為解決煤礦井下照明不足、水霧粉塵多、路況復(fù)雜、視野盲區(qū)多等特殊工況帶來的行車安全隱患問題，采用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，集成視覺、熱成像、雷達(dá)、UWB定位等多源設(shè)備，建立了涵蓋感知、分析、決策、交互層級的智能輔助駕駛系統(tǒng)。通過在色連二號煤礦、王家?guī)X煤礦的現(xiàn)場試驗驗證，系統(tǒng)可實現(xiàn)車輛360°全景環(huán)視、人員防接近預(yù)警及駕駛員行為監(jiān)測等功能，使刮碰類事故發(fā)生率下降約70%，人員接近誤判率降低約85%，疲勞駕駛事件減少約60%，有效提升了井下無軌膠輪車行車安全性與作業(yè)效率，為煤礦井下車輛智能化升級提供了可靠解決方案。

文章來源：《智能礦山》2026年第1期“學(xué)術(shù)園地”欄目

第一作者：錢軍，高級工程師，現(xiàn)任常州科研試制中心有限公司研究院副院長，主要從事煤礦輔助運輸裝備及其電動化、智能化相關(guān)研究工作。E-mail：qianjuncumt@126.com

作者單位：常州科研試制中心有限公司

引用格式：錢軍，史發(fā)慧，許雷，等. 礦用防爆無軌膠輪車智能輔助駕駛系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用[J]. 智能礦山，2026，7（1）：111-116.

點擊文末左下角閱讀原文，免費下載閱讀pdf全文

關(guān)注微信公眾號，了解更多礦山智能化建設(shè)進(jìn)展

當(dāng)前，井下環(huán)境復(fù)雜多變，照明不足、水霧與粉塵干擾嚴(yán)重、道路條件差，駕駛員視野受限、操作負(fù)荷大，易引發(fā)疲勞和判斷失誤，增加車輛運行事故風(fēng)險。因此，需智能化升級無軌膠輪車，構(gòu)建安全、可靠的智能輔助駕駛系統(tǒng)，實現(xiàn)車輛準(zhǔn)確、實時的環(huán)境感知。然而，井下環(huán)境封閉狹窄、干擾因素多，單一傳感器在視野范圍、測量精度和抗干擾能力等方面存在局限，難以全面、可靠地獲取車輛周邊環(huán)境信息。針對上述問題，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)是提升井下環(huán)境感知質(zhì)量的有效途徑，通過融合不同類型傳感器，增強(qiáng)目標(biāo)識別準(zhǔn)確性、環(huán)境建模能力和系統(tǒng)魯棒性，為智能輔助駕駛系統(tǒng)提供穩(wěn)定、可靠的感知基礎(chǔ)。

智能輔助駕駛系統(tǒng)組成及架構(gòu)

基于多源融合的智能輔助駕駛系統(tǒng)，通過對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理與協(xié)同建模，實現(xiàn)車輛360°全景環(huán)視、人員防接近預(yù)警及駕駛員行為監(jiān)測等核心安全功能，構(gòu)建覆蓋車輛周邊環(huán)境的全域感知與主動安全體系。智能輔助駕駛系統(tǒng)主要設(shè)備安裝示意如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)主要設(shè)備安裝示意

1.1 智能輔助駕駛系統(tǒng)組成

智能輔助駕駛系統(tǒng)遵循多源感知-融合計算-風(fēng)險預(yù)警-人機(jī)交互的功能鏈路，在復(fù)雜煤礦井下環(huán)境中構(gòu)建穩(wěn)定、可靠、可落地的智能輔助駕駛系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由感知、控制、預(yù)警3個模塊組成，系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 輔助駕駛系統(tǒng)組成

（1）感知模塊通過多種傳感器實時采集車輛周邊環(huán)境信息，包括駕駛員行為攝像儀、360°環(huán)視攝像儀、紅外熱成像儀、激光雷達(dá)以及車載UWB定位讀卡器等，全面覆蓋場景、風(fēng)險目標(biāo)識別與駕駛員狀態(tài)監(jiān)測等方面。

（2）控制模塊以輔助駕駛控制器為核心，對多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合計算，并生成相應(yīng)的風(fēng)險預(yù)警結(jié)果。

（3）預(yù)警模塊通過車載顯示終端、聲光報警器及AVM界面等多種可視化方式，向駕駛員直觀傳遞預(yù)警信息，以便駕駛員及時決策與操作，提升行車安全。

車載顯示終端具備車載數(shù)據(jù)通信和無線數(shù)據(jù)上傳等功能，支持與輔助駕駛控制器的數(shù)據(jù)通信，可用于參數(shù)設(shè)置、視頻監(jiān)控回放、數(shù)據(jù)上傳等，結(jié)合車載顯示終端和通信信號器可以與地面車輛管控中心進(jìn)行車載通話等。

1.2 智能輔助駕駛系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

智能輔助駕駛系統(tǒng)遵循感知-分析-決策-交互的閉環(huán)邏輯，通過多源融合環(huán)境感知、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測、行為決策與可視化交互等模塊協(xié)同運行，實現(xiàn)對井下復(fù)雜工況的實時識別與安全輔助。整體架構(gòu)由感知層、分析層、決策層和人機(jī)交互層構(gòu)成，各層間緊密配合，形成完整、魯棒的運行體系，保障在惡劣環(huán)境下可靠工作。系統(tǒng)運行架構(gòu)如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)運行架構(gòu)

智能輔助駕駛關(guān)鍵技術(shù)

2.1 DMS監(jiān)測預(yù)警技術(shù)

駕駛員狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)（DMS）通過對駕駛員生理與行為特征的實時識別與分析，實現(xiàn)對駕駛員疲勞駕駛、分心行為以及危險操作的主動預(yù)警。

DMS系統(tǒng)主要由駕駛員圖像采集模塊、特征識別算法引擎、行為判定邏輯以及預(yù)警交互模塊4部分構(gòu)成。通過專用的駕駛員行為攝像儀持續(xù)獲取駕駛員面部圖像，確保在弱光、遮擋或車輛顛簸等復(fù)雜條件下，穩(wěn)定捕捉關(guān)鍵面部特征點；基于邊緣檢測的特征識別算法，實時分析眼部開合度、口部動作、頭部姿態(tài)等行為特征，準(zhǔn)確判斷駕駛員疲勞駕駛、注意力分散（如視線偏離）及危險行為（如抽煙、打電話）等危險駕駛行為。

2.2 BSD檢測技術(shù)

盲區(qū)檢測系統(tǒng)（BSD）是智能輔助駕駛體系的環(huán)境感知模塊，在車輛周圍可視性較差的區(qū)域?qū)崟r識別行人、車輛等障礙物，并向駕駛員提供直觀、及時的碰撞風(fēng)險提示。

BSD系統(tǒng)通過布置在車輛周圍的360°環(huán)視攝像儀，采集車輛四周環(huán)境圖像，并利用深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，實時識別和追蹤行人和車輛。在2D前后左右及四宮格全景畫面中同步顯示識別結(jié)果。當(dāng)檢測到行人或車輛時，系統(tǒng)會在邊緣拼接區(qū)疊加方框、色塊及距離信息，幫助駕駛員明確目標(biāo)位置和相對距離，降低因視野盲區(qū)導(dǎo)致的碰撞風(fēng)險。

在行人與車輛檢測方面，BSD系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法，實時分析目標(biāo)輪廓特征、姿態(tài)信息和外形結(jié)構(gòu)，在井下光線不足或粉塵干擾環(huán)境中，也能穩(wěn)定識別并持續(xù)追蹤周圍的動態(tài)目標(biāo)。當(dāng)檢測到行人或車輛時，畫面中以方框標(biāo)注目標(biāo)位置，疊加實時距離信息，并觸發(fā)語音提示，提升駕駛員對周邊環(huán)境的感知能力。系統(tǒng)支持靈敏度與速度閾值調(diào)整，可根據(jù)車輛運行狀態(tài)靈活開啟識別功能，在復(fù)雜工況下減少誤報并提升預(yù)警準(zhǔn)確性。

2.3 多源數(shù)據(jù)融合感知技術(shù)

智能輔助駕駛系統(tǒng)集成了360°環(huán)視攝像儀、駕駛員行為攝像儀、紅外熱成像儀、激光雷達(dá)以及車載UWB定位讀卡器等多種感知設(shè)備。形成覆蓋車輛內(nèi)外狀態(tài)的完整感知鏈路。360°環(huán)視攝像儀主要用于行人檢測、車輛識別以及車身周圍場景理解；DMS行為攝像儀用于采集駕駛員特征并評判駕駛員行為；激光雷達(dá)（或毫米波雷達(dá)）高精度測距30~50 m范圍內(nèi)障礙物，并在界面中以不同顏色可視化提示。

多源數(shù)據(jù)融合主要分為數(shù)據(jù)層融合、特征層融合與決策層融合3個層次。在數(shù)據(jù)層融合階段，系統(tǒng)對視覺圖像、雷達(dá)檢測數(shù)據(jù)、駕駛員狀態(tài)數(shù)據(jù)等進(jìn)行時間同步與空間坐標(biāo)統(tǒng)一，各類信息對應(yīng)到相應(yīng)的場景語義框架中；在特征層融合方面，系統(tǒng)將視覺采集到的行人、車輛輪廓與雷達(dá)返回距離、方位特征等聯(lián)合建模，增強(qiáng)目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；決策層基于融合后的感知信息進(jìn)行風(fēng)險評估和預(yù)警生成。

智能輔助駕駛應(yīng)用分析

井下無軌膠輪車智能輔助駕駛系統(tǒng)功能主要分為4個部分，支持獨立啟停與配置，相應(yīng)的權(quán)限用戶可通過車載顯示終端調(diào)整系統(tǒng)功能，智能輔助駕駛各項子功能如圖4所示。

圖4 智能輔助駕駛主要功能

（1）車輛全景環(huán)視：通過360°全景環(huán)視對車輛周界影像進(jìn)行拼接，實現(xiàn)實時觀測，有效消除駕駛盲區(qū)，提高駕駛安全。

（2）行人檢測預(yù)警：根據(jù)車輛不同區(qū)域、不同危險等級或異常狀況對車輛人員做出相應(yīng)的防接近預(yù)警。

（3）駕駛行為監(jiān)測：針對駕駛員工作狀況給出相應(yīng)提示，使駕駛員保持專注的駕駛狀態(tài)，改善駕駛員駕駛習(xí)慣，減少車輛誤操作。

（4）智能顯示終端：實時查看視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，可通過該終端對輔助駕駛控制器相關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，利用終端4G/5G/WiFi6將整車數(shù)據(jù)及識別/預(yù)警數(shù)據(jù)上傳地面車輛管控平臺。

3.1 車輛360°全景環(huán)視

360°全景環(huán)視系統(tǒng)通過多攝像儀融合，構(gòu)建車輛周邊環(huán)境的完整可視化信息，消除駕駛盲區(qū)并提升行車安全?；谇昂笞笥覐V角攝像儀實時采集圖像，通過相關(guān)算法生成車輛周圍的鳥瞰圖，在車載顯示終端以3D視角、2D多視角及四宮格畫面等形式呈現(xiàn)給駕駛員，車輛實車以及3D視圖如圖5所示。

圖5 實車和3D全景視圖

全景視圖提升駕駛員對車輛周邊環(huán)境的認(rèn)知能力，結(jié)合視角切換邏輯，駕駛員可在倒車、轉(zhuǎn)向或狹窄巷道操作時能快速獲取有用視野，提高了系統(tǒng)的可操作性與響應(yīng)速度，適合用于井下狹窄巷道、會車場景及低速精細(xì)操作等工況。

3.2 車輛人員防接近預(yù)警

車輛人員防接近預(yù)警系統(tǒng)在復(fù)雜運輸作業(yè)場景中，實時識別人員位置、判斷接近風(fēng)險并提前預(yù)警，避免盲區(qū)碰撞事故發(fā)生，通過視覺識別-熱成像補(bǔ)償-雷達(dá)測距-UWB定位強(qiáng)制保護(hù)的多層防護(hù)體系，實現(xiàn)了全覆蓋、高可靠的人員安全預(yù)警。

基于YOLOv8的目標(biāo)檢測算法是系統(tǒng)主檢測方法，通過布設(shè)在車輛四周的360°環(huán)視廣角攝像儀獲取全向環(huán)境信息。熱成像儀為輔助檢測通道，為視覺提供低照度、高粉塵、強(qiáng)逆光等特殊工況下的冗余檢測能力，實現(xiàn)對關(guān)鍵風(fēng)險場景的穩(wěn)定覆蓋。超聲波雷達(dá)和激光雷達(dá)（或毫米波雷達(dá)）分別完成系統(tǒng)3~5 m近距離和30~50 m遠(yuǎn)距離精確測距任務(wù)。采用UWB定位讀卡器與信息化礦燈（或標(biāo)識卡）構(gòu)成系統(tǒng)底層的強(qiáng)制安全保護(hù)機(jī)制，車輛安裝UWB定位讀卡器，作業(yè)人員佩戴信息化礦燈（或標(biāo)識卡），當(dāng)靠近車輛時，礦燈或識別卡發(fā)出預(yù)警，提醒佩戴人員不要靠近車輛，實現(xiàn)人車距離檢測。人車距離檢測示意如圖6所示。

圖6 人車距離檢測示意

車輛人員防接近預(yù)警系統(tǒng)采用多傳感器數(shù)據(jù)融合策略，將AI視覺、熱成像、雷達(dá)以及UWB定位的數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一車體坐標(biāo)系中，實現(xiàn)多級關(guān)聯(lián)、距離校驗與風(fēng)險等級判定。通過在全景拼接界面疊加檢測框、色塊與距離信息，滿足工程化的輸出邏輯，駕駛員在單一界面中獲取全面的環(huán)境與風(fēng)險信息。

3.3 駕駛員行為監(jiān)測

井下駕駛員異常行為監(jiān)測系統(tǒng)通過駕駛員行為攝像儀及車身傳感器監(jiān)測駕駛員行為狀態(tài)，提高駕駛安全性。該系統(tǒng)集成多源傳感器與智能識別算法，實現(xiàn)對駕駛員疲勞狀態(tài)、注意力水平以及危險駕駛行為的全面監(jiān)測，提升了車輛安全性與駕駛行為規(guī)范性，該系統(tǒng)模塊具體包括3個方面的功能。系統(tǒng)測試時采集的駕駛員異常數(shù)據(jù)如圖7所示。

（1）疲勞駕駛監(jiān)測

由于井下光線變換頻繁，路網(wǎng)交通復(fù)雜，司機(jī)容易駕駛疲勞，該系統(tǒng)通過監(jiān)測駕駛員長時間閉眼、打哈欠及頭部姿態(tài)變化等特征，采用CNN疲勞檢測、多特征融合決策手段，實時監(jiān)測駕駛員的疲勞程度，及時提醒駕駛員保證行車安全。

（2）駕駛員注意力監(jiān)測

通過DMS攝像儀并配合基于圖像的監(jiān)測算法監(jiān)視駕駛員的注意力狀態(tài)，在注意力分散或者降低時及時發(fā)出警報，幫助駕駛員重新集中注意力；系統(tǒng)可以實時觀測駕駛員的臉部姿態(tài)變化判斷駕駛員注意力；當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到駕駛員注意力下降時，及時發(fā)出聲音并將照片或者視頻上傳至地面車輛管控平臺，提醒駕駛員集中注意力。

圖7 駕駛員狀態(tài)檢測

（3）危險駕駛行為監(jiān)測

通過DMS攝像儀以及基于深度學(xué)習(xí)的行為監(jiān)測算法，實時監(jiān)測駕駛員的行為，對駕駛員抽煙、打電話、未系安全帶、未佩戴安全帽等不安全行為，進(jìn)行相應(yīng)的語音提醒，并在DMS畫面左上角疊加相應(yīng)圖標(biāo)，實時提醒駕駛員糾正不良駕駛行為，以確保駕駛員在駕駛過程中能夠保持專注于安全。

智能輔助駕駛應(yīng)用實踐

為全面驗證智能輔助駕駛系統(tǒng)在煤礦井下復(fù)雜場景中的工程適配性與運行可靠性，自2023年9月起，陸續(xù)在鄂爾多斯市中北煤化工有限公司色連二號煤礦、中煤華晉集團(tuán)有限公司王家?guī)X煤礦井下開展多輪現(xiàn)場試驗與示范應(yīng)用。應(yīng)用過程涵蓋設(shè)備安裝調(diào)試、場景適配訓(xùn)練、安全聯(lián)動驗證及長期運行監(jiān)測等環(huán)節(jié)，完整實現(xiàn)了試點部署-實車測試-長期運行-效果評估的工程化應(yīng)用閉環(huán)。

智能輔助駕駛系統(tǒng)已在試點礦區(qū)完成系統(tǒng)化部署，并針對井下環(huán)境進(jìn)行了適配與優(yōu)化。首先完成了車輛360°全景環(huán)視、紅外熱成像與可見光融合視場對齊、UWB標(biāo)識卡-車載讀卡器距離標(biāo)定、雷達(dá)測距校準(zhǔn)等關(guān)鍵標(biāo)定流程，確保各類傳感器輸出幾何一致性；針對煤礦井下高噪聲、低光照、高粉塵、強(qiáng)反射等典型擾動場景采集超過10 000張樣本圖樣，并對基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測模型進(jìn)行再訓(xùn)練與遷移增強(qiáng)，提高在特殊工況下的檢測魯棒性，典型礦井采集的圖像如圖8所示。

圖8 典型礦井采集圖像

在部署完成后，圍繞井下運輸過程中最具代表性的高風(fēng)險場景，包括行人突然闖入、障礙物快速逼近、強(qiáng)光干擾、高粉塵遮擋及狹窄巷道會車等典型工況，開展了多輪實車模擬與對照測試，全面驗證了感知模塊的穩(wěn)定性、多源融合算法的有效性以及預(yù)警策略的可靠性。長期運行驗證結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠在多源擾動環(huán)境下保持持續(xù)、準(zhǔn)確的目標(biāo)識別與風(fēng)險評估能力，工作場景模擬如圖9所示。

圖9 工作場景模擬

實車應(yīng)用顯示，智能輔助駕駛系統(tǒng)在井下運輸作業(yè)中顯著提升了車輛運行安全性與整體作業(yè)效率。盲區(qū)檢測功能有效改善駕駛員對車輛四周的環(huán)境認(rèn)知，刮碰類事故發(fā)生率下降約70%，緩解了倒車、轉(zhuǎn)彎、會車等高風(fēng)險操作的安全壓力；基于可見光-熱成像-雷達(dá)-UWB定位的多源感知冗余檢測機(jī)制，使人員接近誤判率降低約85%，增強(qiáng)了車輛接近危險場景的識別能力與預(yù)警觸發(fā)的準(zhǔn)確性。駕駛員狀態(tài)監(jiān)測模塊實時識別疲勞、分心等行為，疲勞駕駛事件減少約60%，降低了人為因素導(dǎo)致的安全隱患；在弱光、高粉塵等非理想場景下，熱成像輔助視覺維持了檢測的連續(xù)性與魯棒性，降低光照變化導(dǎo)致的漏檢現(xiàn)象。

基于試點礦井的長期驗證與迭代，系統(tǒng)在傳感器布設(shè)方式、融合算法架構(gòu)、預(yù)警邏輯、人機(jī)交互界面以及車載通信等方面均表現(xiàn)出較高的普適性。系統(tǒng)能夠在不同車型、不同巷道幾何條件下快速完成標(biāo)定與部署，滿足煤礦井下多類型車輛的輔助駕駛需求，具備較高的工程化落地價值和推廣前景。

總 結(jié)

（1）多傳感器融合智能輔助駕駛系統(tǒng)通過視覺、熱成像、雷達(dá)、UWB定位等多源感知設(shè)備的協(xié)同工作，提升了井下環(huán)境的目標(biāo)探測、障礙識別和駕駛風(fēng)險判斷的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)了對車輛周圍環(huán)境的全天候、全覆蓋、全維度感知。

（2）系統(tǒng)圍繞感知-分析-決策-交互的總體架構(gòu)，通過深度學(xué)習(xí)模型、多源融合算法以及駕駛員行為分析技術(shù)，實現(xiàn)了駕駛員狀態(tài)監(jiān)測、車輛人員防接近預(yù)警、360°環(huán)視感知等關(guān)鍵功能，降低井下作業(yè)中因人為因素、視野盲區(qū)和環(huán)境擾動帶來的安全風(fēng)險。

（3）通過直觀的界面可視化和聲光報警機(jī)制，系統(tǒng)幫助駕駛員實現(xiàn)更安全、更高效的操作行為，提高車輛運行效率與整體作業(yè)協(xié)同性，為煤礦井下無軌膠輪車的智能化升級奠定了堅實基礎(chǔ)。

（4）多源感知技術(shù)、自動預(yù)警機(jī)制與駕駛員行為監(jiān)測深度融合，構(gòu)建了煤礦井下車輛的全流程安全輔助體系，為礦山企業(yè)降低人工風(fēng)險、提升運營效率、推進(jìn)智能化建設(shè)提供了技術(shù)路徑，也為后續(xù)智能駕駛技術(shù)在井下場景的推廣應(yīng)用提供了可復(fù)制、可擴(kuò)展的參考價值。

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學(xué)研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄8種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學(xué)術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

期刊簡介

《智能礦山》（月刊，CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139）是由中國煤炭科工集團(tuán)有限公司主管、煤炭科學(xué)研究總院有限公司主辦的聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學(xué)研用新進(jìn)展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

刊載欄目：企業(yè)/團(tuán)隊/人物專訪政策解讀視角·觀點智能示范礦井對話革新·改造學(xué)術(shù)園地、專題報道等。

投稿網(wǎng)址：www.chinamai.org.cn（期刊中心-作者投稿）

?? 征稿函詳見鏈接： 征稿┃《智能礦山》面向廣大讀者征稿，歡迎投稿

期刊成果：創(chuàng)刊5年來，策劃出版了“中國煤科煤礦智能化成果”“陜煤集團(tuán)智能化建設(shè)成果”“聚焦煤炭工業(yè)‘十四五’高質(zhì)量發(fā)展”等特刊/專題30多期。主辦“煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會”“煤炭清潔高效利用先進(jìn)成果發(fā)布會”“《智能礦山》理事、特約編輯年會暨智能化建設(shè)論壇”“智能礦山零距離”“礦山智能化建設(shè)運維與技術(shù)創(chuàng)新高新研修班”等活動20余次。組建了理事會、特約編輯團(tuán)隊、卓越人物等千余人產(chǎn)學(xué)研用高端協(xié)同辦刊團(tuán)隊，打造了“刊-網(wǎng)-號-群-庫”全覆蓋的1+N全媒體傳播平臺，全方位發(fā)布礦山智能化領(lǐng)域新技術(shù)、新產(chǎn)品、新經(jīng)驗。

?? 具體詳見鏈接：《智能礦山》創(chuàng)刊5周年回顧

聯(lián)系人：李編輯 010-87986441

郵發(fā)代號：82-476

?? 期刊訂閱詳見鏈接：歡迎訂閱┃《智能礦山》雜志2026年訂閱開始了！

往期薦讀

• 行業(yè)聚焦┃煤炭無人化開采數(shù)智技術(shù)研討會暨成果發(fā)布會成功舉辦

• 行業(yè)聚焦┃2025年礦山智能化建設(shè)運維與技術(shù)創(chuàng)新高級研修班成功在威海舉辦

• 行業(yè)聚焦┃2025智慧礦山技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇（新疆）成功召開

• 行業(yè)聚焦┃2024年煤炭清潔高效利用智能化成果發(fā)布暨選煤廠智能化建設(shè)論壇順利召開

• 征稿┃《智能礦山》面向廣大讀者征稿，歡迎投稿

• 歡迎訂閱┃《智能礦山》雜志2026年訂閱開始了！

• 行業(yè)聚焦┃2024年煤礦智能化重大進(jìn)展發(fā)布會成功召開

• 《智能礦山》創(chuàng)刊5周年回顧

• 王國法院士煤礦智能化觀點集錦

• 新書訂閱 ┃《中國煤礦智能化發(fā)展報告（2024年）》（王國法，劉峰 主編）

• 訂閱┃探秘太陽石的奧秘 呈現(xiàn)煤的真身：太陽石系列科普叢書重磅發(fā)售

往期特刊

中國煤科特刊

陜煤集團(tuán)特刊

神東專欄

重大進(jìn)展特刊

露天礦特刊

理事單位特刊

紅柳林煤礦特刊

創(chuàng)新技術(shù)特刊

創(chuàng)刊號

版權(quán)聲明

本刊對已出版文章持有電子版、網(wǎng)絡(luò)版及進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)技術(shù)交流和與各網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫合作的權(quán)利，稿酬一次性付清，版權(quán)歸本刊與作者共同所有，如不同意，請在投稿時聲明。

---

聲明：本文系轉(zhuǎn)載自互聯(lián)網(wǎng)，請讀者僅作參考，并自行核實相關(guān)內(nèi)容。若對該稿件內(nèi)容有任何疑問或質(zhì)疑，請立即與鐵甲網(wǎng)聯(lián)系，本網(wǎng)將迅速給您回應(yīng)并做處理，再次感謝您的閱讀與關(guān)注。