤科的太阳石矿山大模型、山东能源与华为联合打造的盘古矿山大模型成为采矿业大模型的典型代表，前者是煤炭行业首个完成国家网信办双备案的安全巡检专用大模型，依托 60 余年行业安全标准与数据积淀，成为矿山安全领域 AI 落地标杆；后者是全球首个实现矿山全流程商用落地的工业大模型，作为 “通用底座 + 行业全场景数据” 深度融合的典范，具备国内矿山领域最强的规模化复制能力，成为煤炭行业全链路智能化的标杆。

竞合关系与未来趋势

采矿业大模型玩家之间的竞争与合作呈现出鲜明的行业特征，采矿业大模型玩家竞争与合作清晰勾勒了这一格局。

合作层面

行业形成了以矿业龙头为需求核心的强绑定利益共同体，通用厂商打造生态底盘，专业厂商则依托自身的落地能力实现行业规模化覆盖，同时战略投资成为重要的合作方式，有效锁定了玩家间的长期合作关系。

竞争层面

• 通用厂商之间主要争夺头部矿业集团的底座合作订单，抢占行业技术底座的话语权；
• 同赛道专业厂商之间聚焦细分场景的项目订单，比拼场景落地能力；
• 矿业龙头的对外赋能平台与专业厂商在中小矿企市场存在有限的同质化竞争；
• 矿业龙头之间则竞争行业智能化解决方案的对外输出市场，争夺行业转型的主导权。

未来趋势

• 马太效应将持续凸显，头部矿业龙头、通用厂商、专业厂商将占据较大市场份额，行业集中度逐步提升；
• 各类玩家的核心分工保持不变，但能力边界会适度延伸，在深耕自身核心领域的同时，逐步向上下游环节拓展能力；
• 玩家之间的合作深度将持续升级，技术、数据、资源的融合程度不断加深，形成更加紧密的行业生态。

从行业转型的关键期到全流程的场景赋能，从产业链的数字化分化到多玩家的生态竞合，工业大模型正成为采矿业高质量发展的核心引擎。在政策驱动、安全刚需、技术成熟、行业升级的多重背景下，采矿业的数字化转型将持续深化，而工业大模型的不断落地，也将推动采矿业真正实现从 “经验驱动” 到 “数据 + 模型驱动” 的跨越，在减人、提效、增安、降本的基础上，实现绿色化、智能化的高质量发展，为工业体系的基础稳定提供坚实支撑。