程 健 ，李 昊 ，马 昆 ，刘 斌 ，孙大智 ，马永壮 ，殷 罡 ，王广福 ，李和平

（1.煤炭科学研究总院有限公司 矿山大数据研究院, 北京 100013；2.天地科技股份有限公司, 北京 100013；3.煤炭智能开采与岩层控制全国重点实验室, 北京 100013；4.国家能源集团宁夏煤业有限责任公司 金家渠煤矿, 宁夏 银川 750410；5.国家能源集团宁夏煤业有限责任公司 羊场湾煤矿, 宁夏 银川 750411）

0 引 言

以煤为主的能源结构是我国的基本国情，当前我国煤炭工业正转向高质量发展阶段[1]。煤矿智能化则是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑[2]，旨在利用人工智能、大数据、机器人等技术手段，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、分选、安全保障、经营管理等过程的智能化运行，提升煤矿安全生产水平，促进煤炭安全稳定供应，保障国家能源安全。

煤矿井下地质条件及现场工作状况复杂，不确定性高，危险系数大，因此，远离这种复杂环境、实现智能化无人操作，一直是国内外煤炭行业普遍的需求[3-4]。虽然目前我国煤矿对智能化开采的需求非常旺盛，相关研究者前期在智能化开采技术手段、解决方案方面做了大量探索[5-6]，一些煤矿在煤炭智能化开采方面也进行了试验与生产，在综采工作面的安全保证、工程质量与作业效率方面得到了一定的提高，但是这离煤矿真正实现智能化、无人化的常态化应用还存在较大差距，主要原因是智能矿山建设相关的支撑理论和方法有待进一步突破和完善，而煤矿井下环境感知与计算理论和实践就是关键之一。……