智能矿山系统产品需求持续增长赋能我国煤矿数字化转型
智能矿山系统产品需求持续增长赋能我国煤矿数字化转型
在国家提出“双碳”目标并进一步推动煤炭绿色高效的开发与清洁低碳利用的大背景下，为解决煤矿行业安全隐患大、人工事故率高、从业人员老龄化等问题，新一轮技术升级和产业转型具有必要性，煤炭行业将加速向绿色化、智能化、无人化迈进。目前，我国矿山智能化建设仍处于初级阶段，总体市场渗透率较低，国家提出了“到 2035 年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系”的目标，国内煤矿智能化有着广阔的市场空间。
1、煤矿智能化建设的典型应用场景
目前煤矿智能化建设尚处初级阶段，主要集中在采煤、掘进等生产单元，部分典型场景率先进行了智能化改造，例如：
（1）采煤、掘进工作面远程控制
部分煤矿已实现了采煤面和掘进面基于 5G 传输网络的远程控制。通过矿用5G 工业 CPE 将采煤机和掘进机接入 5G 网络中，依托 5G 大带宽、低时延、高可靠的特性将机器的运行状态数据、机载传感器数据、机载工业视频数据等信息快速传输至监控控制中心，从而实现对井下采煤机和掘进机的远程遥控以及设备状态、位置和工作环境的监测，解决了采煤和掘进工作面效率低、安全性差、成本高的问题，基本实现了工作面现场无人化，大幅提高生产效率。
（2）综采工作面视频拼接
5G、视频云、人工智能等技术的融合可将综采面煤壁视频与煤机截割视角视频进行拼接，为可视化远程监控提供全面且清晰的视野，从而实现无盲区的工作面全景监视，保障综采工作面的安全生产。
（3）AI 安全监测监控
基于 AI 图像分析技术可实现井下多区域的视频识别、分析及统计，从而实现关键场景的安全监测监控。例如，AI 监控系统可对井下人员违规行为以及煤炭运输系统的皮带煤量、异物、堆煤及跑偏进行识别分析，对工作面支架、风窗风门、红绿灯等环境设备进行实时监测及告警，协助及时发现隐患，提高系统响应速度，为安全生产提供决策支撑。
随着 5G、AI、大数据、云计算等新一代信息技术在矿山领域的逐步深入应用，更多矿山场景将步入智能化阶段，最终实现矿山全面智能化。
2、智能矿山行业发展态势
根据中国工程院院士葛世荣对煤矿智能化发展形态的定义，未来的煤矿智能化发展形态不仅是煤炭生产环节的智能化，还包括煤矿地质勘探、矿井设计建造、废弃矿井综合利用等矿井全生命周期管控智能化以及煤矿“产、运、销、储、用”全流程调控的智能系统化。为实现上述目标，智能矿山的未来发展离不开工业互联网、操作系统和数字孪生的强力支撑。其中，煤矿工业互联网作为煤矿智能化系统的神经，是智能煤矿信息交互的关键基础；煤矿泛在互联操作系统作为煤矿智能化系统的中枢，为各种具体的行业应用提供生态支撑；煤矿数字孪生系统作为煤矿智能化系统的大脑，是以工业互联网为基础，在泛在互联操作系统平台上构建的煤炭“产、运、销、储、用”全流程系统，是实现矿山井下作业少人化、无人化目标的重要技术手段。
目前，除了工业互联网在各大矿山中的加速构建（如越来越多的矿山实现井下 5G 虚拟专网部署，为工业互联网提供信息通信基础底座支持）以及矿鸿系统的推出与不断普及，矿山数字孪生系统建设将是未来新一代信息技术与矿山行业深度融合的重点突破方向。
矿山数字孪生系统以数字化方式创建矿山物理实体的虚拟模型，以数字映射的工作面逼真地模拟实际井下作业状况，并通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段提供高效智能的操作服务，实现井下生产过程的可视可控。系统集成了采集感知、控制执行、数据模型管理、数字线程等多学科技术，其构建可分为四个步骤：首先，实现针对单一设备的离散数字孪生，着重于数字孪生模型构建、虚实仿真交互、装备全生命周期管控等；第二，实现针对矿山子系统（如一个采煤或掘进工作面）的复合数字孪生，着重于多装备间的协同作业、装备与环境间的相互作用等；第三，实现面向开采流程的全矿山数字孪生，通过数据实时交互、虚拟仿真反馈、大数据分析决策实现安全高效的开采开发；第四，实现“产、运、销、储、用”全流程数字孪生，从而达到全要素、全流程、全链条集成融合与价值共生的目的。
综上，智能矿山行业将持续以工业互联网、操作系统和数字孪生等领域为重要抓手，进一步向多学科、高技术方向迈进。
3、智能矿山行业面临的主要机遇
（1）国家政策大力支持行业发展
近年来为促进智能矿山的大力发展，政府部门先后出台了一系列鼓励政策。2020 年，国家发改委、国家能源局等八部委发布了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确提出煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，为煤矿智能化发展奠定了有力的政策基础。2021 年，国家能源局、国家矿山安监局发布了《煤矿智能化建设指南（2021 年版）》，该指南在前述指导意见的基础上制定了更为细致的智能化煤矿建设方针，提出了煤矿智能化的总体设计，明确了煤矿智能化的建设内容。此外，智能矿山建设还被列入我国“十四五”规划中：《“十四五”能源领域科技创新规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》《“十四五”现代能源体系规划》《“十四五”国家安全生产规划》等相关文件均提出加快我国煤矿数字化、智能化建设。
国家政府出台的相关产业鼓励政策不仅对智能矿山产业的发展方向做出指引，同时也为行业发展提供良好的政策发展环境。
（2）新一代信息技术发展迅速，高效助力行业发展
随着工业互联网等新一代信息技术的迅速发展，智能矿山成为了其典型的垂直行业应用，煤矿智能化即要求将 5G、工业互联网、人工智能等新一代信息技术与现代煤炭开发技术进行深度融合。与此同时，工业软件在矿山工业互联网体系下将得到更为广泛地引用，进一步提高智能矿山设备利用率以及矿山采掘质量和效率，从而提升矿山综合运营管理水平。上述技术的快速发展将大力赋能矿山智能化生产、安全保障、经营管理等多系统的建设，助力构建实时、透明的采、掘、机、运、通、洗选等数据链条，实现产运销业务协同、决策管控、一体化运营等智能化应用，提升矿山智能化水平。
（3）行业下游市场空间广阔
根据《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》中提出的主要目标，到 2035年，我国各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。
公开数据显示，已有生产型矿井单矿智能化改造升级费用约为 1.49-2.63 亿元人民币，新建型矿井单矿改造费用约为 1.95-3.85 亿元人民币。根按矿井类型分类后测算出的智能煤矿的整体市场空间将超一万亿元人民币。考虑到我国仍有超万座非煤矿山的存量规模及配套智能化改造需求，智能矿山行业未来的市场空间更为巨大。
4、智能矿山市场主要主体参与情况
智能矿山行业下游的各大能源集团积极响应国家政策号召，加快矿山智能化建设步伐。以国家能源集团、晋能控股、陕煤集团等国内领先的大型能源集团为例：
国家能源集团发布了《国家能源集团煤矿智能化建设指南（2022 版）》《国家能源集团煤矿智能化建设验收评级及奖励办法（试行）》等文件，并提出以数字化转型赋能集团公司高质量发展，加快构建智能生产、智慧管理、智慧运营体系，全方位推进智能矿山建设。
晋能控股按照“资源开采数字化、技术装备智能化、生产过程可视化、信息传输网络化、管理决策科学化”的智能化建设模式，建成了塔山、同忻、麻家梁等一批 5G+智能矿山。2023 年，晋能控股出台了煤矿智能化建设实施方案，要求做好煤矿智能化方案设计、推进信息网络平台建设、提升矿井安全保障能力、推进采掘工作面减人提效、主要生产系统智能化建设应推尽推、积极拓展智能化场景应用，目标到 2025 年智能化煤矿占比达 70%。
陕煤集团以“生产智能化、管理精细化、运营标准化、决策科学化”的“智慧陕煤”为发展目标，着力打造智能矿井和智慧矿区，并已建成多座全国智能化示范矿井，实现了采煤、掘进、辅助、机器人、监测监控等多个方面的智能化改造。此外，陕煤集团和西安交通大学联合组建“5G+工业互联网研究院”，探索5G 技术群与能源产业的融合应用，打造我国西部地区能源 5G+工业互联网公共服务平台。
与此同时，为更好地赋能我国矿山智能化建设，通信行业内知名企业亦积极投入智能矿山行业。2021 年 4 月，华为作为业内领先的 ICT 企业成立了“煤矿军团”，致力于构建统一矿山工业互联网架构，赋能煤矿数字化转型升级；2023年 3 月，山西省政府与华为签署了推进数字经济发展战略合作协议，重点推动煤炭工业互联网和智能矿山建设。此外，各大运营商亦在智能矿山行业积极布局。2022 年 5 月，中国移动和中国联通相继成立“矿山军团”，依托运营商在 5G 网络建设等方面的经验优势，持续推动 5G+智能矿山建设。
目前我国矿山智能化建设仍处于初级阶段，但在智能矿山行业各大企业的积极参与下，我国矿山智能化建设进展显著。根据中国信息通信研究院数据，截至2022 年底，5G 网络已应用在国内 201 家采矿企业；根据国家矿山安监局数据，2020 至 2022 年间国内矿山智能化采掘工作面数量由 494 个增至 1019 个，覆盖国内各大能源集团，智能化转型升级势头迅猛。
5、智能矿山行业面临的主要挑战
（1）统一的标准尚未建立
由于目前处于智能矿山建设的初级阶段，相关标准体系建设尚未完善，导致现有的标准体系通常以不同维度进行构建，在覆盖范围、分级分类、重点内容、规范细则等方面存在不统一的问题。此外，随着新一代信息技术逐步应用于智能矿山领域，协议“七国八制”的问题日益凸显，设备供应商之间的接口和协议标准仍未完全打通，设备之间的协同与互通还未大规模实现。因此，智能矿山标准体系建设仍需依托一个行业标准体系实施团队进行总体规划和体系的顶层设计，制定和实施统一标准，从而实现智能矿山的标准统一。
（2）相关技术瓶颈仍待突破
目前，针对智能矿山基础理论以及 5G、工业互联网、人工智能、云计算等新兴技术的应用研究较为薄弱，多项技术瓶颈仍待突破。例如，矿山复杂环境的精准探测、高精度地质建模、冲击地压智能监测与防治等基础理论研究尚未成熟；煤矿井下环境的复杂性导致井下高精度传感、充电等技术仍存在短板；部分高精度、高功率、高集成的智能化设备的本安或防爆处理难度高；传感器的精度和可靠性问题导致自动控制系统稳定运行难度大，难以在复杂煤层条件下实现自适应运行；大数据、区块链等技术未得到有效应用，知识交叉及数据融合不足。因此，随着智能矿山建设的不断推进，新兴技术的融合运用将成为行业发展的关键。
（3）专业人才较为缺乏
智能矿山行业为技术密集性行业，且随着 5G、工业互联网、人工智能等新一代信息技术的兴起以及与智能矿山建设的进一步融合，该行业对具有跨学科背景的高端复合型人才需求量显著增加。此外，由于矿山应用场景复杂，专业化程度高，智能矿山建设过程中对具备矿山背景以及煤炭开采相关专业知识的人才需求亦明显增大。但由于行业发展速度较快且人才培养周期较长，高端、专业复合型人才的需求缺口仍然较大，未来一段时间内专业人才匮乏将是行业面临的挑战之一。
上述机遇与风险在报告期内未发生明显变化，随着未来智能矿山行业的进一步发展，上述风险将逐步趋于缓和。
6、智能矿山行业主要壁垒构成
（1）资质壁垒
进入矿山等下游行业的各类产品通常需取得多种资质证书认可，如安标证、防爆证、3C 认证、电信设备进网许可证等。上述证书的获取需经过严格的审查流程，包括技术审核、产品检验、现场评审等，这对业内企业的研发设计能力、生产工艺水平、产品认证体系建设等方面提出了较高要求。因此，智能矿山行业的资质壁垒较为突出。
（2）人才壁垒
智能矿山行业涉及通信、电子、电气等多种学科技术，且由于矿山井下环境复杂，该行业的技术人员通常不仅需具备复合学科背景，还需要对矿山生产作业有着深刻认识，这对行业人才的学术背景、知识储备、经验积累有着较高要求。
此外，行业内管理人员需要具有突出的洞察力和战略规划能力，以应对智能矿山行业快速发展的态势。上述人才均需要长时间的培养和锻炼，因此智能矿山行业存在较高的人才壁垒。
（3）技术壁垒
随着我国矿山智能化建设的加速，智能矿山系统将持续依托 5G、工业互联网、人工智能等新一代信息技术赋能矿山数字化转型，这对业内企业的研发技术水平提出了较高要求。智能矿山行业的企业需具备较强的研发实力，不断推出新一代产品以满足快速发展的智能矿山建设。因此，行业的技术壁垒将愈发突出。
（4）行业经验壁垒
由于智能矿山系统产品主要应用于煤矿等各类矿山，其应用场景较为特殊，因此立足于智能矿山行业要求企业充分理解矿山井下的特殊环境，具备对矿山作业中各类细分场景的深度认知，持续积累矿山领域项目建设经验，并熟练运用防爆等技术满足矿山复杂环境对产品性能的特殊要求。因此，智能矿山行业具有较高的行业经验壁垒。
（5）客户壁垒
由于智能矿山系统对保障煤炭日常生产作业安全有着重要作用，行业下游的煤炭企业对智能矿山系统及综合解决方案的供应稳定性有着较强要求，一旦供应商的某类系统产品在下游客户处实现了稳定、高效运作，后续针对该系统的扩容以及备件补套需求亦会偏好原系统供应商，从而使下游煤炭行业与上游智能矿山系统及综合解决方案供应商之间形成了稳定的业务合作关系。因此，智能矿山行业内通过客户认可及持续服务能力检验的供应商与下游客户间具有较为明显的合作粘性，这对新进入智能矿山行业的企业构成了客户壁垒。
更多行业资料请参考普华有策咨询《2023-2029年智能矿山行业细分市场调研及投资前景预测报告》，同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。
目录
第1章 智能矿山相关概述
1.1 智能矿山的定义及发展
1.1.1 智能矿山基本定义
1.1.2 智能矿山主要特征
1.1.3 智能矿山架构体系
1.1.4 智能矿山应用场景
1.2 智能矿山的建设原则
1.2.1 智能矿山建设必要性
1.2.2 智能矿山建设目标
1.2.3 智能矿山建设内容
1.2.4 智能矿山建设意义
第2章 2018-2022年中国智能矿山发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 宏观经济发展概况
2.1.2 工业经济运行分析
2.1.3 矿产品生产与消费
2.1.4 采矿业固定资产投资
2.1.5 宏观经济发展展望
2.2 社会环境
2.2.1 矿产资源的储备量
2.2.2 矿产综合利用水平
2.2.3 采矿行业经营情况
2.2.4 劳动人口数量变化
2.2.5 总体就业形势分析
2.2.6 智慧企业建设进展
2.3 政策环境
2.3.1 智能矿山国家政策梳理
2.3.2 重点省份相关政策汇总
2.3.3 智慧煤矿发展指导意见
2.3.4 煤矿智能化建设指南
2.3.5 智能化煤矿验收管理
第3章 2018-2022年中国智能矿山行业总体发展状况分析
3.1 智能矿山总体发展情况
3.1.1 智能矿山产业链介绍
3.1.2 智能矿山行业发展历程
3.1.3 智能矿山行业发展现状
3.1.4 智能矿山行业发展水平
3.1.5 碳达峰对智能矿山的影响
3.2 智能矿山市场运行状况
3.2.1 智能矿山联盟建设进展
3.2.2 智能矿山商业模式对比
3.2.3 智能矿山行业竞争情况
3.2.4 智能矿山关键指标评价
3.2.5 智能矿山典型企业布局
3.3 智能矿山典型建设案例分析
3.3.1 麻地梁煤矿智能化建设实践
3.3.2 龙王沟煤矿智能化建设实践
3.3.3 耿村煤矿智能矿山建设实践
3.3.4 补连塔煤矿智能矿山建设实践
3.4 智能矿山建设挑战与建议
3.4.1 建设关键共性问题
3.4.2 智能矿山进入壁垒
3.4.3 智能矿山投资建议
3.4.4 区域建设发展建议
第4章 2018-2022年中国智能矿山行业产业链发展状况分析
4.1 智能矿山行业产业链分析
4.1.1 智能矿山产业链结构分析
4.1.2 智能矿山产业链关键环节
4.2 智能矿山产业链上游发展分析
4.2.1 上游产业对行业的影响
4.2.2 软件开发行业发展分析
4.2.3 系统集成行业发展分析
4.2.4 综合解决方案厂商分析
4.3 智能矿山产业链中游发展分析
4.3.1 中游行业典型厂商分析
4.3.2 中游厂商产品研究方向
4.4 智能矿山产业链下游发展分析
4.4.1 煤矿山行业发展分析
4.4.2 铜矿山行业发展分析
4.4.3 铁矿山行业发展分析
4.4.4 其他金属矿山发展分析
4.4.5 非金属矿山行业发展分析
第5章 2018-2022年中国煤矿行业智能化发展状况及前景分析
5.1 智慧煤矿产业发展背景
5.1.1 煤炭经济运行情况
5.1.2 煤矿行业就业情况
5.1.3 煤矿行业智能化标准
5.1.4 智慧煤矿系统建设
5.1.5 “十四五”煤炭行业展望
5.2 智慧煤矿市场运行情况
5.2.1 智慧煤矿市场规模
5.2.2 智慧煤矿数量情况
5.2.3 智慧煤矿项目进展
5.2.4 智慧煤矿效益分析
5.2.5 智慧煤矿企业竞争
5.3 智慧露天煤矿建设分析
5.3.1 露天煤矿智能化进展
5.3.2 智慧露天煤矿关键技术
5.3.3 智慧露天煤矿存在问题
5.3.4 智慧露天煤矿建设路径
5.3.5 智慧露天煤矿发展建议
5.4 煤矿机械智能化发展分析
5.4.1 煤矿机械智能化相关政策
5.4.2 煤矿行业智能化发展水平
5.4.3 煤矿机械智能化主要问题
5.4.4 煤矿机械智能化应用策略
5.4.5 煤矿机械智能化发展展望
5.5 监控系统智能化发展现状
5.5.1 监控系统智能化发展要求
5.5.2 监控系统智能化技术现状
5.5.3 监控系统智能化存在问题
5.5.4 监控系统智能化发展对策
5.5.5 监控系统智能化技术趋势
5.6 智慧煤矿建设挑战与对策
5.6.1 智慧煤矿发展问题
5.6.2 智慧煤矿发展对策
5.6.3 智慧煤矿发展建议
5.7 智慧煤矿发展前景分析
5.7.1 智慧煤矿发展趋势
5.7.2 智慧煤矿建设目标
5.7.3 智慧煤矿建设措施
5.7.4 双碳目标下发展方向
第6章 2018-2022年中国其他矿山智能化发展状况及前景分析
6.1 铜矿山智能化建设状况
6.1.1 铜矿资源储备量分布
6.1.2 铜矿智能化需求分析
6.1.3 铜矿企业智能化布局
6.1.4 铜矿智能化项目案例
6.1.5 铜矿智能化发展趋势
6.1.6 铜矿智能化升级路径
6.2 铁矿山智能化建设状况
6.2.1 铁矿资源储备量分布
6.2.2 铁矿企业智能化布局
6.2.3 铁矿智能化典型案例
6.2.4 铁矿智能化升级路径
6.3 有色金属矿山智能化建设状况
6.3.1 有色金属矿山智能化建设背景
6.3.2 有色金属矿山智能化建设水平
6.3.3 有色金属矿山智能化示范项目
6.3.4 有色金属矿山智能化企业布局
6.3.5 有色金属矿山智能化存在问题
第7章 2018-2022年智能化采煤工作面发展状况及建设案例分析
7.1 智能化采煤工作面发展背景
7.1.1 煤矿开采行业运行模式分析
7.1.2 智能化采煤工作面相关定义
7.1.3 智能化开采工作面解决方案
7.1.4 智能化采煤工作面建设意义
7.2 智能化采煤工作面发展现状
7.2.1 智能化采煤工作面发展历程
7.2.2 智能化开采工作面相关政策
7.2.3 智能化开采工作面建设现状
7.2.4 智能化开采工作面应用技术
7.2.5 智能化开采工作面建设效益
7.3 智能化采煤工作面建设案例分析
7.3.1 高河矿智能化综采工作面建设
7.3.2 虎龙沟煤矿智能化工作面建设
7.3.3 霍尔辛赫矿智能化工作面建设
7.3.4 沙曲一号矿智能化工作面建设
7.4 智能化采煤工作面挑战与机遇
7.4.1 智能化采煤工作面存在问题
7.4.2 智能化开采工作面建设建议
7.4.3 智能化开采工作面发展展望
7.4.4 智能化开采技术发展展望
第8章 2018-2022年矿山自动驾驶行业发展状况及前景分析
8.1 自动驾驶行业定义及发展
8.1.1 自动驾驶技术相关定义
8.1.2 自动驾驶技术框架建设
8.1.3 自动驾驶技术发展模式
8.1.4 自动驾驶技术落地场景
8.2 矿山自动驾驶定义及发展
8.2.1 矿山自动驾驶相关定义
8.2.2 矿山自动驾驶优势分析
8.2.3 矿山自动驾驶解决方案
8.2.4 矿山自动驾驶经济价值
8.3 矿山自动驾驶市场运行情况
8.3.1 矿山自动驾驶发展历程
8.3.2 矿山自动驾驶商业模式
8.3.3 矿山自动驾驶市场规模
8.3.4 矿山自动驾驶企业布局
8.3.5 矿山自动驾驶融资情况
8.4 无人矿卡行业发展分析
8.4.1 无人矿卡发展现状
8.4.2 无人矿卡应用情况
8.4.3 无人矿卡关键技术
8.4.4 无人矿卡面临挑战
8.4.5 无人矿卡企业融资
8.4.6 无人矿卡发展趋势
8.4.7 无人矿卡发展方向
8.5 矿山自动驾驶挑战与机遇
8.5.1 矿山自动驾驶挑战及建议
8.5.2 矿山自动驾驶经验借鉴
8.5.3 矿山自动驾驶发展趋势
第9章 2018-2022年中国智能矿山行业区域发展状况分析
9.1 贵州省
9.1.1 智能矿山政策解读
9.1.2 智慧煤矿建设进展
9.1.3 智慧煤矿项目公示
9.1.4 智能采掘技术榜单
9.1.5 智慧煤矿平台建设
9.1.6 智慧煤矿应用技术
9.1.7 智能掘进工作面建设
9.2 山西省
9.2.1 智能矿山建设现状
9.2.2 智能制造联盟建设
9.2.3 智能矿山关键技术
9.2.4 智能矿山企业布局
9.2.5 “5G”助推矿山转型
9.2.6 智能矿山问题建议
9.2.7 智能矿山建设规划
9.3 内蒙古
9.3.1 智能矿山政策解读
9.3.2 智能矿山联盟成立
9.3.3 智能矿山典型项目
9.3.4 矿区自动驾驶动态
9.3.5 鄂尔多斯智能矿山
9.3.6 智能矿山企业布局
9.4 河南省
9.4.1 智能矿山建设方案
9.4.2 “5G”智能矿山动态
9.4.3 智慧煤矿区域建设
9.4.4 智慧煤矿建设经验
9.4.5 典型企业建设经验
9.5 山东省
9.5.1 智慧煤矿建设方案
9.5.2 智慧煤矿发展意见
9.5.3 智慧煤矿建设进展
9.5.4 山东黄金集团布局
9.5.5 “5G”智能矿山建设
9.5.6 智能矿山建设对策
9.6 陕西省
9.6.1 智能矿山联盟成立
9.6.2 智能矿山项目动态
9.6.3 “5G”助力矿山转型
9.6.4 智能矿山区域发展
9.6.5 典型企业发展规划
9.7 安徽省
9.7.1 智能矿山政策解读
9.7.2 智慧煤矿建设进展
9.7.3 智能矿山项目合作
9.7.4 皖北煤电建设动态
9.8 其他省市
9.8.1 江苏省
9.8.2 甘肃省
第10章 2018-2022年5G+智能矿山发展状况及前景趋势分析
10.1 5G行业总体发展情况
10.1.1 全球5G运行情况
10.1.2 中国5G发展态势
10.1.3 5G行业发展趋势
10.2 5G+智能矿山发展现状
10.2.1 5G+智能矿山需求分析
10.2.2 5G+智能矿山应用场景
10.2.3 5G+智能矿山案例分析
10.2.4 5G+智能矿山培训基地
10.2.5 5G+智能矿山发展动态
10.3 5G+智能矿山方案分析
10.3.1 5G+智能矿山应用特性
10.3.2 5G+智能矿山网络架构
10.3.3 5G+非煤智能矿山建设
10.3.4 5G+智能矿山产品介绍
10.4 5G+智能矿山发展展望
10.4.1 5G+智能矿山发展前景
10.4.2 5G+工业互联网融合发展
第11章 2018-2022年智能矿山其他技术发展状况及前景趋势分析
11.1 机器人技术
11.1.1 机器人行业市场表现
11.1.2 机器人+矿山发展历程
11.1.3 机器人+矿山发展现状
11.1.4 机器人+矿山企业研发
11.1.5 机器人+矿山项目案例
11.1.6 机器人+矿山关键技术
11.1.7 机器人+矿山面临挑战
11.1.8 机器人+矿山发展趋势
11.2 工业互联网
11.2.1 工业互联网建设进展状况
11.2.2 工业互联网+矿山架构建设
11.2.3 工业互联网+矿山应用场景
11.2.4 工业互联网应用于矿山机械
11.2.5 工业互联网+矿山建设动态
11.2.6 工业互联网+矿山发展路径
11.2.7 工业互联网+矿山发展趋势
11.3 BIM技术
11.3.1 BIM行业市场表现
11.3.2 BIM+矿山发展优势
11.3.3 BIM+矿山应用场景
11.3.4 BIM+矿山应用水平
11.3.5 BIM+矿山应用措施
11.3.6 BIM+智慧露天矿建设
11.4 大数据技术
11.4.1 大数据行业市场表现
11.4.2 大数据+矿山应用特点
11.4.3 大数据+矿山应用环节
11.4.4 大数据+矿山平台建设
11.4.5 大数据+矿山建设案例
11.4.6 大数据+矿山建设动态
11.5 物联网技术
11.5.1 物联网行业市场表现
11.5.2 物联网+矿山应用策略
11.5.3 物联网+矿井设备管理
11.5.4 物联网+矿山企业动态
11.5.5 物联网+矿山发展趋势
11.6 GIS技术
11.6.1 GIS软件市场现状
11.6.2 GIS+矿山应用特点
11.6.3 GIS+矿山项目案例
11.6.4 GIS+矿井信息管理
11.7 电气自动化
11.7.1 电气自动化基本介绍
11.7.2 电力自动化+矿山意义
11.7.3 电气自动化+矿山应用
11.8 云计算技术
11.8.1 云计算行业市场表现
11.8.2 云计算+煤矿信息管理
11.8.3 云计算+煤矿平台建设
11.8.4 云计算+矿山企业动态
第12章 中国智能矿山产品企业经营状况分析
12.1 智能矿山产品企业发展状况
12.2 A公司
12.2.1 企业发展概况
12.2.2 经营效益分析
12.2.3 业务经营分析
12.2.4 财务状况分析
12.2.5 核心竞争力分析
12.2.6 公司发展战略
12.3 B公司
12.3.1 企业发展概况
12.3.2 经营效益分析
12.3.3 业务经营分析
12.3.4 财务状况分析
12.3.5 商业模式分析
12.3.6 公司发展战略
12.4 C公司
12.4.1 企业发展概况
12.4.2 经营效益分析
12.4.3 业务经营分析
12.4.4 财务状况分析
12.4.5 核心竞争力分析
12.4.6 公司发展战略
12.5 D公司
12.5.1 企业发展概况
12.5.2 经营效益分析
12.5.3 业务经营分析
12.5.4 财务状况分析
12.5.5 核心竞争力分析
12.5.6 公司发展战略
第13章 中国智能矿山采矿企业经营状况分析
13.1 采矿行业企业发展状况
13.1.1 采矿行业企业营收
13.1.2 采矿行业企业盈利
13.1.3 采煤企业规模分析
13.2 A公司
13.2.1 企业发展概况
13.2.2 经营效益分析
13.2.3 业务经营分析
13.2.4 财务状况分析
13.2.5 核心竞争力分析
13.2.6 公司发展战略
13.3 B公司
13.3.1 企业发展概况
13.3.2 经营效益分析
13.3.3 业务经营分析
13.3.4 财务状况分析
13.3.5 核心竞争力分析
13.3.6 公司发展战略
13.4 C公司
13.4.1 企业发展概况
13.4.2 经营效益分析
13.4.3 业务经营分析
13.4.4 财务状况分析
13.4.5 核心竞争力分析
13.5 D公司
13.5.1 企业发展概况
13.5.2 经营效益分析
13.5.3 业务经营分析
13.5.4 财务状况分析
13.5.5 核心竞争力分析
13.5.6 公司发展战略
第14章 2018-2022年中国智能矿山行业投资项目案例深度解析
14.1 智能矿山采选机械化及自动化升级改造项目
14.1.1 项目基本概况
14.1.2 项目投资概算
14.1.3 项目效益分析
14.1.4 项目实施必要性
14.1.5 项目实施可行性
14.2 新建七元智能化矿井项目
14.2.1 项目基本概况
14.2.2 项目经济效益
14.2.3 项目实施必要性
14.2.4 项目实施可行性
14.3 煤炭智能干选机产业化项目
14.3.1 项目基本概况
14.3.2 项目经济效益
14.3.3 项目实施必要性
14.3.4 项目实施可行性
14.4 智能矿山大数据管控平台项目
14.4.1 项目背景介绍
14.4.2 项目基本概况
14.4.3 项目效益分析
14.4.4 项目实施必要性
14.4.5 项目实施可行性
14.5 智能矿山系统及高端智能化装备项目
14.5.1 项目背景介绍
14.5.2 项目基本概况
14.5.3 项目效益分析
14.5.4 项目实施必要性
14.5.5 项目实施可行性
第15章 2023-2029年中国智能矿山行业发展前景及趋势预测
15.1 中国智能矿山发展前景分析
15.1.1 智能矿山行业发展机遇
15.1.2 智能矿山行业发展规划
15.1.3 智能矿山市场发展潜力
15.1.4 软硬件设施发展前景
15.2 中国智能矿山发展趋势分析
15.2.1 智能矿山行业发展趋势
15.2.2 智能矿山平台发展趋势
15.2.3 智能矿山行业实现路径
15.2.4 智能矿山发展领域拓展
15.3 2023-2029年中国智能矿山行业预测分析
15.3.1 2023-2029年中国智能矿山行业影响因素分析
15.3.2 2023-2029年中国煤矿智能化采掘工作面数量预测
