長期以來，煤礦作為傳統能源的“主力單元”，數字化進程相對緩慢，主要有三個痛點。一是感知體系碎片化，多數礦山在建設初期各子系統獨立運行，缺乏標準接口，導致數據無法貫通。
二是調度邏輯滯后，即便部分系統接入平臺，也缺乏跨域模型與算法支撐，難以形成真正的閉環決策。
三是能源管理粗放，能耗數據雖然被記錄，但未進入實時分析和動態控制流程，能源系統處于“可看不可控”的狀態。
在山西呂梁，東義鑫巖煤礦在這三方面均取得一定突破。
通過建設基于5G的全礦井下網絡，鑫巖煤礦首次實現了“低延時+廣接入”的大規模工業數據傳輸架構，保障了高清視頻、瓦斯監測、設備感知、作業人員定位等系統的并行運行，徹底打通了“感知孤島”。在此基礎上，建立了融合調度平臺，以算法邏輯替代人工規則，實現從“信息展示”向“自動響應”的躍遷。例如，通風系統不再以固定排班為主，而是實時匹配人員密度和瓦斯濃度，顯著提升能效利用。
東義鑫巖煤礦。 中新網 李太源 攝
尤其在能源系統管理方面，鑫巖煤礦實現了從“監測-分析-響應”的閉環調控。能耗成為系統優化的輸入參數，而非管理結果。風、水、電等能源介質被統一納入動態調度模型，實現了全過程、全場景的能效調優。實踐表明，該礦通風能耗年均下降15%，井下電力負荷曲線明顯趨穩。這種“數據驅動的能效治理”，標志著煤礦從高能耗的運行邏輯邁入精益能控的新階段。
更重要的是，這一探索不僅是技術改造，更體現出一種治理邏輯的變革：煤礦作為典型的“高風險、高能耗、高工藝復雜度”場景，其數字化轉型不能靠“設備堆疊”，而必須構建基于實時數據的系統協同與智能響應體系。鑫巖煤礦的做法，實質是在構建一個具備可感知、可認知、可協同、可進化能力的“礦山數字孿生體”，從而在實踐中驗證了5G、工業互聯網、AI模型與能源調度系統深度融合的可行路徑。
站在煤炭行業升級轉型的角度，鑫巖煤礦的經驗為5G智能煤礦發展提供了三個啟示：
一是從“技術集成”走向“系統演化”。不應將5G智能化視作一場單點技術疊加，而應構建統一數據底座與跨域算法生態，推動煤礦從“自動化設備集群”向“認知型系統體”轉變。
二是從“信息感知”走向“治理重構”。煤礦能效管理不應止步于可視化展示，而應發展成為支撐調度優化、運營指揮、碳管理的核心邏輯模塊，成為礦山治理數字化的驅動引擎。
三是從“邊緣試點”走向“場景擴散”。應推動類似鑫巖煤礦的技術機制在更多中小礦區、復雜地質環境和不同企業所有制背景下落地，打造具有普適性的行業應用范式。
在全球氣候治理的大背景下，中國能源體系面臨“雙重挑戰”：一方面要保障傳統能源的基礎供給能力，另一方面必須同步推進能源系統的減碳轉型與效率提升。
5G智能煤礦的發展，不是對傳統產業的簡單數字化，而是在現實能源格局中，探索出一條兼顧安全、效率與碳目標的系統優化路徑。鑫巖煤礦的實踐經驗表明，數字技術不僅可以服務綠色低碳，更可以嵌入能源治理體系，構建起以數據為核心的清潔、安全、高效協同機制。
這正是中國在全球氣候治理中可以貢獻的重要樣本：在保障能源安全的同時，探索以數字化方式實現傳統能源系統的“綠色重構”。呂梁這座礦山里發生的數字革新，既是一次工程試驗，更預演了未來能源發展的新方向。
