在“工业4.0”时代背景下，智能矿山建设正逐步成为全球矿业的重要发展方向，人工智能、5G和云计算等先进技术正在为传统矿山开采业赋能，加速传统矿山智能化改造进程。2020年，由工业和信息化部等（2020）联合编制的《有色金属行业智能矿山建设指南（试行）》首次提出矿业“云—边—端”概念，建议采用工业物联网平台中的“云—边—端”架构体系推进矿山智能化建设。

“云—边—端”架构具有普适性和泛用性特点，因此被认为是一个相对成熟的智能矿山建设方案（Li et al.，2019；胡青松等，2021；陈晓晶，2022），然而，这并不意味着该领域的问题已完全得到解决。事实上，在矿山智能化过程中仍存在以下问题：（1）各工艺“云—边—端”系统相对独立，重复建设现象严重，数据相互共享能力薄弱；（2）智能化技术与开采场景无法进行深度融合；（3）业内更多聚焦于“云端”的数字化工具、信息化系统和“前端”装备的智能化等，而对边缘系统整体建设投入较少，导致矿山智能化程度受到限制，阻碍了矿区生产效率的提升，延缓了矿山智能化建设进程（李梅等，2017；王安等，2017；陈晓晶等，2018）。

本文围绕智能矿山系统架构建设现状以及实际应用中存在的问题，提出“矿边智能”概念，以此为基础，阐述矿山边缘体系的设计与构建，结合相关问题，分析了边缘侧智能化建设的关键技术。“矿边智能”体系将以更科学、更系统的方式对智能矿山整体进行调整和改进，突破当前效率瓶颈，加速矿山智能化进程，引领智能矿山更好更快发展。

矿山智能化建设相关探索已持续数十年，其发展过程可划分为3个阶段：一是早期自动化阶段，矿山采用基础自动化技术对物料进行自动化搬运和生产自动化控制；二是数字化阶段，矿山开始建设信息数字化管理系统，将矿山地质、生产等资料数字化，优化矿山运营和决策；三是智能化阶段，随着物联网和人工智能等技术的出现，矿山开始应用远程控制和无人驾驶等先进技术，以帮助矿山提高效能，减少人工参与，降低安全风险，并形成完整的智能化生态系统，实现全生产周期无人化操作与决策，进一步降低成本，提高效率（张申，2013；李小四等，2019；丁恩杰等，2022）。

智能矿山是一种基于现代科技理念和先进信息技术的全面智能化矿业解决方案，以矿产资源的安全、智能、绿色和低碳开发为基础，深度融合新一代信息技术与矿产开发技术，通过集成先进的感知、计算、通信、控制等信息技术和自动控制技术，构建人、机、物、环境、信息等要素相互映射、适时交互和高效协同的复杂系统，实现系统内资源配置和运行的按需响应、快速迭代和动态优化，不仅能够提高生产率，而且有助于降低生产成本。智能矿山建设不仅仅是数据采集、数据处理和自动系统的集成，更多的是大数据和人工智能技术的运用，智能化地响应矿山生产过程中的各种变化和需求，做到智能决策支持、安全生产和绿色开采（王国法等，2018；张瑞新等，2019；王国法等，2022）。

为实现矿山全流程的智能化运行，从资源开采到运输再到安全保障和经营管理，均依赖高效、精确的数据处理和实时反馈。而实现这一目标的关键就是构建一个有效的数据传输网络架构和系统架构，这正是工业物联网中的“云—边—端”架构所能提供的（解海东等，2011；姜德义等，2020；杨磊，2022a）。

工业物联网中的“云—边—端”架构是一种分布式计算架构，其通过优化计算资源的分配和数据处理的位置，实现了数据处理速度的提升和网络延迟的缩小。这种架构包括3个主要部分：“云端”、“边缘侧”和“前端”。“云端”主要处理复杂的计算任务，这些任务通常需要大量的计算资源和存储空间，无法实现实时响应。“边缘侧”位于网络的边缘，接近数据源和用户，其通过“前端”设备进行实时数据的采集、处理和反馈。“云—边—端”架构通过分工协作，不仅实现了数据处理的高效性，而且保证了系统的灵活性和可扩展性，大幅提高了工业物联网的性能和效率（Ren et al.，2020；张元生等，2020；Xu et al.，2021）。

智能矿山系统架构的发展呈现出复杂的多层结构，将现有研究视角下的这一体系整合，可以发现其核心包含感知层、边缘层、传输或执行层和应用层4个构成元素（阙建立，2018；杨磊，2022b；杨军等，2023）；另一种更为全面的视角则是将这些层次按照IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）的模式进行归类和理解（李首滨，2020；张建中等，2022）。笔者认为在“云”和“边”中均应存在I/P/S分类，如图 1所示，其原因在于智能化技术的进步使得“边缘层面”必须承担更多的服务功能，基于I/P/S模式，“边缘”可以进行高效的模块化管理以及灵活的设备和系统部署，合理分配计算资源，有效降低整体成本，进一步促进智能矿山的可持续发展和产业升级。

在此类架构中，“前端”或感知层是技术体系中最接近物理世界的部分，负责从各类矿山传感器和设备采集数据，并执行部分预处理工作，以降低后续数据处理的复杂度。另外，“前端”智能装备也负责矿山具体生产流程的执行，如生产执行系统、环境感知系统、运输系统和巡检系统等。

“云端”或应用层拥有强大的计算能力和大量的存储空间，能够满足大规模数据处理和复杂计算任务的需求，负责处理非实时性的需求和提供矿山经营管理、规划排程、数据分析、数字化设计及信息化管理应用和服务，是整个智能矿山的中枢（Bi et al.，2022；Bing et al.，2022）。

“边缘层”主要承担数据的融合和处理，尤其是对于实时性和安全性有高需求的任务。“边缘层”位于物理世界与云端之间，充当着数据处理和信息流动的关键节点，在位置上，它接近于数据源和用户，这使得“边缘层”有了实时处理数据的能力。相比“云端”，“边缘层”可以更快地响应和处理来自“前端”的数据，部分数据处理将在“边缘层”完成，有助于降低后流程的复杂度，提高本地数据安全性，使“云端”能够更加专注于处理非实时性的需求。最后，“边缘层”作为连接“前端”和“云端”的桥梁，使得整个系统架构更加完善，更具灵活性和扩展性，能够适应矿山运营中的各种需求和变化。因此，“边缘层”在智能矿山的“云—边—端”架构中起着核心的作用（施巍松等，2017；Khan et al.，2019；Zhou et al.，2019；孟麒等，2023）。

在当前智能矿山建设过程中，尽管“云端”的数字化、信息化建设和“前端”的装备智能化改造取得了显著成效，但矿山整体的效率仍未达到人工水平。主要原因是不同的工艺环节采用自身的“云—边—端”建设模式，导致系统整体效率的提升遇到瓶颈，其短板主要在于“边缘层”的建设。

“边缘层”作为连接“云端”和“前端”的关键环节，起着核心作用。然而，由于“边缘层”缺乏统一的协议和标准，导致各个“云—边—端”系统在边缘层上无法得到有效整合。在此情况下，数据在不同系统之间无法实现流通，系统之间的互操作性较差，导致数据资源的利用效率较低，无法与开采进行深度融合。

此外，由于“边缘层”建设并未受到足够的重视，在实际操作中往往缺乏专业人员对边缘层的有效管理和维护，存在较大的安全风险。同时，由于“边缘层”处理的数据通常具有较高的实时性和复杂性，对硬件设备的性能和稳定性要求较高，但在实际应用中，硬件设备的性能和稳定性往往无法满足要求（施巍松等，2019）。

借鉴智能城市和交通系统中的路边智能概念（Singh et al.，2021），提出了一种适用于矿山环境的“边缘层”建设方案，即“矿边智能”。这个新概念源于对现有矿山“云—边—端”架构中“边缘层”问题的深度挖掘，以及针对这些问题所提出的解决方向。“矿边智能”强调在矿山现场进行实时、高效的数据处理和决策，以实现与矿山环境深度融合的智能化运营。

“矿边智能”被定义为一种专门针对矿山生产环境而设计的新型边缘智能技术体系，致力于在矿山“云—边—端”架构中，优化和强化“边缘层”的功能。其核心目标是通过构建在开采作业边缘侧的综合感知、分析和决策系统，推动多类“云—边—端”系统在边缘层上的有效整合，实现对智能装备的赋能和对上层决策的使能，突破智能矿山生产效率提升的瓶颈。

此外，“矿边”是一个具有地理、网络和技术多维度特性的概念。在物理层面上，“矿边”位于生产现场，靠近采矿装备和工作人员，是数据产生和采集的源点；在网络层面上，“矿边”靠近数据的用户，这些用户包括人工操作员、自动化设备甚至AI决策系统；在技术层面上，“矿边”是物联网技术与矿山生产场景的融合产物，是可以被“定义”的，如同“软件定义网络”“软件定义汽车”一样，可通过内层软件需求去部署、调整、更新和适配“矿边”在采矿各阶段的功能。因此，“矿边”是一个连接物理世界、网络空间和技术领域的关键节点，也是矿山智能化转型的重要驱动力。

目前，工业物联网技术正在与智能矿山进行紧密结合，被广泛应用于设备监控、环境监测和人员定位等多个领域，通过各种传感器和智能设备获取并处理矿山生产的实时数据，为决策提供支持（袁亮等，2020；葛虎胜等，2022）。但是，边缘层面上的数据互通、网络通信和安全性等问题，使得物联网技术无法在矿山生产中得到完全应用。

随着边缘数据量的增大，“云端”需要将大量实时性较高的运算需求下放，仅进行宏观层面的数据分析、决策和调控。“边缘”则需要承担更多原本部署在“云端”的计算任务，提供更多的边缘细观数据分析、决策和调控服务。同时，“前端”设备的预测和决策任务将部署在具备更强综合分析能力的边缘计算节点上进行融合分析，轻量化“前端”设备并使其专注于环境感知和动作任务执行，进而提高“前端”集群的协同能力和整体效率，如图2所示。

为充分发挥边缘技术在矿山场景中的潜能，“矿边智能”将主要由物理基础部分和应用服务部分组成。

（1）物理基础

“矿边智能”的基础部分主要由边缘设备、通信网络和安全保障系统组成，如图3所示。边缘设备包括但不限于部署在“前端”或矿山生产现场中的硬件设施，如各类环境数据传感器，用于采集环境参数和设备信息。此外，还有大量计算设备被部署于边缘侧，如边缘服务器或边缘计算节点，进行现场数据处理和分析，既降低了数据传输的压力，也保证了本地数据的安全性和隐私性。

通信是实现物联网技术的基础。为了保证边缘设备与云端服务器和前端设备之间的高载荷信息传输，矿山现场需要部署稳定且高效的通信网络，包括各种有线网络（如光纤和以太网等），也包括无线网络（如Wi-Fi和5G等多型网络模式），具体取决于实际应用场景和特定需求。

最后，鉴于矿山环境的特殊性和危险性，保障边缘设备的安全与稳定运行是至关重要的。设备需要配备各种安全措施，如防尘、防水和防爆等，以确保设备在恶劣环境中能够正常运行。此外，需要有专门的安全管理人员对边缘设备进行定期巡查和维护，以确保设备的持续可用性和安全性。

（2）应用服务

“矿边智能”的应用服务部分是整个系统的核心，包括决策服务、信息服务、融合服务、状态服务和位置服务等。这些服务通过对采集数据进行高级处理和分析，实现更加智能化的矿山操作和管理。

决策服务通过对从各节点采集的数据进行预处理和分析，为矿山的关键决策提供支持，优化生产策略和资源配置。信息服务负责数据获取、存储、检索和分发，满足各种信息需求。融合服务对来自多源的数据进行有效融合，以提供全面、准确的信息，尤其是处理异构数据和适配多协议。状态服务实时监控矿山各种状态，如设备、生产和环境状态，提供实时预警，确保生产安全。位置服务则对矿山中的人员和设备位置进行精确追踪和管理，以进行准确的定位和调度。

这些服务将在“矿边智能”提供的兼容性平台上运行，该平台允许各种不同的服务进行接入和整合，实现多源应用服务的融合，并为“边缘层”的管理和维护提供支持，降低安全风险，处理高实时性和复杂性的数据，满足硬件设备对性能和稳定性的需求，如图4所示。

“矿边智能”面临的核心挑战在于数据融合、数据通讯和安全性。其中，数据融合要求统一和整合来自不同设备和服务的多源数据，形成全面、准确的信息视图；数据通讯问题涉及如何在矿山环境中的多元设备之间实现稳定、高效和实时的数据传输；安全性则需确保所有设备和数据流得到足够的保护，防止非法访问或篡改。这3个方面将构成实现“矿边智能”的关键技术，也是该领域研究和开发的主攻方向。

数据融合是实现边缘技术的关键（Peng et al.，2019），特别是在应对矿山设备和场景多样性时更为重要。为构建一体化智能矿山边缘平台，需要实现异构数据的聚合和统一表示，以便于灵活且高效地服务不同类型的矿山智能化应用。具体而言，主要解决异构数据融合和网络兼容性两大问题。

①异构数据处理

在智能矿山场景下，设备和服务的多样性导致了通信协议、数据格式和数据语义的异构性。这种异构性带来了一系列挑战，尤其是在实现数据的统一标准化和互通性方面。为了解决这些问题，实现各种服务的高效整合，“矿边智能”需重点关注异构数据处理。

异构数据的来源主要包括2个方面：一是来自各种传感器和生产过程的数据；二是来自多种设备和服务提供商的数据。这些数据在格式和语义上的差异，使得直接的整合和应用变得困难。此外，提高设备和服务在协同工作中的适配性也相当重要，一方面，设备需要能够接收并处理来自“矿边智能”的上层信息，如全局地图和生产规划数据；另一方面，设备也是数据的“生产者”，需要采集周围环境信息并生成数据供其他设备和服务使用，如创建局部地图来更新全局地图。

为解决上述问题，建议采用一种可行的方案，即OPC 统一架构（OPC UA）。这是由OPC基金会推出的工业自动化数据交互标准，是一个跨平台、开放、安全可靠的技术框架，主要用于在工业自动化系统中实现设备与设备、设备与服务器之间的数据互通（王剑等，2023）。OPC UA支持各种常见的操作系统和编程语言，并能与各种工业设备和系统进行交互，使得它在解决智能矿山数据异构问题上具有很高的适应性和灵活性，如图5所示。

②异构网络处理

在智能矿山体系中，不同类型的设备和服务通常需要不同的网络协议，如使用有线以太网协议和使用无线Wi-Fi或5G蜂窝网络协议。这样的网络环境多样性导致设备之间的互通性和网络资源整合成为一项复杂的任务。同时，传统的网络架构往往较为固定和僵化，并不适应智能矿山环境的动态变化。

为了解决此类问题，可将软件定义网络（Software Defined Network，SDN）应用于“矿边智能”中。SDN是一种新型的网络架构，其核心思想是将网络的控制层和数据转发层进行分离（金志刚等，2023）。在SDN架构中，网络控制功能被集中在一个或多个控制器上，而数据转发则由网络设备负责（柳义筠等，2023），如图6所示。这种分离的架构使得网络设备可以根据控制器的指令动态调整其转发策略，实现网络配置的灵活性和动态性。

利用SDN特性，可以轻松实现不同网络之间的互联互通，通过统一的网络控制，更好地管理和优化网络资源，如流量调度和均衡负载等，从而提高网络性能和稳定性，为“矿边智能”运作提供重要的通信基础。

在矿山环境中，确保通信实时性是关键，任何延迟均可能导致设备故障甚至危及人员安全。为了解决通信过程中的延迟问题，可以采取以下措施：

①计算任务下放。将云端巨量计算任务下沉至边缘计算节点，而将前端设备复杂计算任务上浮至边缘侧，不仅极大地提高了数据处理速度，降低了网络延迟，而且进一步降低了数据传输压力，提高了整个系统的灵活性和实时性，有助于“矿边智能”更好地适应和服务矿山实际生产。

②低延迟网络。5G技术的引入为解决通信延迟问题提供了切实可行的技术路径。5G网络特性之一就是超低延迟，其传输延迟可以降至毫秒级别，明显优于以往的网络技术（赵国锋等，2015）。这种超低延迟性的体现不仅能够极大地减少数据传输过程中的时间消耗，提高数据处理速度，而且能够使数据实时地在矿山各个节点之间进行传输和交换，从而保证整个系统在进行高负荷工作时仍能保持高效稳定。此外，5G技术的大带宽和高可靠性也使得大量并行通信成为可能，有力地支撑了“矿边智能”的多元服务需求。

③时间敏感网络。时间敏感网络（Time Sensitive Networking，TSN）是一种全新的网络技术，其核心特性是能保证在一个预设定的时间内完成数据的传输和处理，从而确保网络的实时性和可预测性。TSN具备多项关键技术，时间同步是其中之一，它能实现各网络节点的精确时钟同步，从而使得网络中的数据传输能按照预设的时间计划进行。此外，TSN还引入了流量调度机制，该机制能够优化网络资源的分配，保证关键任务的优先级，从而进一步降低系统的通信延迟（蔡岳平等，2021）。在智能矿山场景下，TSN技术能够提供一个稳定可靠的数据传输通道，确保在复杂矿山环境下各类数据能按照设定的时间要求完成传输和处理。因此，TSN技术的应用将会进一步推动“矿边智能”性能的提升。

在矿山边缘侧建设中，安全保障技术涵盖数据安全和设备安全两大方面。数据安全依赖于数据加密、访问控制策略以及备份和恢复机制，保证数据在传输和处理过程中的完整性和保密性。设备安全则强调边缘设备的物理防护和定期的设备巡检，确保设备在恶劣的矿山环境中稳定运行。

①数据安全

数据安全的维护涉及多层次的防护措施。在基础层面，需部署如防火墙、抗DDoS攻击、数据泄漏和入侵检测系统等防护设备，以筑牢防线（马力等，2019）。在全局视角下，要实现各层级的安全特性设计，包括统一的态势感知、安全管理、身份认证和安全运维体系（张佳乐等，2018）。持续提升安全防护水平，关键在于推动关键技术的研发与应用，如数据加密、访问控制和漏洞监测等，同时借助数据备份与恢复、冗余设计以及容错设计等提升系统稳健性，结合机器学习和深度学习等人工智能技术，分析处理安全大数据，持续改善和增强安全防御体系，以满足智能矿山的全方位安全需求。

②设备安全

矿山生产现场环境较为恶劣，具有高粉尘、高温度、高湿度和震动等特点，要求边缘设备具备较高的物理防护能力，包括防尘、防震和防水等，以保证设备在恶劣环境中仍能稳定高效地运行。这就要求设备在设计或选型阶段充分考虑环境适应性问题，选择高性能和高可靠性设备，还需要在使用过程中定期进行设备巡检和维护，及时发现和解决设备运行中的问题，否则会造成设备性能下降，使数据采集不及时、不到位，导致矿山整体生产效率降低。

“矿边智能”融合了数字化技术、多源信息感知融合、数字建模与仿真技术等先进技术手段，通过建立物理世界与数字世界的联接和互动，能够有效提高矿山生产的智能化程度。这种联接和互动为实现矿山生产全流程的安全高效提供了技术保障，同时通过智能分析技术，构建了矿山经营决策者与开采场景及装备的联接与互动，进一步推动了生产与运营智能化。在这个过程中，智能分析决策算法起着核心作用，其赋能智能装备、使能上层决策并强化各设备各系统间协同能力和与“云端”决策的耦合能力，为整个矿山生产系统注入了新动力。

作为一种针对矿业特化的边缘计算技术，“矿边智能”通过使能、融合、集群、协同和赋能等策略，深化了传统采矿模式的转变，使“前端”智能装备更加适配采矿场景，“云端”决策变得更加及时和精准。该项技术推动了矿业开采模式从“人对人，人对机械”的交互向“人对数字世界，数字世界对设备”的新型开采组织关系的转变。在面临资源紧张、生产效率和安全性要求日益提高的背景下，“矿边智能”为矿山生产带来了更有针对性的优化和创新，成为未来智能矿山建设的关键因素和必然趋势。

“矿边智能”概念的提出，为深入系统性研究提供了理论支撑，为解决智能矿山建设中的复杂问题提供了研究路径，也为采矿技术的创新提出了新命题。

长期以来，由于受各种因素的限制，新兴技术往往需要去适应固有的开采场景和工艺，导致新技术推广和应用相对缓慢，或难以在特定场景中得到有效实施。而“矿边智能”通过先进的边缘计算技术和全新的系统部署方式，为传统开采模式带来了创新和转变，使得矿山开采模式能够主动通过智能化重塑去更好地适应新技术的需求和发展，加快矿山智能化建设步伐。

“矿边智能”与传统开采模式的融合主要体现在3个方面，分别是开采技术重构、开采场景再造和开采工艺重塑。其中，技术重构强调应用边缘智能技术实现高度智能化与无人化；场景再造旨在适配新开采技术需求下的传感器与场景布局；工艺重塑则集中在基于新开采技术需求下以“智能开采”为主导的IT结构与设备部署的调整与改进。上述3个方面相辅相成，支撑形成了“矿边智能”体系下的新型开采模式，从原有的由新技术适应开采模式转变为由开采模式适应新技术或二者相互适应的新局面。

开采技术决定开采工艺和场景，原有开采技术在融入智能化技术后，必须进行技术性调整甚至技术重构以适应更先进的方法。开采技术重构不仅需要引入新的工具或智能化装备，而且要对整个开采过程进行深度优化和调整，增加新的流程或技术手段，以最大限度地提高生产效率和降低开采成本。首先，智能开采设备将大幅提高开采自动化程度，从而显著提升生产安全性和工作效率。其次，大数据和学习算法的运用能够对矿体进行精确预测和管理，有助于优化开采效率。此外，运用物联网技术和传感器技术，能够实时监测开采环境，及时调整开采策略，避免发生安全事故。5G通信技术实现设备远程监管与操控，进一步提高了工作效率。最后，所有设备和系统均通过软件进行管理和调度，以实现资源的最优配置，这正是“软件定义矿边”的核心理念，强调软件集成在具体矿山开采中的重要性，标志着矿山开采技术进入了一个新的智能化时代。

在开采技术智能化重构的背景下，为了更好地适应智能化设备和新工作流程的需求，需要对原有采矿场景进行重定义与再造。首先，大量的感知传感器将被布置在场景各处，收集多样化场景数据，实现对矿山环境和设备状态的实时精确掌握，从而使“矿边智能”系统能够在第一时间发现潜在问题和风险，并及时采取有效措施进行应对。同时，随着智能装备的广泛应用，原有场景中的人员配置及所需的人员保障系统将会发生变化，需要重新设计各类作业空间和通道，以适应自动化设备的尺寸和操作需求。在此过程中，采场结构、铲装场景、通风系统和运输路线等均需要进行调整和优化。此外，需要加强对作业人员的培训，使其技能得到提升，以确保作业人员能够有效地适应新的工作场景和要求。

传统采矿工艺以人为中心，需要大量的作业人员，因此设计参数时均会考虑人员的活动需求，而在智能化和自动化设备的辅助下，这种以人为主导的工作方式将会发生根本性的变化。繁琐或危险的操作将会被智能设备所替代，人员的角色将更多地转变为监督和决策，而非直接参与每一个操作环节，随之会产生新的工作流程和操作规范。

在“矿边智能”技术的引领下，开采工艺与边缘计算将实现高度融合，改变传统采矿的中心化和线性工艺。通过实时数据处理，开采决策更快速且准确，提高了开采效率和安全性。该技术增强了工艺流程的灵活性和适应性，能够自动调整开采方案以应对异常情况，更有效地配置人力和设备资源，更灵活地部署相应技术模块。同时，该技术也促使人员作业从体力劳动转向更精细和复杂的管理和决策任务。此外，智能技术还能持续监控设备和环境，及时进行自我修复或调整，降低生产中断的风险。这种融合不仅涵盖了凿岩、爆破、落矿、铲装和运输等各个采矿环节，而且在降低生产成本和提高安全性方面取得了明显成效。具体而言，凿岩和爆破可采用更精确的算法进行控制，从而减少无效作业，降低噪声和震动；落矿和铲装可利用更高效的自动化设备，降低人力需求；运输可使用无人驾驶车辆，提高运输效率，降低事故风险。

随着新型信息技术在矿业领域的应用，智能矿山发展正处于关键阶段，其中“云—边—端”架构逐渐成为主流，但这一体系的短板在于缺乏标准化的“边缘层”，导致数据流通和系统协同效率低下。为解决这一问题，本文提出了“矿边智能”概念，专注于“边缘层”的优化和整合，不仅能够突破生产效率瓶颈，而且有助于实现更灵活、更安全的智能矿山运营。“矿边智能”侧重于物理基础和应用服务2个方面，强调解决数据融合、信息通信和安全等关键技术问题，促进传统采矿模式的革新，推动开采模式向新型组织关系的转变，推动传统矿业向更高效、更智能的方向发展。

智能技术在矿业领域的应用尚处于起步阶段，只有将智能技术与矿山实际生产进行深度适配、特化、融合和迭代，“矿边智能”才能为矿山提供安全、高效的技术支撑。研究认为“矿边智能”的未来发展方向将集中在以下领域：

（1）深度融合采矿与智能技术：侧重于如何将传统的采矿技术与现代智能技术进行紧密融合，以加速矿业的数字化和智能化转型。

（2）优化基于采矿工艺的决策技术：侧重于利用矿业生产过程中产生的大数据，结合采矿工艺需求来提高决策效率和准确度。

（3）创新复杂开采场景的网络架构、位置服务与通信技术：针对广连接、高并发、高带宽、低延时且高可靠的通信和定位需求，提出新的网络架构和高速通信技术，提供高精度实时人员和设备位置服务。

（4）发展复杂开采场景环境感知技术：对于多样化和动态化的矿山场景，如何更有效地进行时空信息获取、环境感知和实时数据收集将是未来的关键研究方向。

（5）完善“矿边”多源信息融合与分析技术：面对海量的采矿数据，提出新方案处理数据格式和协议的兼容性问题，实现多源、多尺度和多频次数据的有效融合和分析。