胡青松， 钱建生， 李世银， 孙彦景

(1.中国矿业大学 地下空间智能控制教育部工程研究中心， 江苏 徐州 221116；2.中国矿业大学 信息与控制工程学院， 江苏 徐州 221116；3.中国矿业大学 徐州市智能安全与应急协同工程研究中心， 江苏 徐州 221116)

0 引言

智能煤矿通过将人工智能、大数据、云计算等先进技术与煤炭行业深度融合，大幅提高了煤矿企业生产效率、安全等级和决策水平。从2020年2月25日国家发展改革委、国家能源局、应急部等八部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》[1](以下称“指导意见”)以来，高校和科研院所持续加大攻关力度，在顶层设计[2]、理论架构[3-4]、核心技术[5-6]、管控平台[7-8]、建设路线[9-10]、标准制定[11-12]、评价体系[13-14]等方面取得了显著进展，并有学者对研究现状进行了综述[5,15]。但目前并没有文献针对“指导意见”发布前后的技术研究变化情况、主要研究机构、热点研究领域进行探讨，而这些对领域研究人员和行业从业人员具有较为重要的借鉴意义。

智能煤矿建设除了具有技术密集型的特征之外，还具有资金密集型特征，需要由政策引导，形成汇聚政府、学术、产业、金融和用户的合力。因此，前瞻性、针对性和引导性的政策制定十分重要。“指导意见”印发以来，国家层面和各个产煤大省先后发布了30余项针对智能煤矿建设的政策，涉及建设目标、建设内容、建设规范、建设保障、验收评定等方面。对这些“百家争鸣”的政策进行适时归纳梳理，不但可以总结现有成果、捋清政策发展脉络，还可以为下一步政策规划提供依据。……