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智能礦山系統產品需求持續增長賦能我國煤礦數字化轉型

在國家提出“雙碳”目標并進一步推動煤炭綠色高效的開發與清潔低碳利用的大背景下，為解決煤礦行業安全隱患大、人工事故率高、從業人員老齡化等問題，新一輪技術升級和產業轉型具有必要性，煤炭行業將加速向綠色化、智能化、無人化邁進。目前，我國礦山智能化建設仍處于初級階段，總體市場滲透率較低，國家提出了“到 2035 年，各類煤礦基本實現智能化，構建多產業鏈、多系統集成的煤礦智能化系統，建成智能感知、智能決策、自動執行的煤礦智能化體系”的目標，國內煤礦智能化有著廣闊的市場空間。

1、煤礦智能化建設的典型應用場景

目前煤礦智能化建設尚處初級階段，主要集中在采煤、掘進等生產單元，部分典型場景率先進行了智能化改造，例如：

（1）采煤、掘進工作面遠程控制

部分煤礦已實現了采煤面和掘進面基于 5G 傳輸網絡的遠程控制。通過礦用5G 工業 CPE 將采煤機和掘進機接入 5G 網絡中，依托 5G 大帶寬、低時延、高可靠的特性將機器的運行狀態數據、機載傳感器數據、機載工業視頻數據等信息快速傳輸至監控控制中心，從而實現對井下采煤機和掘進機的遠程遙控以及設備狀態、位置和工作環境的監測，解決了采煤和掘進工作面效率低、安全性差、成本高的問題，基本實現了工作面現場無人化，大幅提高生產效率。

（2）綜采工作面視頻拼接

5G、視頻云、人工智能等技術的融合可將綜采面煤壁視頻與煤機截割視角視頻進行拼接，為可視化遠程監控提供全面且清晰的視野，從而實現無盲區的工作面全景監視，保障綜采工作面的安全生產。

（3）AI 安全監測監控

基于 AI 圖像分析技術可實現井下多區域的視頻識別、分析及統計，從而實現關鍵場景的安全監測監控。例如，AI 監控系統可對井下人員違規行為以及煤炭運輸系統的皮帶煤量、異物、堆煤及跑偏進行識別分析，對工作面支架、風窗風門、紅綠燈等環境設備進行實時監測及告警，協助及時發現隱患，提高系統響應速度，為安全生產提供決策支撐。

隨著 5G、AI、大數據、云計算等新一代信息技術在礦山領域的逐步深入應用，更多礦山場景將步入智能化階段，最終實現礦山全面智能化。

2、智能礦山行業發展態勢

根據中國工程院院士葛世榮對煤礦智能化發展形態的定義，未來的煤礦智能化發展形態不僅是煤炭生產環節的智能化，還包括煤礦地質勘探、礦井設計建造、廢棄礦井綜合利用等礦井全生命周期管控智能化以及煤礦“產、運、銷、儲、用”全流程調控的智能系統化。為實現上述目標，智能礦山的未來發展離不開工業互聯網、操作系統和數字孿生的強力支撐。其中，煤礦工業互聯網作為煤礦智能化系統的神經，是智能煤礦信息交互的關鍵基礎；煤礦泛在互聯操作系統作為煤礦智能化系統的中樞，為各種具體的行業應用提供生態支撐；煤礦數字孿生系統作為煤礦智能化系統的大腦，是以工業互聯網為基礎，在泛在互聯操作系統平臺上構建的煤炭“產、運、銷、儲、用”全流程系統，是實現礦山井下作業少人化、無人化目標的重要技術手段。

目前，除了工業互聯網在各大礦山中的加速構建（如越來越多的礦山實現井下 5G 虛擬專網部署，為工業互聯網提供信息通信基礎底座支持）以及礦鴻系統的推出與不斷普及，礦山數字孿生系統建設將是未來新一代信息技術與礦山行業深度融合的重點突破方向。

礦山數字孿生系統以數字化方式創建礦山物理實體的虛擬模型，以數字映射的工作面逼真地模擬實際井下作業狀況，并通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優化等手段提供高效智能的操作服務，實現井下生產過程的可視可控。系統集成了采集感知、控制執行、數據模型管理、數字線程等多學科技術，其構建可分為四個步驟：首先，實現針對單一設備的離散數字孿生，著重于數字孿生模型構建、虛實仿真交互、裝備全生命周期管控等；第二，實現針對礦山子系統（如一個采煤或掘進工作面）的復合數字孿生，著重于多裝備間的協同作業、裝備與環境間的相互作用等；第三，實現面向開采流程的全礦山數字孿生，通過數據實時交互、虛擬仿真反饋、大數據分析決策實現安全高效的開采開發；第四，實現“產、運、銷、儲、用”全流程數字孿生，從而達到全要素、全流程、全鏈條集成融合與價值共生的目的。

綜上，智能礦山行業將持續以工業互聯網、操作系統和數字孿生等領域為重要抓手，進一步向多學科、高技術方向邁進。

3、智能礦山行業面臨的主要機遇

（1）國家政策大力支持行業發展

近年來為促進智能礦山的大力發展，政府部門先后出臺了一系列鼓勵政策。2020 年，國家發改委、國家能源局等八部委發布了《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》，明確提出煤礦智能化是煤炭工業高質量發展的核心技術支撐，為煤礦智能化發展奠定了有力的政策基礎。2021 年，國家能源局、國家礦山安監局發布了《煤礦智能化建設指南（2021 年版）》，該指南在前述指導意見的基礎上制定了更為細致的智能化煤礦建設方針，提出了煤礦智能化的總體設計，明確了煤礦智能化的建設內容。此外，智能礦山建設還被列入我國“十四五”規劃中：《“十四五”能源領域科技創新規劃》《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》《“十四五”現代能源體系規劃》《“十四五”國家安全生產規劃》等相關文件均提出加快我國煤礦數字化、智能化建設。

國家政府出臺的相關產業鼓勵政策不僅對智能礦山產業的發展方向做出指引，同時也為行業發展提供良好的政策發展環境。

（2）新一代信息技術發展迅速，高效助力行業發展

隨著工業互聯網等新一代信息技術的迅速發展，智能礦山成為了其典型的垂直行業應用，煤礦智能化即要求將 5G、工業互聯網、人工智能等新一代信息技術與現代煤炭開發技術進行深度融合。與此同時，工業軟件在礦山工業互聯網體系下將得到更為廣泛地引用，進一步提高智能礦山設備利用率以及礦山采掘質量和效率，從而提升礦山綜合運營管理水平。上述技術的快速發展將大力賦能礦山智能化生產、安全保障、經營管理等多系統的建設，助力構建實時、透明的采、掘、機、運、通、洗選等數據鏈條，實現產運銷業務協同、決策管控、一體化運營等智能化應用，提升礦山智能化水平。

（3）行業下游市場空間廣闊

根據《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》中提出的主要目標，到 2035年，我國各類煤礦基本實現智能化，構建多產業鏈、多系統集成的煤礦智能化系統，建成智能感知、智能決策、自動執行的煤礦智能化體系。

公開數據顯示，已有生產型礦井單礦智能化改造升級費用約為 1.49-2.63 億元人民幣，新建型礦井單礦改造費用約為 1.95-3.85 億元人民幣。根按礦井類型分類后測算出的智能煤礦的整體市場空間將超一萬億元人民幣。考慮到我國仍有超萬座非煤礦山的存量規模及配套智能化改造需求，智能礦山行業未來的市場空間更為巨大。

4、智能礦山市場主要主體參與情況

智能礦山行業下游的各大能源集團積極響應國家政策號召，加快礦山智能化建設步伐。以國家能源集團、晉能控股、陜煤集團等國內領先的大型能源集團為例：

國家能源集團發布了《國家能源集團煤礦智能化建設指南（2022 版）》《國家能源集團煤礦智能化建設驗收評級及獎勵辦法（試行）》等文件，并提出以數字化轉型賦能集團公司高質量發展，加快構建智能生產、智慧管理、智慧運營體系，全方位推進智能礦山建設。

晉能控股按照“資源開采數字化、技術裝備智能化、生產過程可視化、信息傳輸網絡化、管理決策科學化”的智能化建設模式，建成了塔山、同忻、麻家梁等一批 5G+智能礦山。2023 年，晉能控股出臺了煤礦智能化建設實施方案，要求做好煤礦智能化方案設計、推進信息網絡平臺建設、提升礦井安全保障能力、推進采掘工作面減人提效、主要生產系統智能化建設應推盡推、積極拓展智能化場景應用，目標到 2025 年智能化煤礦占比達 70%。

陜煤集團以“生產智能化、管理精細化、運營標準化、決策科學化”的“智慧陜煤”為發展目標，著力打造智能礦井和智慧礦區，并已建成多座全國智能化示范礦井，實現了采煤、掘進、輔助、機器人、監測監控等多個方面的智能化改造。此外，陜煤集團和西安交通大學聯合組建“5G+工業互聯網研究院”，探索5G 技術群與能源產業的融合應用，打造我國西部地區能源 5G+工業互聯網公共服務平臺。

與此同時，為更好地賦能我國礦山智能化建設，通信行業內知名企業亦積極投入智能礦山行業。2021 年 4 月，華為作為業內領先的 ICT 企業成立了“煤礦軍團”，致力于構建統一礦山工業互聯網架構，賦能煤礦數字化轉型升級；2023年 3 月，山西省政府與華為簽署了推進數字經濟發展戰略合作協議，重點推動煤炭工業互聯網和智能礦山建設。此外，各大運營商亦在智能礦山行業積極布局。2022 年 5 月，中國移動和中國聯通相繼成立“礦山軍團”，依托運營商在 5G 網絡建設等方面的經驗優勢，持續推動 5G+智能礦山建設。

目前我國礦山智能化建設仍處于初級階段，但在智能礦山行業各大企業的積極參與下，我國礦山智能化建設進展顯著。根據中國信息通信研究院數據，截至2022 年底，5G 網絡已應用在國內 201 家采礦企業；根據國家礦山安監局數據，2020 至 2022 年間國內礦山智能化采掘工作面數量由 494 個增至 1019 個，覆蓋國內各大能源集團，智能化轉型升級勢頭迅猛。

5、智能礦山行業面臨的主要挑戰

（1）統一的標準尚未建立

由于目前處于智能礦山建設的初級階段，相關標準體系建設尚未完善，導致現有的標準體系通常以不同維度進行構建，在覆蓋范圍、分級分類、重點內容、規范細則等方面存在不統一的問題。此外，隨著新一代信息技術逐步應用于智能礦山領域，協議“七國八制”的問題日益凸顯，設備供應商之間的接口和協議標準仍未完全打通，設備之間的協同與互通還未大規模實現。因此，智能礦山標準體系建設仍需依托一個行業標準體系實施團隊進行總體規劃和體系的頂層設計，制定和實施統一標準，從而實現智能礦山的標準統一。

（2）相關技術瓶頸仍待突破

目前，針對智能礦山基礎理論以及 5G、工業互聯網、人工智能、云計算等新興技術的應用研究較為薄弱，多項技術瓶頸仍待突破。例如，礦山復雜環境的精準探測、高精度地質建模、沖擊地壓智能監測與防治等基礎理論研究尚未成熟；煤礦井下環境的復雜性導致井下高精度傳感、充電等技術仍存在短板；部分高精度、高功率、高集成的智能化設備的本安或防爆處理難度高；傳感器的精度和可靠性問題導致自動控制系統穩定運行難度大，難以在復雜煤層條件下實現自適應運行；大數據、區塊鏈等技術未得到有效應用，知識交叉及數據融合不足。因此，隨著智能礦山建設的不斷推進，新興技術的融合運用將成為行業發展的關鍵。

（3）專業人才較為缺乏

智能礦山行業為技術密集性行業，且隨著 5G、工業互聯網、人工智能等新一代信息技術的興起以及與智能礦山建設的進一步融合，該行業對具有跨學科背景的高端復合型人才需求量顯著增加。此外，由于礦山應用場景復雜，專業化程度高，智能礦山建設過程中對具備礦山背景以及煤炭開采相關專業知識的人才需求亦明顯增大。但由于行業發展速度較快且人才培養周期較長，高端、專業復合型人才的需求缺口仍然較大，未來一段時間內專業人才匱乏將是行業面臨的挑戰之一。

上述機遇與風險在報告期內未發生明顯變化，隨著未來智能礦山行業的進一步發展，上述風險將逐步趨于緩和。

6、智能礦山行業主要壁壘構成

（1）資質壁壘

進入礦山等下游行業的各類產品通常需取得多種資質證書認可，如安標證、防爆證、3C 認證、電信設備進網許可證等。上述證書的獲取需經過嚴格的審查流程，包括技術審核、產品檢驗、現場評審等，這對業內企業的研發設計能力、生產工藝水平、產品認證體系建設等方面提出了較高要求。因此，智能礦山行業的資質壁壘較為突出。

（2）人才壁壘

智能礦山行業涉及通信、電子、電氣等多種學科技術，且由于礦山井下環境復雜，該行業的技術人員通常不僅需具備復合學科背景，還需要對礦山生產作業有著深刻認識，這對行業人才的學術背景、知識儲備、經驗積累有著較高要求。

此外，行業內管理人員需要具有突出的洞察力和戰略規劃能力，以應對智能礦山行業快速發展的態勢。上述人才均需要長時間的培養和鍛煉，因此智能礦山行業存在較高的人才壁壘。

（3）技術壁壘

隨著我國礦山智能化建設的加速，智能礦山系統將持續依托 5G、工業互聯網、人工智能等新一代信息技術賦能礦山數字化轉型，這對業內企業的研發技術水平提出了較高要求。智能礦山行業的企業需具備較強的研發實力，不斷推出新一代產品以滿足快速發展的智能礦山建設。因此，行業的技術壁壘將愈發突出。

（4）行業經驗壁壘

由于智能礦山系統產品主要應用于煤礦等各類礦山，其應用場景較為特殊，因此立足于智能礦山行業要求企業充分理解礦山井下的特殊環境，具備對礦山作業中各類細分場景的深度認知，持續積累礦山領域項目建設經驗，并熟練運用防爆等技術滿足礦山復雜環境對產品性能的特殊要求。因此，智能礦山行業具有較高的行業經驗壁壘。

（5）客戶壁壘

由于智能礦山系統對保障煤炭日常生產作業安全有著重要作用，行業下游的煤炭企業對智能礦山系統及綜合解決方案的供應穩定性有著較強要求，一旦供應商的某類系統產品在下游客戶處實現了穩定、高效運作，后續針對該系統的擴容以及備件補套需求亦會偏好原系統供應商，從而使下游煤炭行業與上游智能礦山系統及綜合解決方案供應商之間形成了穩定的業務合作關系。因此，智能礦山行業內通過客戶認可及持續服務能力檢驗的供應商與下游客戶間具有較為明顯的合作粘性，這對新進入智能礦山行業的企業構成了客戶壁壘。

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目錄

第1章　智能礦山相關概述

1.1　智能礦山的定義及發展

1.1.1　智能礦山基本定義

1.1.2　智能礦山主要特征

1.1.3　智能礦山架構體系

1.1.4　智能礦山應用場景

1.2　智能礦山的建設原則

1.2.1　智能礦山建設必要性

1.2.2　智能礦山建設目標

1.2.3　智能礦山建設內容

1.2.4　智能礦山建設意義

第2章　2018-2022年中國智能礦山發展環境分析

2.1　經濟環境

2.1.1　宏觀經濟發展概況

2.1.2　工業經濟運行分析

2.1.3　礦產品生產與消費

2.1.4　采礦業固定資產投資

2.1.5　宏觀經濟發展展望

2.2　社會環境

2.2.1　礦產資源的儲備量

2.2.2　礦產綜合利用水平

2.2.3　采礦行業經營情況

2.2.4　勞動人口數量變化

2.2.5　總體就業形勢分析

2.2.6　智慧企業建設進展

2.3　政策環境

2.3.1　智能礦山國家政策梳理

2.3.2　重點省份相關政策匯總

2.3.3　智慧煤礦發展指導意見

2.3.4　煤礦智能化建設指南

2.3.5　智能化煤礦驗收管理

第3章　2018-2022年中國智能礦山行業總體發展狀況分析

3.1　智能礦山總體發展情況

3.1.1　智能礦山產業鏈介紹

3.1.2　智能礦山行業發展歷程

3.1.3　智能礦山行業發展現狀

3.1.4　智能礦山行業發展水平

3.1.5　碳達峰對智能礦山的影響

3.2　智能礦山市場運行狀況

3.2.1　智能礦山聯盟建設進展

3.2.2　智能礦山商業模式對比

3.2.3　智能礦山行業競爭情況

3.2.4　智能礦山關鍵指標評價

3.2.5　智能礦山典型企業布局

3.3　智能礦山典型建設案例分析

3.3.1　麻地梁煤礦智能化建設實踐

3.3.2　龍王溝煤礦智能化建設實踐

3.3.3　耿村煤礦智能礦山建設實踐

3.3.4　補連塔煤礦智能礦山建設實踐

3.4　智能礦山建設挑戰與建議

3.4.1　建設關鍵共性問題

3.4.2　智能礦山進入壁壘

3.4.3　智能礦山投資建議

3.4.4　區域建設發展建議

第4章　2018-2022年中國智能礦山行業產業鏈發展狀況分析

4.1　智能礦山行業產業鏈分析

4.1.1　智能礦山產業鏈結構分析

4.1.2　智能礦山產業鏈關鍵環節

4.2　智能礦山產業鏈上游發展分析

4.2.1　上游產業對行業的影響

4.2.2　軟件開發行業發展分析

4.2.3　系統集成行業發展分析

4.2.4　綜合解決方案廠商分析

4.3　智能礦山產業鏈中游發展分析

4.3.1　中游行業典型廠商分析

4.3.2　中游廠商產品研究方向

4.4　智能礦山產業鏈下游發展分析

4.4.1　煤礦山行業發展分析

4.4.2　銅礦山行業發展分析

4.4.3　鐵礦山行業發展分析

4.4.4　其他金屬礦山發展分析

4.4.5　非金屬礦山行業發展分析

第5章　2018-2022年中國煤礦行業智能化發展狀況及前景分析

5.1　智慧煤礦產業發展背景

5.1.1　煤炭經濟運行情況

5.1.2　煤礦行業就業情況

5.1.3　煤礦行業智能化標準

5.1.4　智慧煤礦系統建設

5.1.5　“十四五”煤炭行業展望

5.2　智慧煤礦市場運行情況

5.2.1　智慧煤礦市場規模

5.2.2　智慧煤礦數量情況

5.2.3　智慧煤礦項目進展

5.2.4　智慧煤礦效益分析

5.2.5　智慧煤礦企業競爭

5.3　智慧露天煤礦建設分析

5.3.1　露天煤礦智能化進展

5.3.2　智慧露天煤礦關鍵技術

5.3.3　智慧露天煤礦存在問題

5.3.4　智慧露天煤礦建設路徑

5.3.5　智慧露天煤礦發展建議

5.4　煤礦機械智能化發展分析

5.4.1　煤礦機械智能化相關政策

5.4.2　煤礦行業智能化發展水平

5.4.3　煤礦機械智能化主要問題

5.4.4　煤礦機械智能化應用策略

5.4.5　煤礦機械智能化發展展望

5.5　監控系統智能化發展現狀

5.5.1　監控系統智能化發展要求

5.5.2　監控系統智能化技術現狀

5.5.3　監控系統智能化存在問題

5.5.4　監控系統智能化發展對策

5.5.5　監控系統智能化技術趨勢

5.6　智慧煤礦建設挑戰與對策

5.6.1　智慧煤礦發展問題

5.6.2　智慧煤礦發展對策

5.6.3　智慧煤礦發展建議

5.7　智慧煤礦發展前景分析

5.7.1　智慧煤礦發展趨勢

5.7.2　智慧煤礦建設目標

5.7.3　智慧煤礦建設措施

5.7.4　雙碳目標下發展方向

第6章　2018-2022年中國其他礦山智能化發展狀況及前景分析

6.1　銅礦山智能化建設狀況

6.1.1　銅礦資源儲備量分布

6.1.2　銅礦智能化需求分析

6.1.3　銅礦企業智能化布局

6.1.4　銅礦智能化項目案例

6.1.5　銅礦智能化發展趨勢

6.1.6　銅礦智能化升級路徑

6.2　鐵礦山智能化建設狀況

6.2.1　鐵礦資源儲備量分布

6.2.2　鐵礦企業智能化布局

6.2.3　鐵礦智能化典型案例

6.2.4　鐵礦智能化升級路徑

6.3　有色金屬礦山智能化建設狀況

6.3.1　有色金屬礦山智能化建設背景

6.3.2　有色金屬礦山智能化建設水平

6.3.3　有色金屬礦山智能化示范項目

6.3.4　有色金屬礦山智能化企業布局

6.3.5　有色金屬礦山智能化存在問題

第7章　2018-2022年智能化采煤工作面發展狀況及建設案例分析

7.1　智能化采煤工作面發展背景

7.1.1　煤礦開采行業運行模式分析

7.1.2　智能化采煤工作面相關定義

7.1.3　智能化開采工作面解決方案

7.1.4　智能化采煤工作面建設意義

7.2　智能化采煤工作面發展現狀

7.2.1　智能化采煤工作面發展歷程

7.2.2　智能化開采工作面相關政策

7.2.3　智能化開采工作面建設現狀

7.2.4　智能化開采工作面應用技術

7.2.5　智能化開采工作面建設效益

7.3　智能化采煤工作面建設案例分析

7.3.1　高河礦智能化綜采工作面建設

7.3.2　虎龍溝煤礦智能化工作面建設

7.3.3　霍爾辛赫礦智能化工作面建設

7.3.4　沙曲一號礦智能化工作面建設

7.4　智能化采煤工作面挑戰與機遇

7.4.1　智能化采煤工作面存在問題

7.4.2　智能化開采工作面建設建議

7.4.3　智能化開采工作面發展展望

7.4.4　智能化開采技術發展展望

第8章　2018-2022年礦山自動駕駛行業發展狀況及前景分析

8.1　自動駕駛行業定義及發展

8.1.1　自動駕駛技術相關定義

8.1.2　自動駕駛技術框架建設

8.1.3　自動駕駛技術發展模式

8.1.4　自動駕駛技術落地場景

8.2　礦山自動駕駛定義及發展

8.2.1　礦山自動駕駛相關定義

8.2.2　礦山自動駕駛優勢分析

8.2.3　礦山自動駕駛解決方案

8.2.4　礦山自動駕駛經濟價值

8.3　礦山自動駕駛市場運行情況

8.3.1　礦山自動駕駛發展歷程

8.3.2　礦山自動駕駛商業模式

8.3.3　礦山自動駕駛市場規模

8.3.4　礦山自動駕駛企業布局

8.3.5　礦山自動駕駛融資情況

8.4　無人礦卡行業發展分析

8.4.1　無人礦卡發展現狀

8.4.2　無人礦卡應用情況

8.4.3　無人礦卡關鍵技術

8.4.4　無人礦卡面臨挑戰

8.4.5　無人礦卡企業融資

8.4.6　無人礦卡發展趨勢

8.4.7　無人礦卡發展方向

8.5　礦山自動駕駛挑戰與機遇

8.5.1　礦山自動駕駛挑戰及建議

8.5.2　礦山自動駕駛經驗借鑒

8.5.3　礦山自動駕駛發展趨勢

第9章　2018-2022年中國智能礦山行業區域發展狀況分析

9.1　貴州省

9.1.1　智能礦山政策解讀

9.1.2　智慧煤礦建設進展

9.1.3　智慧煤礦項目公示

9.1.4　智能采掘技術榜單

9.1.5　智慧煤礦平臺建設

9.1.6　智慧煤礦應用技術

9.1.7　智能掘進工作面建設

9.2　山西省

9.2.1　智能礦山建設現狀

9.2.2　智能制造聯盟建設

9.2.3　智能礦山關鍵技術

9.2.4　智能礦山企業布局

9.2.5　“5G”助推礦山轉型

9.2.6　智能礦山問題建議

9.2.7　智能礦山建設規劃

9.3　內蒙古

9.3.1　智能礦山政策解讀

9.3.2　智能礦山聯盟成立

9.3.3　智能礦山典型項目

9.3.4　礦區自動駕駛動態

9.3.5　鄂爾多斯智能礦山

9.3.6　智能礦山企業布局

9.4　河南省

9.4.1　智能礦山建設方案

9.4.2　“5G”智能礦山動態

9.4.3　智慧煤礦區域建設

9.4.4　智慧煤礦建設經驗

9.4.5　典型企業建設經驗

9.5　山東省

9.5.1　智慧煤礦建設方案

9.5.2　智慧煤礦發展意見

9.5.3　智慧煤礦建設進展

9.5.4　山東黃金集團布局

9.5.5　“5G”智能礦山建設

9.5.6　智能礦山建設對策

9.6　陜西省

9.6.1　智能礦山聯盟成立

9.6.2　智能礦山項目動態

9.6.3　“5G”助力礦山轉型

9.6.4　智能礦山區域發展

9.6.5　典型企業發展規劃

9.7　安徽省

9.7.1　智能礦山政策解讀

9.7.2　智慧煤礦建設進展

9.7.3　智能礦山項目合作

9.7.4　皖北煤電建設動態

9.8　其他省市

9.8.1　江蘇省

9.8.2　甘肅省

第10章　2018-2022年5G+智能礦山發展狀況及前景趨勢分析

10.1　5G行業總體發展情況

10.1.1　全球5G運行情況

10.1.2　中國5G發展態勢

10.1.3　5G行業發展趨勢

10.2　5G+智能礦山發展現狀

10.2.1　5G+智能礦山需求分析

10.2.2　5G+智能礦山應用場景

10.2.3　5G+智能礦山案例分析

10.2.4　5G+智能礦山培訓基地

10.2.5　5G+智能礦山發展動態

10.3　5G+智能礦山方案分析

10.3.1　5G+智能礦山應用特性

10.3.2　5G+智能礦山網絡架構

10.3.3　5G+非煤智能礦山建設

10.3.4　5G+智能礦山產品介紹

10.4　5G+智能礦山發展展望

10.4.1　5G+智能礦山發展前景

10.4.2　5G+工業互聯網融合發展

第11章　2018-2022年智能礦山其他技術發展狀況及前景趨勢分析

11.1　機器人技術

11.1.1　機器人行業市場表現

11.1.2　機器人+礦山發展歷程

11.1.3　機器人+礦山發展現狀

11.1.4　機器人+礦山企業研發

11.1.5　機器人+礦山項目案例

11.1.6　機器人+礦山關鍵技術

11.1.7　機器人+礦山面臨挑戰

11.1.8　機器人+礦山發展趨勢

11.2　工業互聯網

11.2.1　工業互聯網建設進展狀況

11.2.2　工業互聯網+礦山架構建設

11.2.3　工業互聯網+礦山應用場景

11.2.4　工業互聯網應用于礦山機械

11.2.5　工業互聯網+礦山建設動態

11.2.6　工業互聯網+礦山發展路徑

11.2.7　工業互聯網+礦山發展趨勢

11.3　BIM技術

11.3.1　BIM行業市場表現

11.3.2　BIM+礦山發展優勢

11.3.3　BIM+礦山應用場景

11.3.4　BIM+礦山應用水平

11.3.5　BIM+礦山應用措施

11.3.6　BIM+智慧露天礦建設

11.4　大數據技術

11.4.1　大數據行業市場表現

11.4.2　大數據+礦山應用特點

11.4.3　大數據+礦山應用環節

11.4.4　大數據+礦山平臺建設

11.4.5　大數據+礦山建設案例

11.4.6　大數據+礦山建設動態

11.5　物聯網技術

11.5.1　物聯網行業市場表現

11.5.2　物聯網+礦山應用策略

11.5.3　物聯網+礦井設備管理

11.5.4　物聯網+礦山企業動態

11.5.5　物聯網+礦山發展趨勢

11.6　GIS技術

11.6.1　GIS軟件市場現狀

11.6.2　GIS+礦山應用特點

11.6.3　GIS+礦山項目案例

11.6.4　GIS+礦井信息管理

11.7　電氣自動化

11.7.1　電氣自動化基本介紹

11.7.2　電力自動化+礦山意義

11.7.3　電氣自動化+礦山應用

11.8　云計算技術

11.8.1　云計算行業市場表現

11.8.2　云計算+煤礦信息管理

11.8.3　云計算+煤礦平臺建設

11.8.4　云計算+礦山企業動態

第12章　中國智能礦山產品企業經營狀況分析

12.1　智能礦山產品企業發展狀況

12.2　A公司

12.2.1　企業發展概況

12.2.2　經營效益分析

12.2.3　業務經營分析

12.2.4　財務狀況分析

12.2.5　核心競爭力分析

12.2.6　公司發展戰略

12.3　B公司

12.3.1　企業發展概況

12.3.2　經營效益分析

12.3.3　業務經營分析

12.3.4　財務狀況分析

12.3.5　商業模式分析

12.3.6　公司發展戰略

12.4　C公司

12.4.1　企業發展概況

12.4.2　經營效益分析

12.4.3　業務經營分析

12.4.4　財務狀況分析

12.4.5　核心競爭力分析

12.4.6　公司發展戰略

12.5　D公司

12.5.1　企業發展概況

12.5.2　經營效益分析

12.5.3　業務經營分析

12.5.4　財務狀況分析

12.5.5　核心競爭力分析

12.5.6　公司發展戰略

第13章　中國智能礦山采礦企業經營狀況分析

13.1　采礦行業企業發展狀況

13.1.1　采礦行業企業營收

13.1.2　采礦行業企業盈利

13.1.3　采煤企業規模分析

13.2　A公司

13.2.1　企業發展概況

13.2.2　經營效益分析

13.2.3　業務經營分析

13.2.4　財務狀況分析

13.2.5　核心競爭力分析

13.2.6　公司發展戰略

13.3　B公司

13.3.1　企業發展概況

13.3.2　經營效益分析

13.3.3　業務經營分析

13.3.4　財務狀況分析

13.3.5　核心競爭力分析

13.3.6　公司發展戰略

13.4　C公司

13.4.1　企業發展概況

13.4.2　經營效益分析

13.4.3　業務經營分析

13.4.4　財務狀況分析

13.4.5　核心競爭力分析

13.5　D公司

13.5.1　企業發展概況

13.5.2　經營效益分析

13.5.3　業務經營分析

13.5.4　財務狀況分析

13.5.5　核心競爭力分析

13.5.6　公司發展戰略

第14章　2018-2022年中國智能礦山行業投資項目案例深度解析

14.1　智能礦山采選機械化及自動化升級改造項目

14.1.1　項目基本概況

14.1.2　項目投資概算

14.1.3　項目效益分析

14.1.4　項目實施必要性

14.1.5　項目實施可行性

14.2　新建七元智能化礦井項目

14.2.1　項目基本概況

14.2.2　項目經濟效益

14.2.3　項目實施必要性

14.2.4　項目實施可行性

14.3　煤炭智能干選機產業化項目

14.3.1　項目基本概況

14.3.2　項目經濟效益

14.3.3　項目實施必要性

14.3.4　項目實施可行性

14.4　智能礦山大數據管控平臺項目

14.4.1　項目背景介紹

14.4.2　項目基本概況

14.4.3　項目效益分析

14.4.4　項目實施必要性

14.4.5　項目實施可行性

14.5　智能礦山系統及高端智能化裝備項目

14.5.1　項目背景介紹

14.5.2　項目基本概況

14.5.3　項目效益分析

14.5.4　項目實施必要性

14.5.5　項目實施可行性

第15章　2023-2029年中國智能礦山行業發展前景及趨勢預測

15.1　中國智能礦山發展前景分析

15.1.1　智能礦山行業發展機遇

15.1.2　智能礦山行業發展規劃

15.1.3　智能礦山市場發展潛力

15.1.4　軟硬件設施發展前景

15.2　中國智能礦山發展趨勢分析

15.2.1　智能礦山行業發展趨勢

15.2.2　智能礦山平臺發展趨勢

15.2.3　智能礦山行業實現路徑

15.2.4　智能礦山發展領域拓展

15.3　2023-2029年中國智能礦山行業預測分析

15.3.1　2023-2029年中國智能礦山行業影響因素分析

15.3.2　2023-2029年中國煤礦智能化采掘工作面數量預測