从机械化、自动化迈向数字化、智能化，我国智能矿山建设已经走过多年发展历程。露天矿无人驾驶（885736）矿卡规模化落地，大模型、AI智能体（886099）加速走进矿山生产现场，传统矿业正在新质生产力驱动下迎来深刻变革。
作为矿区无人驾驶（885736）赛道头部企业，易控智驾（HK7687）科技股份有限公司已在国家能源（850101）、国家电投、紫金矿业（HK2899）、首钢集团等所属的40余座大型露天矿山实现规模化应用，3800余辆无人驾驶（885736）矿卡常态化运行，累计安全运行超1.8亿公里，成功打造了全球单矿规模最大无人驾驶（885736）车队。
近日，《中国黄金（600916）报》记者专访了易控智驾（HK7687）研究院常务副院长高德旭，听他讲述智能矿山建设的价值逻辑、实践路径与未来愿景（FVN）。
智能化是手段，不是目的
“矿山智能化不是炫技式的技术堆砌，而是服务矿业产业高质量发展的现实手段。”在多年深耕智能化矿山的一线实践中，高德旭对智能化的价值看得格外清醒。在他看来，智能化的核心价值始终围绕两个维度展开：一是通过智能化和先进技术的应用，解决矿山生产中的各种安全问题；二是通过新技术的应用，降低矿山生产各环节的成本、提高生产效率。就像人类社会从刀耕火种进化到机械化、信息化时代一样，矿业智能化的使命，是推动整个产业快速向前发展。
然而，建设并不等于见效。当前国家层面持续出台政策文件与建设指南，各大矿山企业纷纷启动智能化改造，但部分矿山投入巨资建设系统，却陷入“建而不用”的困境：大量软硬件部署完成，实际生产中使用率却不高，巨额资金投入难以转化为安全与经济效益，成为行业普遍痛点。
高德旭认为，症结恰恰在于“重建设、轻运营”。智能矿山生产链条长、工艺各异、信息化系统林立，数据壁垒和数据孤岛问题长期未能得到较好解决。
“顶层设计已由国家层面给出指引，矿山企业需要结合自身工艺特点，选择适配系统，打通完整数据链路，让各系统协同联动，真正释放设备的无人化、智能化能力。”高德旭说，“智能化建设要坚持以点带面，优先投入那些能够实实在在带来安全、经营、管理效益的成熟系统，保障系统常态化运转，避免重建设、轻运营的陷阱。”
无人驾驶的比拼，不止于单车智能
当行业还在热议单车智能时，高德旭已经把目光投向更远处。在他看来，无人驾驶（885736）发展到现在这个阶段，关键已不在于这项工作是否可行，而在于使用无人驾驶（885736）系统后能否进一步提升生产效率、降低成本。
真正成熟的矿山无人驾驶（885736）能力，被高德旭概括为三层内涵：一是做到全矿种、全场景、全天候的场景适配；二是建立快速交付与长期运维的服务体系；三是落脚于安全提效、降本控费的实际经营成果。“矿山智能化不是交付一套设备就结束，要帮助矿山打造适配自身项目的运维体系，保障系统长期稳定发挥价值。”他说。
从易控智驾（HK7687）的实践来看，这一策略已初见成效。其无人驾驶（885736）方案已能在高盐、高腐蚀、5000米以上高海拔等极端复杂工况下稳定运行，适配煤矿、金属矿、非金属矿全矿种，实现雨雪、高寒、风沙等全天候作业，完成有人与无人混行、混编作业。易控智驾（HK7687）打造的“著山3.0”矿卡无人驾驶（885736）解决方案与“暮野1.0”智慧矿山数智化平台，形成“车、能、路、云”一体化技术底座，在国内落地多个单矿超百台的无人驾驶（885736）车队，最大单矿规模达到500余台；同时布局澳大利亚高标准矿业市场，实现海外项目安全员下车测试验证，推动无人驾驶（885736）从试点示范走向大批量商用、创造价值的新阶段。
AI大模型：研发加速器与生产减负器
当前，AI大模型、智能体技术浪潮席卷各行各业，矿山领域也在探索人工智能（885728）与无人运输、生产管控场景的深度融合。在高德旭看来，大模型在矿山的价值，体现在研发端与生产应用端两个维度。
在研发层面，大模型显著提升技术迭代速度。“在研发过程中通过大量人工智能（885728）应用，可以大大加快研发进度，并整合到无人驾驶（885736）领域。以各种模型应用为例，我们的系统训练模拟仿真更加快速，数据利用率更高。同时，大量人工智能（885728）编码实现使程序员更多地关注如何编写和构架整套软件系统，而不仅仅是将精力集中在编写代码上。”高德旭指出，AI把研发人员从重复编码工作释放出来，将重心放在系统架构与业务逻辑创新上。
面向矿山现场生产，大模型与智能体则致力于解放调度管控人员。高德旭表示，尽管矿山已经部署众多信息化系统，但海量数据（603138）的整理分析、指令下达依旧消耗大量人力。目前大量人工智能（885728）体和大模型应用可以使用自然语言模式下达命令，这种方式大幅优化了日常生产管理。
高德旭介绍，目前易控智驾（HK7687）研究院正联合高校、科研院所、矿山企业，研发面向矿山现场的生产管控指挥智能体。“我们的目标是将大量机械重复工作交由智能体承担，工作人员将精力投入更高阶的生产运筹与指挥决策。”他说，“未来将根据现场实际需求，拓展到生产规划、设备管理等服务。”
