實踐過程中，人工智能等新一代信息技術有諸多契合點，可供煤炭行業突破瓶頸，加強資源統籌力度，助力礦區土地、風光等資源管理，形成規模化開發優勢。《指導意見》的發布為破解這些難題提供了政策支撐，將推動煤炭行業融合發展向“系統集成”和“協同共興”轉變。為此，結合行業實際，以AI+礦區場景為核心，從研究、中試到實踐三個維度，明確煤炭行業以人工智能為抓手落實《指導意見》的協同策略。

新能源、新材料逐漸成為破解礦區融合發展基礎理論瓶頸的核心引擎。通過面向科學研究的人工智能（AI4S）對地質勘探、資源評估等海量數據進行建模分析，如精準識別采煤沉陷區可利用空間與風光資源分布特征，為“光伏+生態修復”等模式提供選址依據。此類技術均是推動“經驗驅動”轉向“數據驅動”的關鍵，將為礦區全鏈條融合提供科學決策支撐，加速《指導意見》中資源高效利用目標落地。

通過人工智能技術加速實驗模擬和中試驗證，已經逐漸成為各行各業共識，并且已是銜接技術研發與產業應用的關鍵紐帶。例如通過搭建AI驅動的中試平臺，可實現對新能源裝備與煤炭生產系統協同性能的動態監測與優化，有效支撐多機協同等應用場景的節能降耗。同時，還可以結合數字孿生模擬不同新能源滲透率下的能源流協同機制，助力“源網荷儲”一體化方案優化，為規模化推廣提供可靠試驗依據。

通過構建“智能感知-精準分析-快速響應”閉環機制，覆蓋礦區人、機、環、管全場景，實現人工智能驅動的精細管理，是實現清潔低碳礦區目標的重要保障。例如通過算法優化礦區能耗調度，動態平衡煤電與新能源出力，提升綠電直連利用率。此外，結合物聯網技術構建的能耗監測平臺，可實時追蹤自用煤消耗與碳排放數據，為碳基新材料開發、綠證交易等產業鏈延伸提供數據支撐，推動管理從“粗放式”向“精益化”轉型。

推進煤炭與新能源融合發展，絕非簡單的能源疊加或技術替換，而是一場以人工智能為核心驅動力的系統性變革—它既重塑資源利用的測算邏輯，又重構技術創新的突破路徑，更重構產業協同的聯動模式。《指導意見》的出臺，為人工智能與煤炭行業的深度融合提供了政策遵循，精準破解了資源分散、技術脫節、協同不暢等傳統難題，推動行業從“資源驅動”向“數據驅動+智能決策”轉型，是培育能源領域新質生產力的關鍵舉措。

煤炭行業落實《指導意見》要求，關鍵在于以AI為紐帶，激活數據要素價值、強化技術創新效能、凝聚跨領域協同合力。未來，應堅持“政策引領+ AI賦能+開放共享”原則，加快構建“大模型支撐、多場景適配、全鏈條協同”的智能融合體系：推動融合模式從“試點突破”走向“AI 標準化復制”，從“單一礦區” 升級為“區域智能協同”；讓礦山大模型成為資源開發的“智慧大腦”，讓能源智能調控系統成為效率提升的“核心引擎”，讓多智能體協同技術成為產業聯動的“神經網絡”。

從宏觀發展視角看，人工智能與融合發展的深度綁定，將推動煤炭行業實現安全保供與綠色轉型的動態平衡，為新型能源體系建設提供堅實支撐。這一變革不僅能提升煤炭行業可持續發展能力，更能為能源領域技術創新、產業升級提供示范路徑，為保障國家能源安全、實現“雙碳”目標注入持久的智能動能。