应实现高精度地质模型构建，开展针对地层、岩性、断层等复杂地质条件的三维建模研究，实现高精度、多维度的地质模型构建，并确保实时动态更新，保持模型的准确性；并将多源异构的地质信息进行有效融合，实现模型的动态更新与实时获取，以适应矿山生产的不断变化。

——至2026年年底前。

具备智能化改造条件的矿山企业，应重点提高采煤智能化、掘进智能化和运输智能化水平。应对人工巡检类岗位进行智能化改造，通过机器人自动巡检技术或设备智能化自检分析技术替代人工作业，提升矿井本质安全水平。不同矿山企业需充分考虑自身生产的特殊性，应进一步发挥AI智能分析技术的学习能力，实现对特殊作业场景、人员行为和设备状态的智能识别、智能分析、智能决策和智能预警。应建设智能预警系统，利用模拟、大数据分析，结合实时监控数据，构建矿山开采数字孪生体透明地质系统，实现灾害的智能识别、评估和预警。利用云计算、大数据、人工智能、物联网等先进技术，建立矿山“一张图”，融合各类智能化生产系统和管理系统数据，构建多维度业务数据模型，实现多系统、多场景、多业务流程的智能生产安全联动管控。

其中要求A类矿山应符合以下要求：

1）智能矿山综合管控平台应基于B/S架构、云计算、大数据、人工智能、物联网等先进技术。实现矿山生产全过程的实时监控、调度指挥、安全监控、生产管理等核心功能，实现各子系统联动操作、集中监视控制和统一调度；

2）应建立矿山全息“一张图”系统，包综合集成安全生产实时监测数据和生产经营管理数据，实现基于位置服务的可视化展示和数据分析；

3）应建立综合管控数据中台，通过采集各个业务与管理类系统的数据，提供矿山级的生产成本管理、生产运营管理和综合管控。矿山数据平台层负责数据的统一存储，打造成数据采集分析平台，为矿山端的综合管控类的应用提供数据支撑。

4）应建立业务综合管控平台，实现一站式应用与管理，实现矿山多部门、多专业、多管理层面的数据集中应用、共享交互、决策支持、三维可视化展示和无纸化管理功能；应建立移动终端APP，支持设备运行状态、安全生产数据等信息的实时查询；

5）应建立矿山大数据分析决策平台，实现煤矿灾害智能监测预警与应急管理，实现危险源、危险场景的智能分析、预测、预警；实现生产系统和管理系统数据融合，并建立数据分析模型，实现各矿产能与资源调度的智能决策；

6）应制定明确的系统间数据访问规则，具有用户的统一身份认证、基于角色的访问控制、安全审计和系统日志自动分析与可靠性评价等功能；应制定统一的信息安全管理规章制度，保障智能化综合管控平台的信息安全。