当前，智能化露天矿的建设工作面临2 方面关键问题。首先，部分矿山企业尚处于信息化建设的初级阶段，对矿山智能化的认识仍局限于装备智能化、无人化等具体建设方向，而对于智能化技术与矿山设计及矿山工程庞大技术体系的深度融合缺乏深刻理解，认识局限性制约了矿山智能化建设的全面性和深入性；其次，诸多研究工作侧重于整体框架的宏观阐述，决策−管理−执行的宏观结构、数据采集系统、应用系统、过滤系统和核心系统的宏观建设目标以及物联网、大数据及人工智能、云计算技术的宏观技术手段等。宏观层面探讨为智能化露天矿的建设提供了方向性指导，但围绕智能化建设的基础理论方法的研究工作却相对匮乏。

基于系统化专业知识体系，构建坚实体系基础，形成专业的逻辑分析与推理方法，把握智能化露天矿的发展方向及实施途径。鉴于此，笔者详细分析露天开采特点的基础，深入研究智能化露天矿的内涵，揭示露天矿智能化升级中价值产出的基本逻辑。通过重塑认识、统一思想、形成共识，期望为我国露天矿的智能化建设工作探索出清晰的方向，推动行业的持续健康发展。

露天开采与地下开采的差异性

（1） 地下开采特点

地下开采指从地表向地下掘进井巷通达矿体，在地下封闭空间内建立完整的提升、运输、通风、排水、供电、供水等生产系统及其辅助生产系统，并进行有用矿物回采作业的总称。我国煤矿地质、水文地质条件总体复杂，大多数地下开采矿山存在顶板垮塌、粉尘爆炸、有毒有害气体喷出、火灾、水灾等风险。由于地下开采复杂多变的生产环境难以控制，生产过程中存在着大量的随机性和复杂性，导致很多事故人为不可控，因此地下开采智能化升级的首要目标是解决安全生产的问题，其次才是劳动生产率和效率的问题。鉴于上述原因，袁亮院士等学者提出地下开采迫切地需要将不同地质条件的煤炭开采扰动影响、致灾要素、开采引发生态环境破坏等统筹考虑，时空上准确高效的煤炭无人（少人） 智能开采与灾害防控一体化的采矿新模式。

（2） 露天开采特点

露天开采是借助工程机械设备对地表直接开挖，自上而下逐层移走矿体上的覆盖物，在地表形成阶梯状的深坑直至坑底，最终开采矿物的过程。露天开采的穿孔、爆破、采装、运输、排弃等主要生产环节均在地上半开放空间进行，因此露天开采本质上为大型土石方移运工程。露天开采中主要的事故种类包括滑坡灾害、车辆碰撞、煤层自燃、粉尘污染、噪音危害等，开采过程中在生产安全方面的压力远低于地下开采。露天开采与地下开采显著不同的是生产环境一般较为简单，安全程度较高，灾害类型简单、可控程度较高，生产过程中存在随机性和复杂性影响开采经济效益。

（3） 露天开采与地下开采学科的异同

在国内学科分类方法中，露天开采及地下开采同属于采矿工程专业二级学科，但国外诸多大学却将露天开采专业划分至土木工程学科之下，主要原因是露天开采及地下开采2 个方向完全是由2 套基础理论体系支撑。矿业高校采矿专业中地下开采方向本科专业课程设置为矿山压力及其控制、井巷工程、矿井通风与安全、采掘机械等，学科侧重于力学、安全、通风等方向；而露天开采方向的专业课程设置为露天矿设计原理、露天采矿工艺、露天采掘机械、露天矿运输设备、露天矿爆破工程、露天矿环境保护、露天矿边坡工程等，学科侧重于设备与工程施工、运筹与决策等方向。从学科基础角度来看，露天开采基础理论体系与系统工程关联更为紧密，侧重于系统决策与控制，展现了鲜明的软科学特性。非矿业领域专家学者认为相较于以固体力学、流体力学、工程力学等专业为基础的地下开采，露天开采缺乏专业核心技术。

露天开采专业技术及知识体系

露天开采本质上是大型的土石方剥离工程，其生产安全性远高于地下开采，除了法规、政策因素外，工程经济问题是露天开采最大的限制条件。因此从系统控制理论的视角来看，露天矿生产、经营及管理的本质是以工程经济为宏观约束条件，对矿山大系统状态加以控制，使得系统能够达到且稳定保持安全、高效、环保及可持续发展的状态。行业在发展中逐步形成了一整套露天开采技术及知识体系，具体包括3 个方面。

（1） 露天开采基础理论体系

为实现对复杂大系统的描述、分析与控制决策，发展了包括矿床地质模型及地质资源评价理论、露天煤田开发优序决策理论、开采境界设计理论、设备选型与配套方法、生产工艺及系统优化、开采程序优化设计、土岩流量流向优化设计、剥采计划优化设计、方案经济评价、边坡稳定、绿色开采等诸多内容的基础理论体系。

（2） 工程经验知识体系

为实现对复杂大系统的实际控制，露天开采行业在生产实践中逐步积累了穿孔、爆破、采装、运输、排弃、整备/工务、机电管理、供电辅助、边坡治理、安全环保等系列业务自身、业务与业务之间协调配合的工程生产组织管理与工程实践经验体系。经验知识体系本质上是一种非结构化知识体系，比较难以用语言、图表、数据等精准表示，也难以简单概括为某种单一理论体系。一般须通过工程实践，实现知识传承和多种理论叠加，此为露天采矿作为工程应用学科有别于其他理工科的最大特点。

（3） 工艺及装备技术体系

机械装备是矿山工程的执行单元，装备发展促进开采工艺革新，工艺革新又带动矿山工程经验知识体系与露天开采基础理论体系的发展。我国露天开采工艺从最初单斗铁道工艺、单斗−卡车间断式工艺，逐步引入了破碎站半连续工艺、拉斗铲倒堆工艺、轮斗铲全连续工艺等等，向着设备大型化、开采技术多样化、开采工艺简约化的方向不断发展。

露天开采大系统的决策与控制问题

近20 年露天开采行业的进步，更多依赖于工艺及装备技术体系的发展与工程经验知识体系的积累，而非理论的创新与应用，根本原因在于露天生产工艺、生产设备和生产过程、内外部环境越来越复杂，对露天复杂大系统的认知与控制能力呈现出减弱趋势，传统理论指导下的系统决策与控制手段收效愈发不明显，具体表现为4 个方面。

（1） 对矿山大系统的准确描述是实现系统控制的前提条件，必须建立受控系统以及控制过程的模型。露天矿是由生产环境、生产工艺、生产过程、生产设备、生产人员等要素构成的复杂大系统，系统要素众多，系统与要素、要素与要素、子系统与外部环境形成的结构与层次复杂、系统整体与局部功能多样，且系统始终处于动态变化之中，因此基于理论开展系统建模的难度大、准确性低，生产中需要大量经验丰富、理论扎实的技术及研究人员作为重要支撑，而当前行业高水平综合专业人才严重匮乏。

（2） 为了实现有效控制，还需要获取完整的决策与控制信息，因此矿山生产、经营及管理中必须具备信息搜集、信息传递、信息加工3 个环节的正常功能。传统露天矿生产中，矿山设计、生产组织、经营管理普遍缺乏精准、快捷的感知手段，作业场景中大量重要数据无法准确获取。在露天矿数字化建设工作完成之前，基本无法对决策与控制信息的真实性、及时性、适用性与系统性作较高的要求。

（3） 决策是实现大系统控制至关重要的环节，由于分析与决策时常缺乏关键数据及方法支撑，采集到的信息无法准确、全面反映研究对象的内在规律与外部联系，且理论在各种复杂的主客观条件下不可行，因此实践中工程经验知识体系不得不替代理论优化设计指导决策。由于人本身对于复杂大系统的认识存在一定局限性，随着系统复杂程度提高，仅凭借人的脑力，已经无法实现对系统的全面认知与全局考虑，难以开展科学精准决策。

（4） 精准且有效执行是系统决策与控制的最终环节，因难以实现矿山大系统的准确描述，分析与决策时缺乏关键数据及方法，执行时仅能依靠以人为经验为主导的模糊控制，最终导致矿山生产中形成了模糊感知、粗略分析、经验决策、粗放执行模式，露天矿处于相对粗放的生产、管理与经营状态。

综上所述，露天开采大系统的自由度高、系统复杂、不确定性大、系统实际控制能力弱，表面上是理论与实践的脱节、设计与生产的脱节，本质上是大系统感知、分析的部分环节缺失、决策与执行环节的脱节。上述情况导致露天开采技术的发展遇到了巨大瓶颈，而智能化技术将是辅助行业突破瓶颈的发展关键。

智能化露天矿的内涵

信息论、系统论、控制论（简称“三论”） 是露天矿智能化的理论基石。露天采矿行业近30 年的发展过程中，矿山物联网、数字矿山、感知矿山、智能化矿山、矿山信息物理系统、互联网+矿山、工业4.0+矿山、矿山“两化”融合等所有与矿山信息化相关的概念，皆是“三论”思想的不同表述方式，本质上都是以矿山生产、管理、经营中经验驱动的粗放型决策控制，变为数据驱动的精细化决策控制。

露天矿智能化的基本逻辑

露天矿智能化的基本逻辑是通过信息化技术的应用提高矿山生产、经营及管理大系统的决策与控制水平，解决露天矿高效、安全、环保与可持续问题，考虑信息化技术特点、露天采矿特点与当前行业制约性因素，目前露天矿通过智能化建设，在安全与环保方面已经很难突破，实际上最终落脚点仍应是高效与可持续发展。

露天矿智能化不等同于无人化概念，主要原因首先是描述对象不同，智能化、智慧化的描述对象是露天矿大系统，强调的是大系统决策与控制水平的高低；无人化的描述对象主要是矿山装备，强调的是设备的自动化运行；其次是应用场景不同，露天开采场景的重要特点是生产安全、劳动条件好，不能照搬地下开采少人则安、无人则安的概念。从科学技术水平和投入产出的效益角度，现阶段针对复杂作业场景没有必要大规模开展无人化建设工作，上述基本框架是开展智能化露天矿建设的必要前提。

露天矿智能化的基本内涵

智能化露天矿生产中，通过现代通信、传感器、物联网、大数据等信息技术的应用，精准采集生产、经营及管理中人、机、物、环、管等关键数据，精准量化描述大系统内外部各种现象的内在因果及关联关系，将传统经验性认识升级为量化规律性知识，再结合实际业务特点，依据量化数据与规律做出科学决策。

从信息论角度来看，露天矿智能化升级的本质是通过数字化技术构建了信息获取、传递、加工、转化处理的基本流程与手段，将未知或者模糊的信息精准量化，减少地质与勘探、矿山设计与决策、矿山工程生产组织管理、矿山装备维检、矿山安全管理、矿山经营管理等多业务系统的不确定性。

从系统论角度来看，露天矿智能化升级的本质是通过科学、精确的分析方法，定量描述采矿大系统内部机制与发展过程的状态演化过程，提高对不同采矿业务系统及子系统之间结构、层次、要素、功能等内部特征、演化机理、发展过程的认知水平，进而更科学地对大系统施加控制。

从控制论的角度来看，露天矿智能化升级的本质是基于充足的矿山生产、管理及经营信息以及对大系统内部特征、演化机理、发展过程的深刻认识，依据内外部条件变化对矿山大系统施加控制并精准执行，使得大系统稳定保持在高效、安全、环保、可持续的预定状态。

智能化露天矿的基本特征

传统露天矿与智能化露天矿的根本差异在于决策与控制水平不同，智能化露天矿具有3个重要特征。

（1） 针对系统优化控制的频率，从传统生产中的静态控制转为动态优化控制，根据地质情况、装备状态、市场情况、外部政策等不同内外部状态，实时动态调整生产计划、设备作业方式、生产经营目标等，提高生产、管理、经营过程优化控制的频率以追求经济效益与社会效益的最大化。

（2） 针对系统优化控制的范围，充分发挥对露天采矿大系统的全新认识，摒弃以往“头痛医头脚痛医脚”的落后方式，实现跨设备部件、跨作业设备、跨生产环节、跨工艺系统、跨业务范畴的全局考虑，从传统的局部单一环节优化控制转为整体大系统的全局优化控制。

（3） 针对系统优化控制的方法论，从实体优化走向虚实结合优化，打破传统理论优化方法及主观经验分析方法中所存在的局限性，从传统的实践试错转为计算机模拟推演仿真，实现优化方案的提前预演，提高生产、管理与经营决策控制的综合性、全面性、可实施性。

智能化露天矿数据价值产出的基本逻辑

露天矿智能化升级的本质是由经验驱动的粗放性决策控制变为数据驱动的精细化决策控制，从模糊感知、粗略分析、经验决策、粗放执行变为全面感知、深度分析、科学决策、精准执行，在此过程中，隐性信息依次加工成显性数据、规律性知识、策略性知识。按照数据驱动的先后次序，将产生的价值命名为展示价值、研究价值、潜在应用价值、应用价值，传统经验驱动的粗放型决策控制逻辑如图1 所示，数据驱动的精细化决策控制逻辑如图2 所示。

图1　传统经验驱动的粗放型决策控制逻辑

图2　数据驱动的精细化决策控制逻辑

全面感知产生展示价值

全面感知是对系统内外部状态数据的全环节、全过程、全要素及完整信息的精准获取，包括露天矿作业时蕴含着大量隐性信息，此类信息暗含在生产过程中的温度、压力、尺寸、速度、电流等物理量，以及面积、功率、压强等基于基础物理量计算得出的导出量。在缺乏精准测量手段的条件下，仅能对上述物理量得出感性描述，而通过传感器、物联网等数据采集技术，将此物理实体背后的隐性信息加以量化使数据“可见”。

智能化露天矿的基础是构建针对物理世界数据自动收集、自动传递、自动加工的运行体系，为决策与控制提供精准的数据。隐性信息通过感知变为显性数据，产生了展示价值。通过传感器技术获取了钻机钻进时的振动及钻杆阻力等数据，但如果缺乏现场生产经验及基础理论知识，获取数据后仅能用于展示，未展示数据背后的深层含义，无法进一步挖掘数据价值。

在深刻理解露天开采基础理论体系、工程经验知识体系、工艺及装备技术体系的基础上，首先，明确感知目标，将与研究目标相关的人、机、物、环、管等相关数据信息进行系统性全面采集；其次，明确不同目标场景下数据信息的具体要求，确保数据的真实性与适用性；最后，根据不同目标场景选择合理的感知、通信及存储手段，确保数据的及时性与可靠性。

深度分析产生研究价值

深度分析是对隐性信息显性化的基础上，对显性数据进一步加工与理解。大量显性数据并不一定能够直观体现出物理实体之间的内在联系，需要经过专业化、实时、快速的分析环节，一般包括以下3 种形式。

（1） 针对矿山某一特定场景，不涉及系统内部的结构和相互关系，仅从其输入输出的特点了解该系统规律，在“黑箱条件”下建立输入输出的对应关系。此形式基于弱人工智能技术，不需要人为过多干预，由系统自主提炼数据处理规则。

（2） 涉及系统部分结构和相关关系，但机理模型构建方面尚不完善，在“灰箱条件”下建立输入输出的对应关系，需要人工参与开展分析与建模。

（3） 对系统内部的结构与相互关系完全掌握，建立完善的机理模型，在“白箱条件”下建立完整的对应关系。

通过上述3 类形式，最终实现对生产中的各种现象的内在因果性或关联性关系的量化描述。

深度分析是决策与控制的前置环节，此环节中显性数据通过深度分析变为规律性知识，产生了研究价值。例如，基于不同岩石条件下钻机钻进的振动及钻杆阻力的海量数据，通过数据分析就可得到岩石性质和钻杆阻力等指标之间的部分规律，进而将规律形成公式、图表、数据库等诸多形式的描述，用于优化改进钻机设备、提高钻机生产效率、指导爆破设计等方面。

科学决策产生潜在应用价值

科学决策是对信息的综合处理，此环节中，规律性知识通过科学决策变为策略性知识，产生了潜在应用价值。从深度分析环节开始，具体专业技术知识在价值产出中起到了关键的主导作用，直至科学决策环节，才能产出真正的实际价值，此为连续且不可分割的过程。

为便于理解科学决策产生潜在应用价值，以岩石性质和钻杆阻力为例具体说明。

岩石性质指标实际上包括了岩石弹性模量、泊松比、抗压强度、抗剪强度、抗拉强度等诸多指标，钻机钻进中的工况参数包括了转速、转矩、钻速、功率等，钻杆钻进中承受了巨大的内外压、扭曲、弯曲和振动，诸多参数及指标相互耦合，呈现出极为复杂的非线性关系。在深刻认识上述特性的基础上进行爆破策略改进时，还需要基于外部环境参数（岩石爆破特性、断层裂缝发育情况），对炸药配置组分相关参数、抛掷爆破控制参数（孔网参数、装药参数、起爆方式）、抛掷爆破高台阶参数（台阶宽度、台阶高度） 等进行深入分析。露天矿生产环节环环相扣，爆破质量提高后，电铲挖掘作业时能耗降低、铲齿、绷绳等耗材成本降低、效率也得到了提高，由此产生了一连串的潜在应用价值。

以上分析表明，智能化露天矿建设中能产生重大价值的场景，其内部规律获取及策略制定的难度大，需要专业化的科学研究团队开展长期的科研与积累，以及大量基础学科背景知识作为支撑，不可能仅通过数据挖掘、数据分析等弱人工智能技术就可以直接得到。因此，深度分析、科学决策环节中价值产出的主导者是采矿、机电、管理等具体专业技术研究人员。

精准执行产生应用价值

精准执行是依据策略性知识，在生产中执行决策的过程。精准执行是完成大系统控制的最终环节，此环节中策略性知识得以实践，产生应用价值。由于露天矿业务的不同特点，执行过程体现形式多样，简单划分为以下2 类。

（1） 针对复杂的组织管理行为，精准执行的体现形式是OA任务管理系统，通过流程搭建任务分配机制，责任落实明确到人、具体到事、精确到时，实现对任务全过程状态的监控和互动，同时与绩效考核制度挂钩，提高运营效率和管理水平。

（2） 针对重复性、机械性操作行为，精准执行的体现形式是利用自动化技术，部分替代或者全部替代人的作业，例如针对推土机整备作业的复杂作业场景，应用自动化辅助驾驶系统提高工程施工的准确性；针对固定式破碎站的简单作业场景，应用自动化控制系统实现无人值守。

此环节中，决定应用价值产出的关键在于策略性知识与精准执行的融合程度。例如OA任务管理系统仅实现了任务系统化管理，但管理工作的策略性知识来源于决策者的基础理论与实践经验，如果决策者专业技术水平不足，引入OA任务管理系统也难以发挥其应用价值；无人卡车在一定程度上减少了人员工作量，但卡车作为露天矿运输环节的执行单元，其策略性知识来源于矿山采运排设计与矿山生产组织管理，如果脱离了大系统运行逻辑，仅发展设备单体无人化，无法最大化发挥无人卡车的重要应用价值。

智能化露天矿数据价值递增逻辑

露天采矿大系统业务层级多、系统结构复杂、子系统众多，每个子系统都是感知、分析、决策、执行全过程的数据流动闭环，同时子系统又是上一层级系统中数据流动中感知、分析、决策、执行局部环节，因此价值产出的闭环过程是由多个系统、子系统相互组合共同组成。

为了实现智能化露天矿价值的最大化产出，充分发挥各个子系统的功能与作用，使得元数据经过不同闭环反复加工，由次级子系统不断向上级系统流动，实现展示价值、研究价值、潜在应用价值、应用价值的循环迭代，螺旋上升，进而使得数据价值不断递增，此为露天矿大系统整体大于各部分总和的思想体现，数据价值不断递增的过程如图3所示。

图3　数据价值不断递增过程

露天矿智能化是智能化技术和以矿山设计及矿山工程为主体展开的庞大露天开采技术体系的深度融合，是复杂大系统全面转型升级的过程。矿山设计−矿山工程是露天矿最为根本、最为核心的业务主线，矿山所有部门围绕此主线开展工作。纵观智能化露天矿整个大系统，所有子系统数据最终都流向矿山设计−矿山工程的顶层数据闭环，在此实现价值最大化。

价值产出的基本逻辑、大系统的价值递增逻辑是开展智能化露天矿规划的重要依据，同时也是指导国家能源局《智能化示范煤矿验收管理办法（试行）》（露天部分） 制定的重要依据，以验收办法初稿中的矿山设计−矿山工程业务主线为例，包括以下4 个方面。

（1） 全面感知

露天矿设计与生产中所需要的信息涵盖了“人、机、物、环、管”各方面信息，定义空间地理信息（三维矿床信息、三维地表信息） 代表“环”，生产管理信息代表“人、机、物、管”，全面感知环节的建设思路为3个部分。

三维矿床信息：煤炭开采全寿命周期中，地质条件的精细探查是实现精准开采的基础。由于传统钻孔勘探手段解释精度有限，因此根据地质条件复杂程度，逐步引入磁法勘探、电法勘探、地震勘探等立体化地质勘探技术，辅助实现地质透明化感知，降低开采环境的不确定性。

三维地表信息：露天采场各要素的空间分布特征是规划设计、勘探建设、生产和运营管理的重要依据，为了实现快速、高精度获取上述信息，逐步引入三维激光扫描技术（车载或机载激光雷达）、图像序列建模技术（无人机图像序列建模）、卫星遥感技术等，作为传统测绘技术的补充。

生产管理信息：露天矿生产信息包括生产计划信息、工程质量信息、生产安全信息、能耗及材料消耗信息、设备运维信息、配件库存信息、各工艺环节生产管理信息等。上述信息的获取途径较为复杂，受限于感知技术及对信息逻辑关系的认识程度不足，当前大部分数据仍需要人工统计，将上述信息的感知工作统称为露天矿再数字化建设。

（2） 深度分析

获取到空间地理信息与生产管理信息后，需要专业的软件平台系统对数据信息开展分析处理，之后才能为决策工作提供参考依据，该环节主要实现以下3 个功能。

三维矿床模型管理：基于钻探、物探等手段获取的数据，构建露天矿高精度三维矿床模型；实现原始勘探数据、生产勘探数据和煤质数据的数字化管理、可视化展示；实现模型的实时更新、资源/储量的动态管理等功能，为采矿设计提供基础数据支撑。

三维地表模型管理：在三维矿床模型基础上，结合图像或激光扫描技术数据，实现三维地理空间信息数据的加工处理和控制功能；联合构建露天矿采场三维地表模型，实现剥、采、排矿山工程时空位置的动态更新与展示；为开采设计、生产计划编制、工程测量验收等工作提供重要的基础地理空间信息和决策支持。

露天矿时空演化过程管理：基于生产信息数据库，将三维动态矿山模型及其演变所形成的模型序列纳入时间维度下管理，形成可供量测和空间分析的动态三维时空数据库，具备实时模拟整个工程的时间和空间顺序的功能，实现露天矿历史生产状况回溯与超前演示，同时对生产、经营、管理全过程的实时数据实现统一采集、存储、管理、分析、展示等功能。

（3） 科学决策

矿山设计是矿山生产、管理与经营的灵魂，在矿山大系统中起到核心决策的作用，矿山设计智能化主要体现在先进辅助设计软件的应用上。在智能化初、中级阶段，至少应实现2 个阶段的功能目标。

短期生产计划的自动化编制、工艺的工作面参数、设备作业方式等工艺系统的辅助优化设计、台阶划分、工作线布置及推进方式、采场延深方式等开采程序问题的辅助优化设计、开拓运输系统的辅助优化设计、原煤及岩土调运方案的流量流向辅助优化设计、生产剥采比均衡、中长期剥采计划编制，排土计划编制。

在智能化高级阶段，通过露天矿虚拟仿真平台的应用，实现采矿计划仿真模拟与推演。综合考虑地质赋存可能存在的动态变化、矿山开采中设备作业规律的随机性、各作业环节突发事件的概率性等，影响开采过程连续性、稳定性、高效性的因素，以各环节、各部门的标准化作业流程及安全作业规程为基础规则，以一班或更短时间作为单位对实际开采过程进行细致推演，实现各环节、各阶段工程量、工程成本、工程进度的准确掌控，提高设计的综合性、全面性、可实施性。

（4） 精准执行

露天矿数据信息通过全面感知、深度分析、科学决策形成了策略方案后，需要通过矿山工程开展执行工作。

在生产组织管理上，建立露天矿的综合调度指挥平台，具体实现采装工程智能化管控、运输工程智能化管控、破碎环节作业计划与运行智能化管控、露天矿排土及尾矿库生产计划智能化管控。

在装备执行层面上，将开采方案、施工计划直接推送至工程机械，实现钻机、挖掘机、卡车、推土机等设备作业的智能引导、辅助操作、无人操作等功能。例如推土机自动找平系统中，推土机利用GPS、惯性导航等技术实时获取当前自身位置及轨迹信息，与无线终端所接收的采场模型进行比对，以增强现实、虚拟现实等技术将挖掘、回填物料区域、物料量等诸多信息呈现给操作人员，确保施工精度。

矿山设备既是精准执行环节中大系统的执行单元，又是全面感知环节中大系统的感知单元，采集空间地理信息及生产管理信息，反馈给露天矿时空演化过程管理系统，进一步指导生产计划、设备作业方式的动态调整。

总 结

（1） 露天开采的自由度远大于地下开采，工程经济问题是最大的限制条件，露天开采基础理论体系的发展与实践应用出现脱节，智能化技术将是辅助突破行业发展瓶颈的关键。露天矿智能化技术升级是智能化技术以矿山设计、矿山工程为主体展开的庞大露天开采技术体系的深度融合，是复杂大系统全面转型升级的过程。

（2） 露天矿智能化升级的本质是由经验驱动的粗放型决策控制变为数据驱动的精细化决策控制，从模糊感知、粗略分析、经验决策、粗放执行变为全面感知、深度分析、科学决策、精准执行，依次产生了展示价值、研究价值、潜在应用价值和应用价值。

（3） 智能化露天矿价值的最大化产出是充分发挥各子系统的功能与作用，使元数据经过不同闭环反复加工，由次级子系统不断向上级系统流动，实现展示价值、研究价值、潜在应用价值、应用价值的循环迭代，螺旋上升，进而使得数据价值不断递增。

基金项目：中国工程院战略研究与咨询资助项目（2021-7）；国家自然科学基金资助项目（41702327，41867033）

策划：李金松 编辑：李雅楠