近年来，随着5G技术和人工智能技术的不断发展，各行业都在加速向智能化转型。在8月27日举办的5G+智能矿山安全大会上，中国矿业大学（北京）人工智能学院院长杨克虎就人工智能技术在矿山智能化发展中的赋能作用进行了主旨发言，为矿山行业的未来发展带来了新思路。

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杨克虎指出，矿山作为资源开发的重要领域，一直面临着安全隐患和环境压力。尽管传统矿业已经有数百年的历史，但与现代科技尤其是人工智能相结合，仍是一个新兴的研究方向。在许多矿山企业中，大量的数据仍然没有被充分利用，而这些数据，如正确分析和应用，可以极大提高矿山的效率和安全性。

人工智能在矿山智能化中拥有着以下核心价值，一是数据分析和预测：通过对大量矿山数据的分析，人工智能可以预测矿区的矿产分布、开采难度等关键信息，帮助企业做出更为精确和合理的决策。二是实时监控和警报：通过传感器和人工智能算法，可以实时监控矿区的各种情况，如气体浓度、土壤稳定性等，并在异常情况下及时发出警报，避免事故发生。三是自动化和优化：人工智能可以自动化许多矿山的运营流程，并持续地根据实际情况进行优化，提高效率。四是安全评估：人工智能可以通过对大量数据的分析，评估矿山的安全状况，帮助企业及时发现潜在风险，并采取措施进行防范。

杨克虎以煤矿为例说明了矿山智能化是矿业高质量发展的必由之路。他认为，实现矿山智能化，就是在装备智能的基础上，运用新型的采矿方法与工艺，以大数据智能为辅，实现矿山减人、增安、提效，最终使矿山智能化成为现实。

此外，杨克虎还强调了人工智能在矿山智能化预测方面的潜力，矿山人工智能可以实现智能感知、智能认知、智能决策、智能控制。通过分析历史数据和趋势，人工智能系统可以预判风险，导航定位，灾害预警，生产调度，自动调速，重载控制，预测矿石的产量、质量信息等，帮助矿山企业更好地制订生产计划和资源配置策略。这种智能预测可以提高生产效率，降低生产成本，推动矿山行业向更加智能化和高效化的方向发展。

杨克虎表示，由于矿山的复杂性和特殊性，人工智能在矿山行业的应用中可能面临一些困境和挑战。他指出，数据的质量和数量是人工智能算法能否有效运行的关键因素。在矿山，数据采集和整理可能会有一些困难，这需要各方共同努力，建立健全的数据采集和管理系统。此外，人工智能技术的引入还需要专业人才的支持，矿企还需要加强人才培养和引进，确保人工智能技术的有效应用。

杨克虎还明确指出了矿山人工智能未来的重点任务，一是要加强矿山人工智能基础设施建设，二是要研究矿山智能模型与算法，三是研发矿山智能化装备、开发矿山智能化技术，四是建设一批矿山智能化系统应用示范项目。