长期以来，煤矿作为传统能源的“主力单元”，数字化进程相对缓慢，主要有三个痛点。一是感知体系碎片化，多数矿山在建设初期各子系统独立运行，缺乏标准接口，导致数据无法贯通。

二是调度逻辑滞后，即便部分系统接入平台，也缺乏跨域模型与算法支撑，难以形成真正的闭环决策。

三是能源管理粗放，能耗数据虽然被记录，但未进入实时分析和动态控制流程，能源系统处于“可看不可控”的状态。

在山西吕梁，东义鑫岩煤矿在这三方面均取得一定突破。

通过建设基于5G的全矿井下网络，鑫岩煤矿首次实现了“低延时+广接入”的大规模工业数据传输架构，保障了高清视频、瓦斯监测、设备感知、作业人员定位等系统的并行运行，彻底打通了“感知孤岛”。在此基础上，建立了融合调度平台，以算法逻辑替代人工规则，实现从“信息展示”向“自动响应”的跃迁。例如，通风系统不再以固定排班为主，而是实时匹配人员密度和瓦斯浓度，显著提升能效利用。

东义鑫岩煤矿。 中新网 李太源 摄

尤其在能源系统管理方面，鑫岩煤矿实现了从“监测-分析-响应”的闭环调控。能耗成为系统优化的输入参数，而非管理结果。风、水、电等能源介质被统一纳入动态调度模型，实现了全过程、全场景的能效调优。实践表明，该矿通风能耗年均下降15%，井下电力负荷曲线明显趋稳。这种“数据驱动的能效治理”，标志着煤矿从高能耗的运行逻辑迈入精益能控的新阶段。

更重要的是，这一探索不仅是技术改造，更体现出一种治理逻辑的变革：煤矿作为典型的“高风险、高能耗、高工艺复杂度”场景，其数字化转型不能靠“设备堆叠”，而必须构建基于实时数据的系统协同与智能响应体系。鑫岩煤矿的做法，实质是在构建一个具备可感知、可认知、可协同、可进化能力的“矿山数字孪生体”，从而在实践中验证了5G、工业互联网、AI模型与能源调度系统深度融合的可行路径。

站在煤炭行业升级转型的角度，鑫岩煤矿的经验为5G智能煤矿发展提供了三个启示：

一是从“技术集成”走向“系统演化”。不应将5G智能化视作一场单点技术叠加，而应构建统一数据底座与跨域算法生态，推动煤矿从“自动化设备集群”向“认知型系统体”转变。

二是从“信息感知”走向“治理重构”。煤矿能效管理不应止步于可视化展示，而应发展成为支撑调度优化、运营指挥、碳管理的核心逻辑模块，成为矿山治理数字化的驱动引擎。

三是从“边缘试点”走向“场景扩散”。应推动类似鑫岩煤矿的技术机制在更多中小矿区、复杂地质环境和不同企业所有制背景下落地，打造具有普适性的行业应用范式。

在全球气候治理的大背景下，中国能源体系面临“双重挑战”：一方面要保障传统能源的基础供给能力，另一方面必须同步推进能源系统的减碳转型与效率提升。

5G智能煤矿的发展，不是对传统产业的简单数字化，而是在现实能源格局中，探索出一条兼顾安全、效率与碳目标的系统优化路径。鑫岩煤矿的实践经验表明，数字技术不仅可以服务绿色低碳，更可以嵌入能源治理体系，构建起以数据为核心的清洁、安全、高效协同机制。

这正是中国在全球气候治理中可以贡献的重要样本：在保障能源安全的同时，探索以数字化方式实现传统能源系统的“绿色重构”。吕梁这座矿山里发生的数字革新，既是一次工程试验，更预演了未来能源发展的新方向。

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