2022中国智能矿山产业发展白皮书全栈式智能解决方案，打造智能矿山新高地亿欧智库https://www.iyiou.com/researchCopyrightreservedtoEqualOceanIntelligence,Oct.2022中国智能矿山发展之路中国智能矿山整体解决方案矿山企业智能化转型方法和建议中国智能矿山未来趋势洞察2341目录CONTENTS第一章中国智能矿山发展之路1.1.1概念：海外智能矿山起步早，国家计划推动企业发展，采矿设备供应商逐步向技术与系统解决方案供应商转变4u芬兰、加拿大、瑞典等国家从上世纪90年代就开始研究智能开采技术，并曾先后制定有关“智能化矿山”和“无人化矿山”的发展规划。u自20世纪前十年以来，瑞典的山特维克公司、阿特拉斯科普柯公司等国际著名采矿设备公司均在大力发展智能采矿装备及相关技术。在研发大量具有良好自动化功能的采矿设备外，开发了多种智能矿山的技术与装备系统，如AotoMine系统、OptiMine系统和MineLan系统。资料来源：公开资料、亿欧智库海外智能矿山发展简况加拿大国际镍公司开始研究自动采矿技术，拟于2050年在某矿山实现无人采矿，通过卫星操纵矿山的所有设备，实现机械自动采矿。力拓启动“未来矿山”计划，部署围绕计算机控制中心展开的无人驾驶卡车、无人驾驶货车、自动钻机、自动挖掘机和推土机。美国对地下煤矿的自动定位与导航技术进行研究，获得商业化的研究成果。•英美资源集团启动“未来智能矿山”计划；•力拓批准投资26亿美元，在西澳打造首个纯“智能矿山”项目。19901999200820181992芬兰开始智能矿山技术计划，开展自动采矿技术研究，涉及采矿实时过程控制、资源实时管理等28个专题。基律纳铁矿力拓皮尔巴拉铁矿目前，瑞典北部的世界最大地下矿山基律纳铁矿基本实现“无人智能采矿”，仅依靠远程计算机集控系统，工人和管理人员就可实现远程执行现场操作。海外典型智能矿山远程控制中心的调度员依靠鼠标管理矿坑、加工厂、铁路、电力和港口的协调运作，负责调度供水、发电、输电与燃料分配的管理团队和资产健康管理团队，同时负责监控皮尔巴拉铁矿地区固定及移动设备的完备情况。注：因版权风险，图片并非上述矿山实景图，仅示意用1.1.2概念：国内基于“数字矿山”概念升级提出“智能矿山”，关注采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化5u1999年首届“国际数字地球”大会上提出“数字矿山”（DigitalMine）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。资料来源：公开资料、亿欧智库中国智能矿山概念提出1999年首届“国际数字地球”大会上提出“数字矿山”（DigitalMine）概念。数字矿山智能矿山目标提出时间重点资源、规划、设计、计划和过程管理的数字化建模、仿真、优化和评估。智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质，实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。特点以矿山开采环境、对象及过程信息数字化为基础，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的信息化闭环，并持续应用于资源勘探、开采规划、采矿设计、开采计划和生产管理等全生命周期的新型矿山技术体系和管理模式。关注生产装备、系统和过程的智能化和无人化。基础“十二五”期间由大型科研机构和高校提出。•矿山规划与开采方案决策优化系统•矿山设备运转状态信息系统•生产环节监控与调度系统•矿山环境变化及灾害预警信息系统•矿山经营管理及经济活动分析信息系统1.2.1发展历程：中国矿山经历机械化、自动化、信息化、数字化，目前已迎来智能化阶段6u目前，加拿大、瑞典、美国、澳大利亚等发达国家已实现遥控采矿、无人工作面甚至无人矿井。而中国矿山经历了机械化、自动化、信息化和数字化阶段，目前正处于数字化向智能化的过渡阶段。从“十三五”开始，我国进入智能矿山的技术储备期，形成了局部应用和示范案例。从2021年开始，部分中大型矿企将智能矿山建设列入“十四五”信息化规划。资料来源：公开资料、亿欧智库21世纪20年代至未来21世纪10年代21世纪初20世纪90年代20世纪90年代前机械化阶段自动化阶段信息化阶段数字化阶段智能化/无人阶段•移动变电站•破碎设备•制砂设备•选矿设备•采矿机•运输设备主要设备与系统•二维/三维GIS平台•安全生产监测、监控系统•综采工作面的设备自动化•运输机自动控制•液压支架跟机自动化•矿井提升设备的机电一体化•综合集成平台•井下综合自动化系统设备•矿山机械生产调度指挥系统•矿山生产安全监控系统•矿山机械远程监测系统亿欧智库：中国智能矿山的发展历程•智能快速掘进和采准系统•智能充填系统•矿山工业云计算平台•无人驾驶运输车•矿井全工位设备设施健康智能管理系统•机器人化智能开采系统•智慧煤矿集中管理系统特点•综合自动化、管理信息化、空间数字化三化数据融合•在多维空间矿山实体的基础上动态嵌入与矿山安全、生产、经营相关的所有信息•在数字化矿山的基础上，运用人工智能技术、数据挖掘技术、编制若干可重复运行、决策指挥的决策分析系统•运用云计算、物联网等技术实现矿山的“物联化、互联化、智能化”•人工手动操作机械工具•具备高速网络通道•实现各自动化数据融合•具备一定的数据挖掘能力•具备可建模的联动控制策略•具备单机传输通道•具备分类传感技术•具备传感和执行机构•具备可编程控制系统•具有远程监测监控功能•具备高速网络通道•具备可建模的联动控制策略1.2.2发展历程：重新厘清信息化、数字化、智能化矿山的区别7u中国矿山数智化建设经历信息化、数字化，迎来智能化，但是这三者的定义往往混淆或交叉，亿欧智库认为信息化是指用“数字世界”描述“物理世界”，数字化是指用“数字世界”重构“物理世界”，智能化是指使“信息系统更聪明”。时间数智化程度134用数字世界重构物理世界主要用在矿山规划、设计、预测阶段数字化矿山用数字世界描述物理世界主要用在矿山管理、决策阶段信息化矿山使信息系统更聪明主要用在矿山生产装备、作业系统运行阶段智能化矿山资料来源：专家访谈、公开资料、亿欧智库大数据横向打通业务，通过更全面的数据分析，掌握矿山状态，了解问题的根源，制定生产实施计划，为决策做支撑最终目标是解决问题，通过初始化参数，在运行过程中，合理调整参数配置，产生大量数据，通过建模学习，最后使系统越来越聪明。数据采集学习建模自主优化建模仿真评估优化21世纪10年代21世纪20年代21世纪初选择最佳方案时间部门名称主要内容2015年6月国家监管总局《关于开展“机械化换人、自动化减人”科技强安专项行动的通知》以机械化生产替换人工作业、以自动化控制减少人为操作，大力提高企业安全生产科技保障能力2016年2月发改委、能源局、工信部《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》以智能化为基础，紧紧围绕构建绿色低碳、安全高效的现代能源体系，促进能源和信息深度融合，推动能源互联网新技术、新模式和新业态发展。2016年6月发改委、能源局《能源技术革命创新行动计划（2016-2030年）》到2030年重点煤矿区基本实现工作面无人化的规划目标。2020年2月发改委、能源局、应急部、煤矿安监局等八部委《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》将人工智能、工业物联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与现代煤炭开发利用深度融合，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能系统，实现煤矿开拓、采掘(剥)、运输、通风、洗选、安全保障、经营管理等过程智能化运行。2020年4月工信部、发改委、自然资源部《有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南（试行）》推动5G新技术与有色矿山的融合创新；应用大数据、人工智能、边缘计算等技术提升信息系统学习与认知的能力，利用AR/VR等技术形成人机混合增强智能。对金属、非金属矿山、煤矿等矿产资源确立了智能矿山建设的一般原则，规定了在地质与测量、矿产资源储量、矿产资源开采、选矿、资源节约与综合利用、生态环境保护、智能协同管控等方面实现智能化做了基本要求。2021年4月自然资源部《智能矿山建设规范》（报批稿）坚持分类建设和分级达标相结合，建立健全智能化煤矿建设、评价、验收与奖惩机制。2021年6月能源局、矿山安监局《煤矿智能化建设指南（2021年版）》1.3.1政策保障：智能矿山建设规范不断完善，应用范围逐步从煤矿扩展至非煤矿山8u自2015年以来，国家出台多部智能矿山行业规范、指导意见、建设政策等文件，支持并积极引导智能矿山健康规范地发展；同时，政策与时俱进，不断完善，范围从煤矿扩展到非煤矿山，鼓励所有类型矿山共同向智能化发展。资料来源：政府官网、亿欧智库2035年煤矿智能化全面应用：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。2025年示范煤矿中提炼技术规范与标准体系：大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，形成煤矿智能化建设技术规范与标准体系，实现开拓设计、地质保障、采掘（剥）、运输、通风、洗选物流等系统的智能化决策和自动化协同运行，井下重点岗位机器人作业，露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输。2021年智能化示范煤矿建设：建成多种类型、不同模式的智能化示范煤矿，初步形成煤矿开拓设计、地质保障、生产、安全等主要环节的信息化传播、自动化运行技术体系，基础实现掘进工作面减人提效、综采工作面内少人或无人操作、井下和露天煤矿固定岗位无人值守与远程监控。我国煤矿智能化发展的阶段性目标提出煤矿和非煤矿机械化、智能化的具体要求，并设立“工矿商贸就业人员十万人生产安全事故死亡率下降20%、煤矿百万吨死亡率下降10%”的目标。2022年4月国务院安全生产委员会《“十四五”国家安全生产规划》提出面向矿山的5G+工业互联网应用安全技术要求。2021年12月工信部商用密码应用推进标准工作组等《工业互联网安全标准体系（2021年版）》1.3.2技术支持：大数据、人工智能、精准定位、物联网等技术与智能矿山深度融合，5G、VR/AR、自动驾驶等新兴技术逐步拓展应用场景9u大数据、人工智能、精准定位、物联网等技术在矿山流和管理领域得到广泛应用，为矿山智能化转型升级提供技术基础。u同时，5G、VR/AR、自动驾驶等新兴技术也为智能矿山建设提供了新网络基础和应用场景。资料来源：公开资料、亿欧智库智能矿山大数据技术大数据智能化决策大数据知识沉淀VR/AR技术三维模拟虚拟现实空间信息技术三维建模地理信息系统定位导航技术云网融合技术云计算物联网射频识别红外感应器虚拟仿真技术事故预测预报灾害预警事故仿真研究安全检查评价自动驾驶技术无人采矿自动化调度矿山技术规范和标准空间数据库动态运筹学资源评价元数据生产管理技术规范空间基准亿欧智库：智能矿山应用技术网络通讯技术5GWIFI6F5G为智能矿山各业务场景提供网络支撑自动驾驶运输人工智能AI视觉识别AI听觉辨别1.3.2技术支持：新兴技术与智能矿山深度结合，为不同解决方案提供底层技术支持10资料来源：公开资料、亿欧智库亿欧智库：智能矿山解决方案及对应技术云网融合技术空间信息技术虚拟仿真技术自动驾驶技术大数据技术人工智能VR/AR技术网络通讯技术基础设施网络化√√生产管理数字化√√√√√√√生产装备智能化√√√√√生产作业系统化√√√√√安全监管智慧化√√√√√√√设备管理预测化√√√√√√企业管理协同化√√√u从技术应用场景出发，亿欧智库将智能矿山解决方案分为七大模块，并梳理每个模块对应的技术。1.3.3新动能：智能化是实现安全、绿色低碳矿山的重要手段11u矿山一直是安全生产重点行业领域，但由于矿山数量众多，地质条件和开采技术条件等具有较高复杂性，安全管理是矿区管理难题之一。智能矿山通过灾害预警、事故仿真研究、实时监控等技术和方式，大大减少危险隐患。u在“双碳”目标下，低碳、绿色成为矿山发展的新动能，而数字技术则是实现可持续发展的重要手段。根据世界经济论坛数据，至2030年，能源（含资源）业受益于数字技术所减少的碳排放量约为18亿吨。工业4.0阶段，5G、大数据、物联网和人工智能等技术则帮助矿山企业从数字化迈向智能化，将绿色变革推向新阶段。资料来源：国际矿山安全监察局、《智能矿山建设亿欧智库：智能矿山实现绿色环保的基本要求生态环境保护资源节约综合利用应建立资源节约与综合利用信息化、智能化管理系统，提高共伴生矿产资源与废弃物资源化的评估、开发和转化能力。资源综合利用加工流程应与生产加工主流程实现集成，通过自动化综合控制、信息化统一管理、智能化科学匹配降低综合利用成本。环境监测应建立信息化管理平台，集中管理环境在线监测数据与检化验数据，并提供数据动态分析与预警功能。应按照预防为主、生产与治理并重原则，实现集中一体化在线监控和管理。亿欧智库：历年矿山发生安全事故数量（起）736658534435461407380366312265779608520352249226224170202020162013912019201220142021201820152017122-14.9%非煤矿煤矿867790640573525484379418348325946598526383333316225178108620182015201620172013201920142012202020211384-15.3%非煤矿煤矿亿欧智库：历年矿山安全事故死亡人数（人）1.4痛点：智能矿山建设过程中存在缺乏顶层规划、系统兼容性差、智能化水平低、管理效率低等问题12u现阶段，我国智能矿山建设如火如荼，但由于尚处于智能化发展的初期，仍面临许多难点和挑战。亿欧智库：智能矿山发展的四大痛点01缺乏智能矿山顶层设计规划•目前，虽然有关部门已经出台智能矿山建设规范等相关文件，但是产业政策、技术标准制定等仍滞后于行业发展，导致智能矿山建设尚未实现价值最大化。•因此，应重视并加快智能矿山顶层设计，引导智能矿山的软件、硬件设备研发与应用，规范企业的生产管理标准，以实现标准化、整体化管理。03产品智能化水平和应用效果待提升•目前，智能矿山建设智能化基础较为薄弱，叠加对于单机智能和系统智能的理解未形成整体认知，在智能矿山建设中，产品和系统智能化程度发展不均衡。•由于部分设备厂商对矿山实际使用场景缺乏充分了解，产品设计理念与应用需求存在一定偏差，以及行业内没有建立矿山智能化生态，导致缺乏适合应用于矿山的高质量智能产品。02子系统数量众多，系统间兼容性差•智能矿山开采环境和技术复杂，非标准化程度高，因此每个矿山的管理流程、生产流程都不一致，通常拥有掘进系统、开采系统等近百个子系统。•非标准化的系统叠加系统数量众多，导致不同系统之间的数据兼容、网络兼容、业务兼容和控制兼容效果较差，难以实现系统间智能协同作业。04管理模式落后，技术人才缺失•传统矿山企业属于劳动密集型和资本密集型企业，企业的生产、经营、管理方式没有与新技术更好地融合，导致企业管理效率较低。•由于矿山地理位置偏远，引进技术人才难度较高，人才流失率高居不下。资料来源：公开资料、亿欧智库1.5面对智能矿山的诸多核心痛点，众多智能矿山服务商纷纷入局13u基于中国智能矿山建设架构，亿欧智库绘制了2022年中国智能矿山产业图谱。矿区自动驾驶厂商信息基础设施厂商勘探、采掘、洗选、加工、运输厂商环保管理厂商智能经营管理系统厂商（ERP、CRM、SRM、OA、运销）智能硬件软件智能分析决策系统厂商（决策支持系统、经营分析系统）智能硬件软件主机厂自动驾驶服务商资料来源：公开资料、企业官网、亿欧智库安全管控厂商智能硬件软件机械化自动化数字化智能化自动驾驶机械化自动化数字化智能化自动驾驶1.6伴随机械化、自动化基础不同，煤矿与非煤矿山智能化发展难度与潜力呈现不同发展态势14u煤矿智能化基础较非煤矿山好：煤矿属于软岩开发，且岩层平面性强，开采环境较为简单，整体性强。因此煤矿开采的连续化、规模化发展程度较高，同时机械化水平较高。而非煤矿山作为硬岩开发，装备和生产过程的连续性较差，导致无论是机械化还是自动化水平，非煤矿山相较于煤矿都处于较低水平。u智能化非煤矿山发展潜力较煤矿大：2021年中国煤矿总数为4500座，并预计与2025年下降至4000座以内。对比而言，我国有3万多座非煤矿山，呈现体量小、数量多、分布广等特点，因此对非煤矿山来说，加快推进智能化建设面临的任务更重、要求更高。资料来源：发改委、亿欧智库气泡大小代表发展潜力煤矿非煤矿山渗透率发展难度亿欧智库：中国矿山领域机械化、自动化、数字化、智能化与自动驾驶发展情况示意图1.7中国智能矿山蕴含万亿级市场空间，预计未来5年增速超10%，发展前景可期15u2021年中国煤矿总数为4500座，受绿色矿山政策及环保政策实施影响，行业已经开始出现关停、整合的现象。根据煤炭工业协会“十四五”规划，2025年中国煤矿数量将下降至4000座以内，这一时期的复合增长率为-2.9%。目前，单矿智能软件投入保守测算为1000万元，未来智能化改造投入将持续增长，预计未来5年的复合增长率为20%。u2021年中国非煤矿山总数超过3万座，但是单矿平均规模小于煤矿，因此智能化投入相对也较少，约为煤矿的1/10。u经过测算，2022年中国智能矿山市场（包括煤矿和非煤矿山）规模将超过1万亿，2025年这一数值将超过1.5万亿。资料来源：国家统计局、中国煤炭工业协会、应急管理部、专家访谈、亿欧智库454542734500502556116265699641240545052461171282978256977622255492019495720212024E495046782022E2023E2025E2020+7.9%硬件规模软件规模亿欧智库：2019-2025E中国智能煤矿行业市场规模（单位：亿元人民币）29163000320036214098463752472642843203784465276223520516445442022E202039995869328420192025E2023E318020212024E+10.8%硬件规模软件规模亿欧智库：2019-2025E中国智能非煤矿山行业市场规模（单位：亿元人民币）第二章中国智能矿山整体解决方案2.1.1矿山种类多样，智能化转型需因矿制宜17u矿山分类方式多样，其中，按照矿山资源分类，矿山分为煤矿、非煤矿山（黑色、有色金属、建材等）；根据开采方式可以分为露天矿和地下矿；根据开采年限可以分为新老矿山；根据开采规模可以分为大型、中型和小型矿山。u各类矿山因自身资源水平、经济效应等基础条件不同，智能化转型也需要因矿制宜，充分考虑不同种类矿山的原生条件。资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：露天矿智能开采场景示意图亿欧智库：地下矿智能开采场景示意图矿场排土场运输皮带数控中心办公区域GNSS卫星GNSS卫星破碎站通信基站通信基站通信基站通信基站智能调度远程遥控精确制导规划设计排产入口处自动掘进凿岩远程出毛数据采集自主凿岩远程出矿WLAN通信自主机车运行远程大块处理环境监测无人驾驶运输远程监控远程操作1号巷道2号巷道-290水平-360水平数控中心办公区域竖井2.1.3技术端视角下，智能矿山解决方案技术架构图18u从技术端视角下，现有智能矿山建设技术架构通常由“感知层”、“传输层”、“边缘层”、“数字平台层”构成，也有总结为“云-边-端”的智能矿山解决方案技术架构。资料来源：《煤矿智能化建设指南》、公司官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库感知层勘测设备类挖掘设备类运输设备类人员类生产环境类图像识别震动识别声音识别电磁识别浓度识别终端技术传输层智能数据网关模块网络基础设施以太光口以太电口CAN4G5GF5GWIFI6eLTE边缘层边缘计算设备边缘计算网关边缘物联代理数字平台层云计算平台物联网管理平台数据中心业务平台设备接入设备权限设备管理设备数据存储分析计算网络数据库/湖仓数据清洗数据分析数据决策采掘安监机电运输调度选洗亿欧智库：智能矿山解决方案技术架构图亿欧智库：智能矿山解决方案全景图2.1.2业务端视角下，智能矿山解决方案全景图由“生产+管理”双管齐下19u从业务端视角下，亿欧智库从生产场景和管理场景拆解智能矿山解决方案架构，旨在实现矿山全价值链的智能化。获取审批地质勘探规划设计采掘和爆破装载和传送质量检测矿石加工矿石运输企业管理协同化基础设施网络化办公网络员工福利网络工业控制网络生产装备智能化钻机安全巡检带式传送机挖掘机无人矿卡生产作业系统化智能地质勘探系统智能规划系统智能采矿系统智能矿石流运输系统智能地质保障系统智能通风系统智能选矿系统智能安全监控系统安全监管智慧化人员定位系统检测监控系统通信联络系统微震监测系统边坡监测系统尾矿库监测系统VR安全实训系统设备管理预测化VR设备实训管理场景生产场景勘探和开发管理人力资源管理财务管理设备资产管理物资供应链管理IT架构管理销售和市场管理数据管理安全监测管理生产管理数字化资源管理生产计划生产调度过程台账生产统计分析资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库价值链采区网络装备作业网络4G/5G基站有线网络调度台数据中心交换机视频监控巷道通信设备监测工作面分散数据采集井下环网地面网络智能矿山环网液压支架风机自卸卡车充填智能控制系统智能供电与排水系统设备状态监测故障智能诊断设备维修设备培训2.2.1生产场景化解决方案——基础设施网络化、生产作业系统化、生产装备智能化，三步走实现智能矿山生产全场景智能化升级u亿欧智库认为智能矿山生产场景解决方案主要分为三个层次，即基础设施网络化、生产作业系统化和生产装备智能化。通过三步走，能够满足单座矿山的基本智能化条件与要求。资料来源：公开资料、亿欧智库地质勘探规划设计采掘和爆破质量检测矿石加工地表现状模型、地质品位模型、矿体模型开采规划、生产计划、爆破设计不同工作面的具体生产施工在线计量、取样化验矿石破碎、选矿厂实现全业务场景智能化升级1基础设施网络化打造数据通路，保障数据安全构建全场景基础设施网络办公工业控制生活装备作业采区其他3生产装备智能化设备互联，降本增效、节能减排基于生产场景需求升级装备钻机挖掘机自卸卡车破碎机带式传送机智能装药车2生产作业系统化构建智能作业系统，实现安全生产、无人少人的智能矿山综合目标构建关键业务智能系统智能地质保障智能掘进智能采矿智能辅助运输智能安全监控智能矿石流运输智能通风智能供电与供排水20获取审批装载和传送矿石运输皮带、铲装运输、车辆调度开采审批矿石的下一步运输2.2.2基础设施网络化——打造数据通路，保障信息可靠与数据安全u智能矿山的建设离不开对基础设施的网络化。需要通过网络系统与数据中心的建设，打造数据传输利用通路，保障信息传输与数据安全。u此外，智能矿山建设的主要场景包括办公区、工业控制区、生活区、装备作业区、采区。办公区员工福利网络工业控制区地面网络采区数据标准化建立标准化的数据体系：规范主数据、数据索引格式、元数据格式、数据表结构、布局方式、存放格式、精度要求、时效设置和编码方案等数据接口可靠支持数据服务、通讯协议、接口，需具备较强兼容性、可靠性、时效性数据安全对访问权限进行从角色到用户、从系统到功能模块的统一化认证，实现各业务系统间的按需访问与安全隔离，保障数据安全可扩展架构采用松耦合分布式架构，优化负载，实现对各项系统服务的资源合理分配，并根据使用需求优化升级架构亿欧智库：智能矿山基础设施网络化资料来源：公开资料、亿欧智库21有线网络智能矿山环网数据中心交换机调度台4G/5G基站装备作业区有线网络+5G+WIFI井下环网4G+WIFI光纤光纤4G/F5G基站巷道通信分散数据采集工作面4G/F5G基站4G/F5G基站视频监控4G/F5G基站设备监测4G/F5G基站WIFIWIFIWIFIWIFIWIFI2.2.3生产作业系统化——针对生产场景需求构建关键业务智能系统，为实现智能矿山生产管理协同做铺垫u生产作业系统化是智能矿山生产场景建设的第二个层级，通过构建智能生产系统，实现安全生产、降本增效、节能减排、无人化少人化的综合目标。u生产作业系统化为智能矿山综合管理与智能治理打下业务系统基础，为实现智能矿山生产管理协同做铺垫。智能综合管控平台集成各业务系统数据与感知数据，形成智能生产服务与调度平台、业务综合管理与协同平台，实现各系统间数据智能共享与协同管控智能化园区整合园区各业务系统，形成全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的智能园区管控系统经营管理系统智能经营管理平台能够打通管理孤岛、数据孤岛，智能决策辅助，设备全生命周期管理，一体化集中运销等，实现智能矿山管理生产场景各类系统智能地质勘探系统基于野外数据、地质勘探数据，进行的资源储量估算、勘探设计的智能地址勘探系统智能掘进系统根据矿井掘进地质条件与工艺要求，智能选择适当的掘进技术与装备，实现掘进迎头少人或无人、系统高效协同运行采矿执行系统基于地质资源和开采规划的数据，实现矿山生产计划分派、生产过程调度、生产设备运行监控、生产综合统计与分析。智能矿石流运输系统针对井工、露天不同场景运输方式，以车载智能终端为核心，辅助信号灯控制、智能调度、语音调度等系统，实现业务全场景辅助运输智能地质保障系统深度融合地质数据、工程数据与智能技术装备，并构建自动更新的高精度动态地质模型，实现动态矿山地质信息透明化智能供电、供排水与通风系统通过供电、供排水、通风相关的参数进行智能感知，实现供电系统、通风机无人值守、远程控制、故障自诊断及智能预警等功能，进行智能能耗监测与优化调节，降低成本、提升生产安全管理系统连接管理系统，综合管控ü实现业务关键场景的系统化、智能化升级ü提升生产效率、业务协同能力ü推动少人化、无人化发展ü智能化节能减排ü全业务场景升级生产安全业务场景系统化实现智能矿山综合目标亿欧智库：智能矿山生产场景系统化资料来源：公开资料、亿欧智库22煤矿智能地质保障系统深度融合地质数据、工程数据与智能技术装备，并构建自动更新的高精度动态地质模型，实现动态矿山地质信息透明化智能矿石流运输系统针对井工、露天不同场景运输方式，以车载智能终端为核心，辅助信号灯控制、智能调度、语音调度等系统，实现业务全场景辅助运输智能地质勘探系统基于野外数据、地质勘探数据，进行的资源储量估算、勘探设计的智能地址勘探系统智能供电、供排水与通风系统通过供电、供排水、通风相关的参数进行智能感知，实现供电系统、通风机无人值守、远程控制、故障自诊断及智能预警等功能，进行智能能耗监测与优化调节，降低成本、提升生产安全采矿执行系统基于地质资源和开采规划的数据，实现矿山生产计划分派、生产过程调度、生产设备运行监控、生产综合统计与分析。智能装备调度与控制系统通过对装备的定位、轨迹、运输、产量等数据管理，实现对智能装备的实时控制，以及对智能运输设备的实时调度。非煤矿选矿智能系统根据选矿工艺流程数据采集，管控选矿全流程运行，结合监测数据与历史数据进行智能选矿与安全监管智能开采规划系统结合地址勘探形成的数据，形成三维地质模型，并动态地下采矿设计、回采爆破设计、露天开采优化设计、工程测量验收和工程绘制等。2.2.4生产装备智能化——利用智能感知全面采集生产数据，结合矿山生产流程进行装备智能化升级，实现安全生产、减员增效、节能减排u智能矿山建设的第三个层级是对生产装备的智能化改造，分为智能感知、装备改造两部分。u智能感知主要是在矿山的生产场景中部署环境感知终端、智能传感器、智能摄像机、无线通信终端、无线定位终端等设备，融合图像识别、震动感知、声音感知、射频识别、电磁感应等技术，实现矿山生产场景、生产装备、工况参数、移动巡检等数据的全面采集。u在网络覆盖、智能感知的基础上，结合矿山生产工艺流程，采用智能控制等技术对钻机、挖掘机、自卸卡车、破碎机、带式传送机、智能凿岩台车、智能装药车、智能高梯度磁选机等装备智能化改造，实现安全生产、减员增效、节能减排等作用。资料来源：公开资料、亿欧智库智能感知装备智能化全面采集生产数据业务场景数据生产装备数据工况参数移动巡检环境感知终端智能感知终端智能传感器智能摄像机无线通信终端无线定位终端智能感知技术图像识别声音感知震动感知电磁感应射频识别结合矿山生产工艺利用基础设施网络化亿欧智库：智能矿山生产装备智能化其中煤矿智能化场景条件更好、体量更大可以连续作业，因此相较非煤矿，煤矿的装备智能化水平更高钻机23井下场景露天场景井工矿的环境更复杂，光照不足，无法有效利用卫星定位系统，缺少有效通信手段，需要特别注意瓦斯、粉尘、顶板、火、水五大灾害预防露天矿开采空间限制小，可采用大型机械设备，安全性相对较好，但气候影响较大，受矿床条件限制开采范围挖掘机推土机矿卡液压支架凿岩机矿用挖掘机带式传送机2.3.1管理场景化解决方案——以数据驱动管理决策，推动矿山智能化应用效果提升与专业人才队伍建设u智能矿山不仅体现在生产流程“矿石流”中，还体现在矿山企业的各个管理场景中。其中，既包括对单座矿山的“人财物”、“产运销”的管理，也包括多座矿山的集中管理。亿欧智库将主要管理场景分为：生产管理、安全监管、设备实训和企业管理四类。u同时因为管理的系统性，这四类管理场景又是相互依存相互促进的。例如生产管理是矿山企业智能化的首要突破点，但生产管理中累积的大量过程数据能够为企业整体的管理提供数据支撑，同时，企业管理的决策也会为生产管理的优化提供指导。资料来源：公开资料、亿欧智库生产管理矿山生产管理是以矿山生产过程数据管理为核心，对累积数据进行分析与挖掘，细化管理维度，为不同层级的管理人员提供决策依据的智能化升级。企业管理企业管理平台化是对矿山企业所拥有的各类资源（人力、财务、设备、矿产、能源）等实现多维度互关联的管理场景。安全监管安全监管的智能化升级主要体现在数字孪生、大数据、云服务等新技术对安全避险“六大系统”的升级改造与VR技术下的安全培训新形式。设备实训设备管理的智能化升级帮助矿山企业实现对设备结构、操作、维修等节点的全面覆盖，实训形式推动企业高效安全地培养智能化专业化人才队伍。提供大量过程数据，为企业管理提供数据依据企业管理决策反过来为生产管理提供优化指导安全监管对新设备的培训提出更高要求设备实训继续提升安全监管的质量安全监管是实现安全生产的重要前提生产管理进一步提升安全监管范围设备是企业管理的关键组成部分企业管理的高效推动设备培训体系化建设亿欧智库：智能矿山四大管理场景242.3.2安全生产体系化结合，高效同步进行安全与生产管理，打造安全生产双融合体系25u安全和生产本身并不相互割裂，相反，两者的融合反而能够促进整个矿山管理的整体效率提升。u例如，在早期对矿山进行勘探建模后，建立的模型既可以用来分析拆解开采规划和生产计划，也可以用来形成现场风险等级地图，布局点监测和区域监测。u此外，生产计划执行后，点监测和区域监测也能实时更新模型，实现生产对现场结构的安全分析，进一步提升安全管理效率。智能安全体系安全监测安全认知安全管理数字孪生建模生产现场结构分析虚拟仿真培训工艺培训设备培训安全培训模拟演练点监测摄像头风压传感器CO传感器开停传感器区域监测边坡监测微震监测尾矿库监测定位监测人机环的风险管控AI巡检等智能安全监管安全与生产相互融合，共同推进管理效率生产管理体系生产执行生产计划三维可视化管控大数据分析开采规划爆破计划生产计划通风计划①结合“感知+建模”形成的现场结构计划执行设备管理过程台账统计分析②将安全监测融入生产监测，通过矿山三维模型统一管理③将安全管理融入生产管理，通过大数据分析统一管理资料来源：公开资料、迪迈科技、亿欧智库2.3.3生产管理数字化——生产管理是矿山企业智能化改造的核心环节，资源管理和生产调度成熟度高u矿山制造企业中实际生产是影响企业经济效益的核心环节，因此矿山智能化改造最为成熟的场景就是生产管理。u基于矿山的生产环节和流程，智能生产管理可以分为资源管理、生产计划、生产调度、过程台账、生产统计分析五大维度。u五大维度中，资源管理和生产调度是智能化应用成熟度高的两大维度。资料来源：煤矿智能化建设指南（2021年版）、冶金矿山数字化转型白皮书、公开资料、专家访谈、亿欧智库资源管理生产计划生产调度过程台账生产统计分析地质勘探生产设计生产勘探资源过程管控：结合工艺流程，通过对地质勘探储量、生产勘探储量、生产准备矿量、已消耗矿量的动态变化管理，实现资源使用状况的过程管控，帮助管理人员及时调整开采计划，提高开采计划的科学性。•各周期计划拆解•生产计划下达•生产计划完成情况跟踪•生产计划完成情况分析•生产计划调整生产过程管控：实现各级生产计划下达、生产质量及完成情况跟踪和分析。1）联通资源管理，科学排产。2）实时拆解原因，提供优化路径。3）及时且科学地调整计划。采矿选矿运矿人员设备运输指挥中心调度系统智能调度管控：智能矿山指挥中心通过调度系统对采矿、选矿、运矿各环节中涉及的人员、设备和运输进行管理。提高生产和运输环节的效率，保障人员和设备安全，提高矿山企业经济效益。设备台账能源台账安全台账人员台账过程台账管控：1）设备管理：降低维保成本，提高设备运行效率。2）人员管理：人员定位和绩效管理。3）安全管理：安全生产。4）能源管理：实现节能降耗，建设绿色矿山。生产结果管控：通过数据采集和数据可视化的方式，对生产计划执行结果进行统计分析。对消耗矿量、人员、设备、能源等环节进行解析，并提出潜在解决方案。数据统计数据可视化智能分析与决策数据中心亿欧智库：生产管理五大维度262.3.4安全监管智慧化——应用边界不断拓展，安监系统更加智能，VR安全实训新形式助力矿山环境安全、生产安全、设备安全与人员安全u安全一直是矿山开采中的重中之重，自2010年起，安全监管总局下发通知要求煤矿和金属非金属地下矿山安装安全避险“六大系统”以来，以人工智能、云服务为代表的新技术逐渐融入地下矿山的应用场景，不断拓展应用边界至露天矿。u除此以外，安全监管智能化升级还体现在借助数字孪生、大数据、云服务等技术的安全避险系统的升级改造和借助VR进行的安全培训新形式，帮助矿山企业实现环境、生产、设备和人员安全。亿欧智库：VR安全实训监测监控系统人员定位系统紧急避险系统压风自救系统供水施救系统通信联络系统亿欧智库：原有六大安全避险系统示意图亿欧智库：升级建立高效、安全、稳定、预警的全新智能安监系统资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库安全操作•设备安全操作培训•借助VR场景，虚拟操作设备，减少培训时间，提高培训效率安全生产流程•对不同类型矿山典型事故案例进行VR场景还原，结合头盔、手柄和座椅，增强事故体验效果结合矿山安全管理流程和体系，提高全员安全意识27•通过VR或实地演练的方式，进行安全事故的定期安全演练安全演练•硐室或救生舱合理布局，隐患排查、改善、复查、治理等环节全闭环管理安全布局•在新兴技术支撑下，形成系统、合理、高效的紧急避险方案•在紧急情况下，进行切实可行的应急指挥应急指挥•安全操作、安全生产流程及安全演习低成本且高效安全培训安全管理体系环境安全边坡、微震、尾矿库监测等各类监测系统，环境安全风险自动预警生产安全检测AI图像分析、生产现场监测，安全生产风险评估，分级管控与自动预警设备安全设备安全操作和设备管理，设备监测与预测性维护人员安全安全培训及演习人员定位监测02040103安全监测体系数字孪生智能感知数据模型私有云部署升级升级拓展2.3.5设备管理预测化——维修和培训双管齐下，提升设备运行效率及推动企业专业化人才队伍建设28u设备管理通过对于设备的状态监测和故障诊断的大量数据支撑后，能够实现对于设备运行效率、趋势和设备故障的分析，提供可行性的运维改善建议和故障诊断及优化建议，即实现设备的预测性维护。u同时，部分企业已经开始借助VR设备实训帮助企业营造虚拟生产和设备场景，快速提升培训和设备操作与维护效率。资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：设备管理在数据积累支撑下转向全生命周期管理亿欧智库：VR设备实训从设备结构和操作流程两方面帮助提升企业培训效率设备结构通过高度还原的设备操作台包括操控按钮、仪表盘等设备操作，帮助工人快速熟悉设备结构和操作方式，最大程度减少上手时间。设备模拟仿真可实现铲运机、矿用卡车、凿岩台车、综掘机、装药台车、电铲、钻机等矿用多种生产设备的模拟仿真。通过虚拟场景的维修训练，提高实际设备维修效率检修数据记录与设备台账对应，提升数据累积和维修效率完善设备点检巡检流程，提高设备点检、巡检效率提升培训效率，降低培训成本关键操作点记录，助力工人掌握完整安全高效的操作流程操作流程通过虚拟的操作环境，帮助工人快速熟悉正确安全的操作流程。数据积累设备技术参数维修记录换件记录备件组成设备状态监测故障诊断故障诊断故障预警故障分析优化建议远程/实时监控趋势判断寿命评估运维建议规划选型购置安装使用维护维修改造报废前期管理阶段运行维修轮换报废设备的预测性维护基于保养信息、实时监测信息等各项数据，提前进行零部件的更换，达成设备的预测性维护2.3.6企业管理协同化——生产业务和资源管理为企业管理决策提供数据，管理决策为生产优化提供指导29u智能化经营管理平台将企业生产资源、业务、数据等领域打通，通过建造“人财物”一体、“产运销”一体的生态，让经营数据、生产数据、绩效数据与管理数据支撑管理决策，具备数据支撑的管理决策反过来进一步为生产优化提供指导。资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库人物财产销销运亿欧智库：打造“人财物”一体、“产运销”一体的智能化经营管理平台亿欧智库：智能化经营管理平台为经营决策提供指导为生产优化提供指导为管理决策提供数据CRM系统OA系统CRM系统采购系统…经营决策管理决策资源管理地质资源人力财务设备生产业务实际生产计划预算调度安全监管数据中心经营数据生产数据绩效数据管理数据运输客户销售数据CRM系统OA系统ERP系统采购系统……第三章矿山企业智能化转型方法和建议3.1.1矿山企业智能化转型方法论—“1架构+2核心场景+3横4纵解决方案+5统一”u矿山企业智能化转型需要方式方法，亿欧智库通过对行业内专家访谈、典型案例、具体实践的深入研究，凝结提炼了其中的关键要点和核心要素，并提出“12345”矿山企业智能化转型方法论。u通过一”套架构+“两”大核心场景+“三”横生产解决方案+“四”纵管理解决方案+“五”个统一的方法论，希望矿山企业在智能化转型过程中，既能够保证转型的系统性、完整性、稳定性和智能性，也能够达到转型的最终目的：高效经营、节能降本、安全生产。亿欧智库：矿山企业智能化转型方法论“1”套架构“2”大核心场景“3”横生产解决方案“4”纵管理解决方案“5”个统一从上到下、完整统一的系统性智能矿山设计架构转型围绕矿山的生产和管理两大核心场景基础设施网络化、生产装备智能化、生产作业系统化三步走生产管理数字化、安全监管智慧化、设备管理数据化、企业管理协同化四管齐下数据、接口、网络、标准、规程的统一保障架构的兼容、协同与智能以达到智能矿山建设的：系统性完整性稳定性智能性高效经营节能降本安全生产资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库31注：”5统一”具体内涵1）数据统一：来自不同厂商的设备与系统制约了矿山企业利用与挖掘数据的效率。数据格式与协议的统一最终将驱动生产与管理的协同发展。2）接口统一：不同设备与系统间的集成联动高度依赖于统一的数据认证接口，接口统一的设备系统集成将快速推动矿山企业智能化转型。3）网络统一：多传感器集成的矿山感知网络、承载于矿山网络基础设施的设备与系统，都提高了对于网络服务安全性、可靠性与连续性的要求。4）标准统一：智能矿山建设中的各类系统基于统一的开发标准、安全认证和运维标准，进一步提升矿山智能化转型的系统性。5）规程统一：生产流程、质量管控、环境监测、安全监管等多项规范和程序围绕智能化改造升级进行统一调整和优化，紧贴实际生产与管理场景。规划设计（Plan）考虑因素：矿山地质特点、配套条件可行性、先进工艺与装备的引入落地、资金预算建设高度集成、互相协同的智能生产系统，实现生产场景的全面智能化充分挖掘大数据价值，以工业互联网技术为基础，建立能够自感知、自学习、自决策、自执行、自适应的智能矿山3.1.2矿山企业智能化转型实施路径”PIMD”—现有矿山与新建矿山两条道路并行32u在矿山企业智能化转型方法论的指导下，实施路径主要针对现有矿山和新建矿山两类矿山形成两条路径。u其中新建矿山，可以充分考虑到矿山的整体性，同时考虑先进工艺、装备和信息技术等因素，以充足的资金优势，建立智能矿山试点示范案例。u现有矿山则需要在规划设计时，就充分考虑原有数字化和系统的基础，以及矿山开采年限带来的资金预算限制，在有限资源投入中，通过对基础设施和系统的升级改造，最大限度提升智能化水平。年限智能化程度大数据分析决策（Data-Driven）规划设计（Plan）考虑因素：自身数字化水平、原有系统基础、矿山开采年限、资金预算、需求紧迫程度网络和数据基础设施升级改造（Infrastructure）根据原有数字化水平，进行网络通信和生产设备的升级改造，加强自动化水平建设以及为下一步生产系统升级改造建立良好的数据和接口基础生产系统升级改造（MiningManagement）根据原有系统基础，进行系统的升级改造，提高数据的标准化和利用效率，提高系统集成程度充分挖掘大数据价值，以工业互联网技术为基础，建立能够满足基础智能化要求的矿山PDIM现有矿山智能化升级实施路径新建矿山智能化升级实施路径圆圈大小代表相对资金投入力度资料来源：公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：矿山企业智能化转型两条实施路径PDIM根据落地效果的规划，进行工控网络、视频网络、信息化基础设施、物联网等基础设施建设，构建系统化的基础设施网络和标准，实现基础设施网络化和生产装备智能化生产系统建设（MiningManagement）大数据分析决策（Data-Driven）网络和数据基础设施建设（Infrastructure）3.2.1矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型—四大维度u矿山企业智能化转型处于快速发展阶段，在市场中面临诸多智能化转型供应商伙伴的选择。亿欧智库根据专家访谈和市场建议收集，提炼总结出矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型，以期给诸多矿山企业以一定的判断依据。u该评价模型共包括4个指标维度，其中行业理解力和场景覆盖力是目前矿山企业最为关注的能力维度，成功案例和能否满足客户不同维度的需求是核心要素，同时此类项目多通过招投标的方式进行，因此招投标能力也是选择时的重要因素。u此外，在布局前沿技术落地时，矿山企业也会有针对性地选择有前瞻布局的供应商伙伴。最后人才团队是保障服务能力的基础，如存在行业内知名专家学者，则为供应商伙伴的实际落地和技术能力提供了一定程度上的保障。资料来源：公开资料、企业官网、专家访谈、亿欧智库行业理解力具备优秀的矿山行业理解力是能够帮助客户解决实际问题的核心要素科技竞争力科技能力是设备系统能否具备兼容性、灵活性和智能性的关键，也是能否帮助矿山企业智能化升级的重要体现场景覆盖力对于不同场景和流程的覆盖度，是能否全面理解客户需求的重要因素人才队伍力专业化人才队伍是服务客户的基础，也是客户服务能力的重要体现三大生产场景四大管理场景定量因素定性因素专家访谈公开资料发明专利数量论文数量定量因素定性因素专家访谈前沿科技布局研发人员占比定量因素定性因素专家访谈公开资料矿山成功案例招投标能力定量因素定性因素专家访谈公开资料亿欧智库：矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型维度33注：矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型完整指标请见附录3.2.2矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型—部分企业结果展示34u结合模型四大维度作为一级指标，亿欧智库根据定量因素，结合定性专家访谈形成11个二级指标，通过企业官网及年报、中国招投标网、国家知识产权局等公开渠道的数据对比，并结合专家访谈，部分企业的结果如下。u整体而言，迪迈科技和龙软信息在整体智能化转型伙伴中表现较为突出，各不同维度能力侧重点各有不同。资料来源：天眼查、企业官网、中国招投标网、公开资料、专家访谈、亿欧智库亿欧智库：矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型结果展示能力水平：低高注：北矿智能数据仅包括以北矿智能名义进行的专利、招投标等数据，不包括矿冶集团数据具体指标维度以附录形式附在报告结尾一级指标二级指标迪迈科技龙软科技北矿智能东方测控行业理解力成功案例数量中标次数和规模专家访谈科技竞争力科技力技术前瞻竞争力专家访谈人才队伍研发人员占比专家访谈场景覆盖力生产流程覆盖能力管理场景覆盖能力专家访谈3.3.1迪迈科技—深耕矿山行业十余载，凭借行业理解力与人才团队优势，不断更新产品系统，以不断满足客户需求35u迪迈科技成立于2004年，是国家认证的高新技术企业和双软企业、中国有色金属学会矿山信息化智能化专业委员会和中南大学数字矿山研究中心的挂靠单位。历经16年砥砺前行，已成为国内矿业领域集自主研发、咨询规划、系统实施、系统集成等产品、技术与服务于一体的矿山信息化智能化领军企业。u迪迈科技凭借完整的数字矿山产品体系及专业化与标准化服务，已成功将产品和解决方案应用于有色、冶金、煤炭、黄金、化工、建材、核工业、国土资源等行业和领域，并且为600余家矿业企业、设计研究机构与高等院校提供了专项数字矿山产品与技术服务。70+国家专利20+重要奖项120+软件著作权600+服务企业100+智能矿山相关成功案例智能矿山场景理解力强资料来源：迪迈科技、亿欧智库产品系统覆盖链路长，满足客户多样化生产和管理需求业务流程管理场景获取审批地质勘探规划设计采掘爆破装载传送质量检测矿石加工矿石运输三维可视化管控平台（数字孪生）基于大数据分析的辅助决策系统企业管理平台化设备管理数据化井下无轨设备智能驾驶系统第三代卡车调度系统生产管理数字化矿业软件DIMINE（iSched、iVent、iBlend）矿产资源管理系统采矿执行系统安全监管智慧化虚拟实训系统微震检测系统等安全管理系统智慧安环系统3.3.2迪迈科技—基于“云-边-端”的智能矿山架构，助力矿山企业围绕矿石流和业务流双主线的智能矿山建设36采集类高清摄像头传感器生产类钻机铲装碎磨机器人运输类皮带运输车运矿卡车人员类单兵装备安全帽巡检类无人机基础网络基础网络边缘智能化系统智能凿岩系统露天矿车智能调度露天矿车无人驾驶尾矿库在线监测系统微震监测系统安全避险六大系统采选自动化控制系统铲运机远程遥控铲运机无人驾驶铲运机智能调度系统矿卡无人驾驶系统电机车无人驾驶系统信息化系统三维地质信息系统矿产资源管理系统采矿生产执行系统选矿生产执行系统智慧安全管理系统数字化系统三维激光扫描系统生产计划编制系统技术协同作业系统数字采矿软件系统矿井通风系统CAD、mapgis露天智能配矿系统露天爆破设计数据引擎算法模型服务贴源层标准层融合层应用层结构化数据非结构化数据半结构化数据数据分析数据治理数据采集智慧工作平台设备物资管理系统供应商管理系统财务共享系统经营管理矿石流全流程管控分析重点设备预测性维修管理安全大数据分析三维可视化管控系统（数字孪生）人力资源管理系统辅助决策云端边资料来源：迪迈科技、亿欧智库3.3.3成功案例—山东黄金三山岛金矿综合管控平台建设，实现数据和系统与业务的协同与融合37u信息孤岛和系统封闭问题一直是近年来矿山企业智能化升级的核心任务，迪迈科技助力山东三山岛建设大数据综合管控平台建设，通过迪迈对于行业的理解和结合三山矿的业务，通过完备的实施流程和路径，达成成本降低、效率提升、本质安全和科技成果兼具的智能矿山综合管控平台。u三山岛金矿综合管控平台作为国际一流示范矿山建设成果的一部分，受到社会各界更广泛关注。需求实施效果实施路径资料来源：迪迈科技、山东黄金、亿欧智库三山岛金矿位于山东省莱州市，濒临渤海，拥有丰富的资源和先进的生产工艺且地理位置优越，水陆交通便利。需要针对现存的信息孤岛、系统封闭问题，基于数据驱动面向“矿石流”的矿山大数据融合技术，建立一个信息互联互通、数据共享交换、功能协同联动的综合业务管控平台。三维可视化管控平台矿石流全流程分析移动App应用将资源与开采环境、采矿工艺流程、智能装备与自动化系统、安环监测监控系统进行集中管控与展示。以“资源-计划-回采-运输-破碎-提升-选矿”矿石流为主线进行业务梳理与综合分析。解决多层级领导生产数据、安全数据与预警信息获取不及时的问题，实现多场景下的移动办公。系统开发部署测试需求调研组织了31场访谈需求调研交流会，总共完成了14篇调研详细报告，共组织了9场设计与研发成果评审会系统分析设计完成收集并整理901篇文档、52段调研音视频、2000余张调研照片上线运行自上线开始，共进行21次版本更新，收到需求优化确认单29张，完成功能优化171项，系统功能逐步稳定系统培训用户操作手册和项目运维手册科技成果•报奖、专利、软件著作、论文终端显示层大屏管控PC管控移动App应用大数据平台安环与自动化系统资源开采系统企业信息化系统安环监测监控系统智能装备与自动化系统数据整合层数据分析数据存储数据转换分析模型管理关系模型编排规划引擎计算数据仓库缓存仓库实时仓库批量数据采集增量数据采集实时数据采集管控平台层资源与开采环境安环监测监控智能装备与自动化地表、地物、地产资源、井巷工程、井下硐室、采矿工艺、机械设备数字化人员定位、视频监控、环境监测、通信联络、微震检测、尾矿库在线监测系统综合管控平台系统总体架构•降低人员劳动强度和减少人力投入、实现各类报表无需人工干预，每张报表每周平均降低1-3人天•建立全面的成本管控体系，为有下一步降低成本打下良好基础成本降低效率提升•自主发现生产能耗异常、提高能源利用水平•提高数据分析效率本质安全•实现对下井人员的安全行为管理进行管控，及时发现人为隐患，提升安全管理水平•实现对井下环境安全隐患的在线监控、实时预警•通过无人化远程化操作，将现场一线岗位人员转移至后台横向：打通全业务过程工艺间的数据流，实现全流程的数据闭环管理12纵向：以业务及其伴随的数据为驱动使所有人员在同一平台上按照规范化的业务流、工艺流、审批流、数据流、以及明确的岗位职责协同作业，实现数据的集中存取、互联互通与高度共享3.3.4成功案例—为紫金阿舍勒铜矿打造生产管控平台，开发六大系统，横纵双向打通数据流，解决业务和管理端的管控难题38u阿舍勒铜业是紫金集团地下金属矿山的典型代表，为覆盖单个业务而建立的信息化、自动化控制系统多达30余个，且系统间相互独立。同时，集团在编人员900余人，各专业间协同效率低，亟需科学的精细化管理平台。u为提高生产数据的实时性、准确性、全面性、工作时效性和精细化管理，迪迈科技与紫金阿舍勒铜矿合作开发矿山生产管控平台，对接不同系统的数据接口，实现数据融合、采集和存储，成功解决矿山管理管控难题。需求实施效果实施路径地质测量采矿设计采矿作业选矿生产安环管理总工程师部门领导工程师技术人员业务角色亿欧智库：业务、角色、数据三者的关系现场调研与需求分析确认阶段系统设计与建模阶段系统开发与测试阶段上线部署与试运行阶段系统验收阶段资料来源：迪迈科技、紫金集团、亿欧智库技术协同作业系统主要业务功能共37个，其中地质业务22个、测量业务5个、采矿业务7个，采掘支充计划3个，不同功能模块软件实现方式主要为B/S+工具端。技术协同作业系统采选生产执行系统提供包括计划执行与修正、物料消耗和能源消耗管理、产量统计分析、异常工况的动态调度、辅助生产调度决策等功能一体化解决方案。三级视图对阿舍勒铜矿的生产各环节到业务信息进行决策分析。管理决策分析系统实现对矿山生产环境、生产状况、安全监测、人员和设备状态的实时高仿真显示。可视化管控系统移动APP主要考虑实现一线操作员工数据的及时填报以及管理端领导者对于生产数据的实时掌控。移动APP数据中心参照国家有色行业金属平衡管理规范，针对阿舍勒铜业生产实际，实现从资源-采矿-选矿过程的金属平衡管理。矿山金属平衡系统系统总体架构设计、数据采集和存储以及六大应用系统建设上线部署验收技术培训系统试运行需求范围内的功能开发系统单元测试接口测试功能测试性能测试系统详细设计数据库设计矿山开采环境虚拟仿真建模现场调研和资料收集岗位职责/业务流程梳理提交需求调研报告矿山生产管控平台试运行项目的最终验收3.3.5成功案例—助力海螺水泥智能矿山建设，打造三大数智平台，提升生产效率，提高安全生产能力39u海螺水泥与迪迈科技共同打造生产执行、三维管控可视、数字采矿三大平台，实现标准化、数字化、智能化的矿山管理与协同作业。u海螺水泥智能矿山实现了数据互通与高效协同、提高低品位矿产的利用效率、自动配矿智能调度、智能异常处理、智能管控生产环节等效果，全面提升矿山生产效率与生产安全能力。实现矿山生产效率提升约12%，柴油消耗降低约7%，轮胎消耗降低约30%。需求实施效果随着信息技术的飞速发展，越来越多的企业意识到通过提高装备水平来提高矿山生产能力和经济效益的同时，必须利用现代化信息技术改造传统矿山生产和管理模式。基于此，海螺集团开展了集团标准化、数字化、智能化矿山建设工作。矿产资源品位分布不均匀，低品位矿产资源的综合利用问题亟待解决123矿山生产过程不确定性较高，缺乏有效的综合管控矿山生产生产和管理模式需要升级海螺水泥智能矿山构建矿山智能管控系统，解决海量多源异质信息进行高效组织管理、信息孤岛问题，实现各系统模块之间互联互通、同步共享。数据互通、高效协同低品位矿产高效利用基于全业务流程的质量平衡控制方法精细化布孔，解决矿产资源品位分布不均匀的情况下，低品位矿产资源的综合利用问题，大大提升了入堆合格率，减少了资源的浪费，提升了生产效率。自动化配矿和智能调度优化方法，解决品位波动控制难题，为水泥制造提供高质量原料，实现了车辆自动调度，车不等铲，铲不等车，无缝衔接，提升了矿山开采效率。自动配矿智能调度数字采矿软件平台可实时质量检测异常预警，根据品位偏差、班已生产时间、预计纠偏时间，结合爆破品位及车铲分布情况，自动重新进行配矿计算，并形成新的配矿指令下达至卡调系统，从而实现无人化、自动化、智能化的异常处理。智能异常处理数字矿山智能管控系统通过查清资源分布规律，优化生产组织，智能管控生产过程，降低消耗，均衡出矿品质，提高低品位资源的综合利用率，实现矿山无排废绿色开采。智能管控生产过程资料来源：迪迈科技、海螺水泥、亿欧智库实施路径资料收集需求调研方案设计三维建模系统研发测试安装调试整改试运行验收生产执行平台数字采矿平台三维管控可视化平台三大平台矿山采场参数配置元素配置权限管理一线员工信息数据管理appMES系统数采系统卡调系统三维管控台账能耗日志统一入口三维开采环境模型智能调度视频场景安全生产设备状态数据可视化支持管理调度、作业协同、安全生产智能爆破设计自动配矿执行配矿质量反馈动态调节结合app现场采样、数据协同3.3.6成功案例—为栾川龙宇钼业南泥湖钼矿构建搭建统一的生产调度、经营管理和决策支持平台，实现矿山的高效率、高安全和高效益40u矿山企业日常除了面临矿石生产场景的智能化改造，对于企业层面的管理决策需求也同样急迫。如何实现企业资源的最佳利用，降低生产经营成本，成为矿山企业关注的另一场景问题。u迪迈科技与栾川龙宇钼业，依托定制研发的安全、智能、高效的矿山软件体系，运用新一代移动5G网络及F5G网络等信息化网络技术，构建了包括生产场景与管理场景的智能矿山建设。需求实施效果智能采矿管控平台综合生产执行平台智慧三维建模建模可视化综合管控平台1）建设必要的生产调度专有F5G固定网络，为园区大屏、摄像机和矿区摄像机、门禁、磅房等场所提供网络保障2）建设必要的网络安全防护基础设施，在办公网入口侧放置安全侦测防火墙；软件系统方面，为提高来自移动端应用的数据安全，在核心交换机侧放置应用安全加密设备，从而提高矿山网络安全性。F5G固定网络建设实施路径资料来源：迪迈科技、龙宇钼业、亿欧智库现场调研与需求分析阶段各系统上线部署与试运行阶段项目验收阶段上线部署验收技术培训系统试运行现场调研和资料收集需求调研报告各系统试运行项目的最终验收1矿山开采环境复杂2生产流程不连续3信息孤岛严重4自动化程度低5安全管理压力大南泥湖钼矿卫星图像本项目结合南泥湖钼矿实际，针对诸多影响安全生产的瓶颈因素，计划分三期推进智能化升级改造。系统需求与规划设计智能采矿管控平台综合生产执行平台三维可视化管控平台平台层F5G固定网络信息中心基础层三维数字采矿基础平台生产计划管控系统智能配矿系统从穿孔取样、化验、配矿、过磅、统计及质量反馈全流程闭环管理智能信息控制中心智慧门禁系统智能调度系统自动计量管理系统生产统计管理系统生产数据移动APP应用打通生产现场、运输车辆、称重地磅等，实现生产作业的智能管控与数据调度视频控制系统三维可视化管控平台通过新增摄像头，借助采矿软件系统，建立采矿区域地表及构筑物虚拟仿真模型、设备仿真模型，实现车辆位置信息、视频监控图像、边坡监测数据等相关数据实时在调度大屏上显示和预警预报，生产管理人员能全面掌控整个矿区生产作业情况，实现矿山开采的全过程管控。3.3.7成功案例—与中色非洲谦比希铜矿持续建设合作，助力海外地下矿建设智能矿山41u智能矿山服务商除了推动国内智能矿山建设外，在海外也逐渐发展出一片新天地。u迪迈科技在中色非洲谦比希铜矿矿山建设项目中，推动这一非洲地下矿在数据服务平台、采选生产执行平台、原有数字化系统以及智能调度与智能控制方面获得进一步建设。需求实施效果针对东南矿体中存在的斜坡道调度难题，建立斜坡道红绿灯智能控制系统，进一步提升智能调度和车辆运输效率。斜坡道红绿灯智能控制系统实施路径资料来源：迪迈科技、中色非洲谦比希铜矿、亿欧智库现场调研与需求分析阶段现场调研和资料收集建设需求沟通形成需求调研报告系统设计与建模阶段现有系统调研系统功能与架构设计系统开发与测试阶段需求范围内的功能开发系统单元测试接口测试上线部署与试运行阶段上线部署验收技术培训系统试运行项目验收阶段系统试运行与更新迭代项目的最终验收1整体缺少数据服务中心，连接各系统数据2生产计划不连续，效率低3缺少生产执行系统4完善原有数字化和自动化系统本项目结合中色非洲谦比希铜矿实际，针对矿石流与生产计划管理等子系统需求，进行矿山规划与建设。同时，针对矿山整体缺少数据服务中心，缺少生产执行系统等痛点，进行智能矿山建设通过建立统一数据标准、统一数据采集接口，完善数据治理和数据服务，为后续的知识库和多端可视化管控打下稳固基础，实现各系统间的有效融合。数据服务平台原有数字化系统升级通风优化系统三维可视化管控平台虚拟实训平台升级在东南矿体原有已建立的数字化系统及自动化系统的完善升级，采选生产执行平台建立了向上对接矿山ERP系统，向下对接自动化系统的采选生产执行平台。生产计划管理生产调度管理生产过程管理生产设备管理工程验收管理能源消耗管理生产统计分析物资消耗管理第四章中国智能矿山未来趋势洞察4.1未来，中国矿山将结合新兴技术，加深智能化升级转型，同时建设绿色矿山，实现可循环发展将成为另一条发展主线43u未来随着矿业与“5G、大数据、人工智能”等新一代信息技术的不断融合，中国矿山智能化应用将持续加深。考虑到“边缘智能”、“无人驾驶”、“数字孪生”、“矿业减碳”具有落地的迫切需求和潜力，亿欧智库将从这四个方面分析智能矿山发展的未来趋势。资料来源：《基于数字孪生的煤矿智能化技术》、《我国智能绿色矿业发展战略研究》、专家访谈、亿欧智库边缘智能装备无人化数字孪生“云-边-端”协同发展无人驾驶应用范围扩展从离散到复合，联动数据矿业减碳生态矿业、绿色矿山•“云-边-端”基础初步建立：智能矿山的装备智能化发展迅速，同时前端传感器与云服务的结合日趋成熟，为智能矿山的云边端发展提供了良好的可行性条件。•数据量大、实时性与负载均衡对“云-端”模式提出新挑战：边缘重要性逐渐凸显，为进一步发展“云-边-端”协同的智能矿山总体架构提供必要性。•有轨设备：无人驾驶应用较成熟，可实现一个人控制多台电机车，进入市场化和产业化的阶段。•无轨设备：由于露天矿相比井工矿，通信、定位能力以及道路状况具有发展无人驾驶优势，因此无人驾驶率先在露天矿实现落地应用。未来，随着基础设施和配套技术的完善，地下矿的无人驾驶也将进一步发展。亿欧智库：智能矿山的边缘智能目前，我国多数智能矿山实现了离散数字孪生的连接和可见。近期的发展目标是实现复合数字孪生互联与数据联动，远期目标是实现矿山数字孪生的数据驱动与持续智能，最终目标是实现数字孪生的生态服务与价值共生，即集合产业上下游数字孪生组织。成为以链主为核心的产业级数字孪生。•随着碳中和、碳达峰政策的出台，矿山绿色化、减碳化发展刻不容缓；同时，智能矿山因大大提效降本，减少不必要的浪费，其本质是实现绿色、安全、高效的矿山。•未来智能矿山的绿色发展将从战略规划、标准规范、技术支撑、人才培养等方面出发，高效、可持续地实现减碳。亿欧智库：智能矿山运输网络系统构建CPS空间孪生数据平台基于数字孪生的矿山设备故障预测基于数字孪生的多模态人机交互构建矿山数字孪生模型构建持续智能的数字孪生体构建数字孪生矿山一体化方案构建物理空间智采数字孪生模型构建数字孪生的矿山智能监控亿欧智库：矿山数字孪生建设任务亿欧智库：智能绿色矿业体系因地制宜科学发展的规划体系覆盖生产全过程的技术体系立足当前+谋划长远的标准体系全生命周期政策支持体系层次分明且系统性强的管理体系知识型+技能型+创新型人才培养体系亿欧智库：智能矿山四大发展趋势边云端平衡云和边的使用场景，达成低成本、低能耗、低带宽成本，但计算效率和安全性提升的云边协同集群更好的利用“端”侧产生的大量地质、环境与生产数据4.2智能矿山服务商加速国产化，坚定出海决心，不断提升国际话语权44•全球化是大趋势：全球矿业已经全面进入以资源全球化配置为基础，以企业国际化经营为保障，以跨国合作为手段，以绿色、生态、智能、和谐为目标的全新历史阶段。•中国对海外矿产的依赖度高：海外矿山资源丰富、品类质量高，国内矿山资源有限。因此为获得更大的收益，中国矿企将积极主动出海，开发更多海外资源。•中国矿企出海为服务商带来机会：中国矿企参与全球化竞争，将带动智能矿山服务商一同出海。同时，这些服务商不仅为在海外的中国矿企服务，也为海外矿企服务，打开市场空间。出海参与全球化竞争中国智能矿山服务商出海的关键是有可复制的成功案例，同时需要关注上市监管、数据获取方面的风险。国产化国产化现状•海外标准限制国产化：进口设备标准化程度高，功能尺寸固定，因此过去中国很多矿山在设计之初按照进口设备的标准去设计矿山的断面、巷道等。•外界环境倒逼国产化：近些年来，复杂的国际环境让矿山企业意识到设备、软件和数据自主可控的重要性。•政策支持国产化：2020年，国家发改委等8部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出“提高智能装备的成套化和国产化水平”。•因此，矿山行业正在推动国产化智能硬件和软件的规模化应用。中国智能矿山服务商将进一步提升设计水平，打造更高兼容性的产品，并推动行业形成统一标准，提升国产设备和软件的话语权。•管控软件国产率相对较高：综合管控平台及子系统、后端展示等软件。•基础软件国产率仍然较低：CAD、EDA、采矿设计软件、采矿地区建模软件等软件前端软件。•硬件国产率相对较高：采煤机、液压机架、输送机等硬件。•其他情况：特殊条件矿体和指标参数要求高的泵站使用进口设备较多。•煤矿大多数实现国产化；非煤矿山的连续性较低，因此矿山车和采运机等使用进口设备较多。国产化加速原因资料来源：专家访谈、公开资料、亿欧智库亿欧智库：智能矿山服务商两大发展趋势u过去受制于技术能力，我国矿山多采用进口设备，因此矿山设计也以进口设备为标准，导致我国矿山企业话语权低。为改变这一现象，加之我国综合技术实力增强，越来越多的硬件设备实现国产替代，未来更多的软件也将实现国产化，实现技术和数据可控。同时，诸如无人驾驶等智能设备厂商正在走向海外市场，参与到全球化的竞争中。4.3中国矿山企业在顶层设计的领导下，通过加强人才建设、打造数据中台和市场化运作的方式，持续保持竞争力45u中国矿山企业之间的竞争主要在于资源的竞争和自身能力的竞争，前者是在国家法律下有序进行，而后者是企业的主要发力点。亿欧智库认为，中国矿山企业持续保持竞争力的四大要素在于制定整体战略规划、加强人才团队建设、打造智能数据中台、推行市场化运作。u在数字化时代，市场上已涌现出许多优秀的智能矿山服务商。矿山企业可通过与其合作的方式，以更高效的方式实现转型升级。•矿山企业面临人才流失难题，应实施科学人才战略，建立一套完整的选人、用人体系。•培育采矿、选矿、冶炼等不同业务环节的信息化、自动化、智能化各个方面的专业技术团队，满足矿山管理流和业务流各个环节的需求。•矿山治理需要有科学的数据管理理念与制度，矿山企业应以业务需求为导向，以自身优势领域为基础，制定长远的发展战略规划，并从根据顶层设计，规划数字化、智能化领域的转型方案，以保障智能矿山整体运行的协调性和应用实效性。•战略规划并非一成不变，应根据变化的市场环境，不断做调整，以准确把握行业发展趋势。加强整体战略规划，构建自身比较优势实施科学人才战略，加强人才队伍建设•为提高数据的利用率，矿山企业应打通所有子系统的数据接口，统一异源异构数据，打造数据中台，为矿山整体数字化、智能化转型打下扎实基础。•矿山企业应利用数据中台和知识图谱等技术，实现智能分析、预警、决策和柔性生产，实现不同业务环节、不同专业部门之间的高效协同。统一异源异构数据，打造智能数据中台推行市场化运作方式，外部合作提产降本资料来源：专家访谈、公开资料、亿欧智库亿欧智库：中国矿山企业保持竞争力的四大要素•中国矿山行业逐步市场化，核心在于要将企业经营机制、资本结构、管理方式、人力资源等市场化，以适应市场需求和变化。•在数字化时代背景下，矿山企业可以通过与外部优秀的智能化服务商合作，进行数字化与智能化转型升级，从而实现精细化管理，提高矿产，降低运营成本。4.4未来智能化的重点将由装备和系统转向生产工艺与参数的智能化，装备、系统、生产工艺与参数相互配合才能实现真正的智能化46u目前智能矿山建设的重点主要在于装备的智能化与系统的智能化，但过程中往往较少关注生产工艺与参数的智能化。u未来，伴随着矿山智能化改造进程的加快，面对可能重构的业务形态，生产工艺与参数的智能化转型也将开展，同时装备、系统、生产工艺与参数的智能化相互融合才能实现真正意义上的智能化。系统勘探设计系统、矿山执行系统等装备钻机、挖掘机、矿卡等生产工艺爆破、排岩等参数计算参数、技术参数、机械参数等亿欧智库：装备、系统、生产工艺、参数之间相互融合感知建模摄像头传感器通信终端……地下矿尾矿库露天矿……提前模拟与实时反馈生产工艺与参数优化工艺模拟实时反馈规划构图……模拟优化参数优化策略模拟……亿欧智库：“感知+建模”为矿山生产工艺、参数优化提供指导资料来源：迪迈科技、公开资料、亿欧智库4.5未来需要基于MIM模型，将海量、异质的矿山信息组织到统一工作平台进行可“识”化管理，推动矿山资源开发相关方的知识共享与工作协同47u类似于建筑业的BIM，未来MIM将作为矿业统一的信息模型，帮助实现矿业信息的集成，从矿山的地质勘探、设计开采、矿石运输直至矿山全寿命周期的终结。基于统一的信息模型（MIM），有利于帮助地质勘探团队、开采团队、运输部门和矿石使用方等各方人员进行协同工作，快速进行业务与信息数据的对接对齐，有效提高工作效率、节省资源、降低成本。u例如，迪迈科技已经开始围绕原有产品与系统，基于MIM模型，打造IMine矿业数字信息协同平台。这并不是一个独立封闭的系统，而是融合三维可视化管控系统、地下矿无轨设备自动驾驶系统、微震监测系统等众多子系统的大平台，同样能够对接其他第三方软件，为矿山智能化生态建设提供更多开放的机会。资料来源：《数字矿山建设目标、任务与方法》、公开资料、亿欧智库工程模型模型地质模型资源资源勘探生产管理测量验收规划设计亿欧智库：矿山业务全生命周期涉及信息维度与参与方示意图亿欧智库：MIM信息模型矿业项目时间跨度大、多学科交叉的特点造成信息不统一，流程对接困难，从而引发重复建设、重复数据或数据失效的问题，矿业信息模型（MIM）通过对矿山开采资源与环境及开采工程对象的数字表达，实现信息共享、协同工作，解决矿山行业的信息孤岛问题，提高矿山开采的效率与质量。参与方信息业务阶段地质勘探产量勘探规划设计实际开采生产计划规划矿山关闭与复垦矿业地质信息矿业资源信息采矿工程信息采矿生产信息教授及技术人员专业工程师部门领导采矿人员数据量信息量大多学科交叉附录：矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型维度细则48一级指标指标含义二级指标指标含义行业理解力具备优秀的矿山行业理解力是能够帮助客户解决实际问题的核心要素成功案例成功案例数量招投标能力中标次数和平均规模专家访谈基于专家访谈进行定性分析科技竞争力科技能力是智能化升级中的重要体现科技力科技专利数量技术前瞻竞争力前沿技术落地专家访谈基于专家访谈进行定性分析人才队伍专业化人才是服务客户的基础研发人员占比研发人员占比专家访谈基于专家访谈进行定性分析场景覆盖力对于不同场景和流程的覆盖度，是能否全面理解客户需求的重要因素生产流程覆盖能力生产流程覆盖能力管理场景覆盖能力管理场景覆盖能力专家访谈基于专家访谈进行定性分析团队介绍和版权声明49u团队介绍：亿欧智库（EOIntelligence）是亿欧旗下的研究与咨询机构。为全球企业和政府决策者提供行业研究、投资分析和创新咨询服务。亿欧智库对前沿领域保持着敏锐的洞察，具有独创的方法论和模型，服务能力和质量获得客户的广泛认可。亿欧智库长期深耕新科技、消费、大健康、汽车出行、产业/工业、金融、碳中和、元宇宙等领域，旗下近100名分析师均毕业于名校，具有丰富的从业经验。亿欧智库是中国极少数能同时生产中英文深度分析和专业报告的机构，分析师的研究成果和洞察经常被全球顶级媒体采访和引用。同时，亿欧内部拥有一个由数万名科技和产业高端专家构成的资源库，能够为亿欧智库的研究和咨询提供强大支撑，使研究成果更具洞察性和落地性。亿欧智库在众多研究领域拥有丰富经验，截至目前共参与行业及政府合作项目30余个，服务央企超30家、世界500强企业50余家，为超过100家中国民营500强企业提供咨询服务，实现在各行业领军企业中近85%的覆盖率，在多领域的行业研究成果与资源积累等方面遥遥领先于其他国内机构。u报告作者：严方圆亿欧智库分析师Email：yanfangyuan@iyiou.com车佳伟亿欧智库分析师Email：chejiawei@iyiou.com崔白洁亿欧智库分析师Email：cuibaijie@iyiou.com黄卓宁亿欧智库分析师Email：huangzhuoning@iyiou.comu报告审核：王彬亿欧总裁Email：wangbin@iyiou.com王辉亿欧智库副院长Email：wanghui@iyiou.com团队介绍和版权声明50u版权声明：本报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于智库的专业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。本报告的信息来源于已公开的资料，亿欧智库对该等信息的准确性、完整性或可靠性作尽可能的追求但不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映亿欧智库于发布本报告当日之前的判断，在不同时期，亿欧智库可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。亿欧智库不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，亿欧智库对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者可自行关注相应的更新或修改。本报告版权归属于亿欧智库，欢迎因研究需要引用本报告内容，引用时需注明出处为“亿欧智库”。对于未注明来源的引用、盗用、篡改以及其他侵犯亿欧智库著作权的商业行为，亿欧智库将保留追究其法律责任的权利。u关于我们：亿欧是一家专注科技+产业+投资的信息平台和智库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