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为了深入解读矿山机器人行业发展现状以及研判未来走向，智研咨询精心编撰并推出了《2025-2031年中国矿山机器人行业市场现状分析及投资趋势研判报告》（以下简称《报告》）。这份报告不仅是对中国矿山机器人市场的一次全面而细致的梳理，更是智研咨询多年来持续追踪、实地踏访、深入研究与精准分析的结晶。它旨在帮助行业精英和投资者们更加精准地把握市场脉搏，洞察行业趋势，为未来的决策提供有力支持。
《报告》主要研究中国矿山机器人产业发展情况，细分市场包含采掘机器人、凿岩机器人、喷浆机器人、瓦斯/地压/粉尘/风速巡检机器人、抢险救灾机器人五大部分，涉及矿山机器人主要玩家、市场规模等细分数据。
《报告》从国内外经济环境、国内政策、发展趋势等方面入手，全方位分析了矿山机器人产业发展状况，对业界厂商掌握产业动态与未来创新趋势提供相应的建议和决策支持。
矿山机器人是指运用人工智能、传感器、自动化和控制系统等技术的机器人，用于矿山作业和资源开发。其特征需要具备智能感知、实时定位、智能管控、故障诊断、精准作业和智能决策，以推动矿山生产方式向着低成本、高工效、强精准、绿色方向发展。按矿业流程矿山机器人可以分为勘探机器人、采矿机器人、运输机器人和维护机器人；按功能矿山机器人可以分为矿山作业机器人、矿山安控机器人、矿山运输机器人和矿难救援机器人。
矿山作为工业生产的重要领域，作业场所的恶劣环境与高危险性，使得危险繁重岗位人员占比超过60%，且传统人工开采方式效率低下，矿用机器人的应用可以有效减少人力成本，矿用机器人结合大数据、人工智能等先进技术，可实现矿山生产全流程的可视化、可控化和智能化管理，大幅提高工作效率、管理效率、有效降低安全风险。矿山机器人属于矿山专用设备，是智能矿山建设的重要组成部分，其应用已经逐渐渗透到各个矿业环节。据统计，2024年，我国矿山专用设备产量为705万吨，较2023年减少116.76万吨。
大力发展人工智能是推动科技创新，实现产业升级和提升中国经济韧性的关键举措。矿山机械化是智能化的基础，近年来，受到国家的高度重视和大力推动。自2023年1月，工业和信息化部等十七部门印发《"机器人+"应用行动实施方案》以来，我国机器人产业发展按下"加速键"，机器人与行业融合逐渐紧密.以煤矿机器人为代表的"机器人+矿山"领域已取得一定进展，其形成的技术、产品与产业孵化经验正逐步赋能其他行业,在煤矿、铝镁、钢铁、石油石化等领域的应用不断走深向实，因此，我国矿山行业的机械化程度得到显著提升。
作为矿业领域的一项新兴技术，矿山机器人正逐渐改变传统矿业的生产作业方式，引领矿业进入智能化、高效率的新时代。随着人工智能和自动化技术的不断革新，矿山机器人在矿业领域发挥越来越重要的作用。据初步统计，2024年我国矿山机器人市场规模约24亿元；预计2025年矿山机器人市场规模约为28.5亿元。
矿山机器人行业产业链上游主要包括控制器、伺服电机、减速器、传感器、专用芯片、通信设备、图像采集系统、语音对讲系统、末端执行装置、应急广播系统、扬器、摄像头等重要配套零部件；行业中游为矿山机器人的研发及制造；行业下游主要应用于掘进、钻孔、支护、采煤、爆破、破碎、清理、运输、巡检和救援等矿山各类场景。
矿山机器人产业在国家政策的持续推动下，正迎来前所未有的发展机遇。人工智能、机器视觉、无线通信等技术，为矿用机器人快速发展提供了坚实的技术支撑。目前，矿用机器人技术已步入成长期，在国家政策的持续支持下，越来越多的企业投身于矿用机器人的研发和生产，形成了完整的产业链。与此同时，高校和科研机构也加强了与企业的合作，共同推动矿用机器人技术的创新与升级。市场需求增长和竞争加剧，促使企业不断加大技术创新和产品研发投入，以提升自身市场竞争力和市场份额。
目前，我国矿业场景上主要设备智能化的参与代表企业有中国铁建重工集团股份有限公司、中信重工开诚智能装备有限公司、山河智能装备股份有限公司、北京天玛智控科技股份有限公司、山西科达自控股份有限公司、山东矿机集团股份有限公司等。
智研咨询研究团队围绕中国矿山机器人产业规模、产业结构、重点企业情况、产业发展趋势等方面进行深入分析，并针对矿山机器人产业发展中存在的问题提出建议，为各地政府、产业链关联企业、投资机构提供参考。
【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
第一章矿山机器人的概念和界定
1.1 重点概念
1.1.1 工业互联网
1.1.2 工业4.0
1.1.3 中国制造2025
1.1.4 两化融合
1.1.5 智能制造
1.1.6 自动化
1.1.7 信息化
1.1.8 数字化
1.2 矿山机器人的概念
1.3 矿山机器人的分类
1.3.1 采掘机器人
1.3.2 凿岩机器人
1.3.3 喷浆机器人
1.3.4 瓦斯、地压、粉尘、风速巡检机器人
1.3.5 抢险救灾机器人
第二章中国矿山机器人行业发展背景
2.1 2024年中国能源需求情况
2.1.1 2024年中国能源消费结构
2.1.2 2020-2024年中国煤矿能源消费占比情况
2.2 2024年中国煤矿发展现状
2.2.1 2024年中国煤矿产能分布
2.2.2 2020-2024年中国原煤产量及增速
2.2.3 2020-2024年中国煤矿机械化情况
2.3 中国煤矿开采发展历程
2.3.1 煤矿械化程度逐年提升
2.3.2 煤矿采煤自动化逐步升级
2.3.3 煤矿智能化是循序渐进的过程
2.4 新基建助力矿山机器人行业发展
第三章我国矿山设备自动化的现状和发展趋势
3.1 自动化技术的概述
3.2 矿山机械机电一体化技术探讨
3.2.1 矿山机电一体化技术的发展趋势
3.2.2 矿山机电一体化发展的关键技术
(1) 机电集成驱动技术
(2) 矿山机器人技术
3.3 我国矿山设备自动化的现状
3.3.1 目标有待明确
3.3.2 员工整体素质有待提高
3.3.3 管理制度有待完善
3.4 矿山设备自动化的发展方向
3.4.1 皮带集中控制和无人值守
3.4.2 连续采矿技术
3.4.3 智能矿山设备
3.4.4 矿山机器人的开发
3.4.5 人性化的发展方向
第四章矿山设备中机械自动化技术及应用分析
4.1 机械自动化技术
4.1.1 机械自动化技术的定义
4.1.2 机械自动化技术的特点
(1)高效性
(2)安全性
(3)可靠性
(4)节约性
4.1.3 机械自动化技术的发展趋势
(1)智能化
(2)绿色发展
4.2 机械自动化技术在矿山设备中的应用
4.2.1 矿山设备中常用的机械设备
(1)采矿设备
(2)选矿设备
4.2.2 机械自动化技术在矿山设备中的应用
(1)机械自动化技术在矿山挖掘中的应用
(2)机械自动化技术在矿石开采中的应用
(3)机械自动化技术在挑选矿石中的应用
4.2.3 矿山设备中的机械自动化技术应用发展分析
(1)无轨采矿
(2)连续采矿技术
(3)遥控采矿设备
(4)智能矿山设备
(5)大力开发矿山机器人
4.3 机械自动化技术的管理
4.3.1 加强监管力度和完善管理制度
4.3.2 培养专业自动化技术人才
4.3.3 不断改进机械自动化技术
4.4 机械自动化技术在矿山设备中应用的前景展望
第五章矿山搜寻机器人视觉技术及井下矿工识别技术分析
5.1 引言
5.1.1 煤矿井下搜救现状
5.1.2 井下机器人的研究现状及发展趋势
5.1.3 井下矿工的搜寻定位方法
5.2 矿山搜寻机器人及其视觉系统设计
5.2.1 井下环境对矿山搜寻机器人的要求
5.2.2 矿山搜寻机器人的结构设计
5.2.3 矿山搜寻机器人控制系统设计
5.2.4 机器人井下的运动特性分析
5.2.5 矿山搜寻机器人视觉系统设计
5.2.6 小结
5.3 机器人视觉识别相关技术研究
5.4 矿工目标特征的提取方法研究
5.5 基于局部特征的井下矿工识别方法研究
5.5.1 基于工装特征的井下矿工识别方法
5.5.2 基于人体局部特征的识别方法
5.5.3 基于井下矿灯光特征的识别方法
5.5.4 小结
5.6 井下矿工识别的决策判别方法研究
5.6.1 井下矿工识别的决策判别方法概述
5.6.2 不变矩原始分类器
5.6.3 最近邻分类器
5.6.4 贝叶斯分类器
5.6.5 综合判别分类器
5.6.6 井下其他物体对矿工识别影响的实验研究
5.6.7 小结
第六章矿山测量机器人监测数据整合和远程监测应用软件开发
6.1 概述
6.1.1 研究背景概述
6.1.2 形变监测的目的、内容和意义
6.1.3 矿山测量机器人自动化形变监测系统现状
6.1.4 国内外形变监测系统研究现状
6.1.5 论文研究内容与组织结构
6.1.6 研究技术路线
6.2 软件实现关键技术
6.2.1 AJAX技术
6.2.2 SVG技术
6.2.3 SVG在WebGIS中的应用
6.2.4 小结
6.3 矿山测量机器人监测数据整合
6.3.1 数据整合
6.3.2 测量机器人监测系统数据和后处理数据整合
6.3.3 监测数据整合内容
（1） 数据中心数据库设计
（2） 测量机器人监测系统数据
（3） 形变监测后处理数据
6.3.4 监测数据整合方案
（1） 监测数据整合技术
（2） 监测数据整合方法
（3） 监测数据整合的访问接口要求
（4) 监测数据库整合访问接口实现
6.3.5 小结
6.4 远程监测应用软件开发
6.1 基于SVG技术Web地图制作
6.1.1 地理实体的SVG编码
6.1.2 形变监测属性数据关联方法
6.1.3 空间数据分层组织
6.1.4 SVG地图生成方法
6.2 远程监测应用软件配置
6.2.1 软件设计目标和原则
6.2.2 软件体系结构
6.2.3 软件开发环境
6.3 远程监测应用软件开发
6.3.1 软件功能设计
6.3.2 监测数据信息查询模块
6.3.3 监测点时间位移曲线图模块
6.3.4 形变监测WebGIS模块
6.4 基于Web地图的形变监测实时动态显示
6.6.1 形变监测无刷新实时动态显示方法
6.6.2 监测点变形量无刷新实时动态分级显示
6.6.3 形变监测状态无刷新实时动态显示和监测反馈消息实时显示
6.5 小结
第七章矿山智能巡检机器人的关键技术
7.1 概 述
7.2 智能巡检机器人系统总体架构
7.3 智能巡检机器人系统关键技术
7.3.1 外部结构设计
7.3.2 硬件架构设计
(1) CAN 总线 (2.0)
(2) 串口 (RS-232)
(3) 数据采集
(4) 声纳传感器控制
(5) 运动控制
7.3.3 视觉系统设计
7.3.4 运动系统设计
第八章中国矿山机器人产业链
8.1 矿山机器人产业链分析
8.1.1 矿山机器人产业模型
8.1.2 矿山机器人成本结构
8.2 上游零部件市场分析
8.2.1 减速器市场分析
（1）减速器分类
（2）减速器市场发展现状
（3）减速器市场竞争格局分析
（4）减速器市场对行业的影响分析
8.2.2 伺服电机市场分析
（1）伺服电机概况
（2）伺服电机行业市场发展现状
（3）伺服电机市场竞争格局分析
（4）伺服电机市场对行业的影响分析
8.2.3 控制器市场分析
（1）控制器市场发展现状
（2）控制器市场竞争格局分析
（3）控制器市场对行业的影响分析
8.3 中游矿山机器人整机制造
8.4 矿山机器人下游产业
8.4.1 煤矿企业
8.4.2 金属矿企业
第九章中国矿山机器人典型应用场景玩家
9.1 矿山作业机器人及系统
9.1.1 煤矿掘进作业主要玩家
9.1.2 井下喷浆作业主要玩家
9.1.3 煤矿防冲卸压作业主要玩家
9.2 矿山安机器人及系统
9.2.1 变电所巡检主要玩家
9.2.2 矿用皮带巡检主要玩家
9.2.3 巷道巡检主要玩家
9.2.4 水泵房巡检主要玩家
9.2.5 厂区巡检主要玩家
9.2.6 压风机房巡检主要玩家
9.3 矿山运输、分拣、清理机器人及系统
9.3.1 露天矿无人驾驶主要玩家
9.3.2 井下无人驾驶主要玩家
9.3.3 智能选矸主要玩家
9.3.4 井下水仓清理主要玩家
9.4 矿山应急救援机器人及系统
9.4.1 井下消防侦查灭火主要玩家
9.4.2 矿区应急运输主要玩家
9.5 其他机器人及系统
9.5.1 井下提升系统钢丝绳更换主要玩家
9.5.2 露天矿卡车电池更换主要玩家
9.5.3 外骨骼辅助安装作业主要玩家
9.5.4 煤矿机器人集群协同调度主要玩家
第十章矿山机器人行业重点企业研究
10.1尤洛卡精准信息工程股份有限公司
10.1.1 企业概况
10.1.2 企业优势分析
10.1.3 产品/服务特色
10.1.4 公司经营状况
10.1.5 公司发展规划
10.2杭州中威电子股份有限公司
10.2.1 企业概况
10.2.2 企业优势分析
10.2.3 产品/服务特色
10.2.4 公司经营状况
10.2.5 公司发展规划
10.3山西科达自控股份有限公司
10.3.1 企业概况
10.3.2 企业优势分析
10.3.3 产品/服务特色
10.3.4 公司经营状况
10.3.5 公司发展规划
10.4北京龙软科技股份有限公司
10.4.1 企业概况
10.4.2 企业优势分析
10.4.3 产品/服务特色
10.4.4 公司经营状况
10.4.5 公司发展规划
10.5宁波东力股份有限公司
10.5.1 企业概况
10.5.2 企业优势分析
10.5.3 产品/服务特色
10.5.4 公司经营状况
10.5.5 公司发展规划
10.6山东国兴智能科技股份有限公司
10.6.1 企业概况
10.6.2 企业优势分析
10.6.3 产品/服务特色
10.6.4 公司经营状况
10.6.5 公司发展规划
10.7南京天创电子技术有限公司
10.7.1 企业概况
10.7.2 企业优势分析
10.7.3 产品/服务特色
10.7.4 公司经营状况
10.7.5 公司发展规划
10.8天地科技股份有限公司
10.8.1 企业概况
10.8.2 企业优势分析
10.8.3 产品/服务特色
10.8.4 公司经营状况
10.8.5 公司发展规划
10.9沈阳天安科技股份有限公司
10.9.1 企业概况
10.9.2 企业优势分析
10.9.3 产品/服务特色
10.9.4 公司经营状况
10.9.5 公司发展规划
10.10中国铁建重工集团股份有限公司
10.10.1 企业概况
10.10.2 企业优势分析
10.10.3 产品/服务特色
10.10.4 公司经营状况
10.10.5 公司发展规划
第十一章矿山机器人行业发展前景和市场空间测算
11.1 矿山机器人行业发展趋势
11.2 矿山机器人行业发展前景
11.2.1 矿山机器人已经列入重点支持方向
11.2.2 八部委发布政策为矿山行业数字化转型指明方向
11.2.3 重点省份出台政策支持智能开采
（1）山西
（2）河南
（3）山东
（4）贵州
11.2.4 科技创新将持续提升煤矿智能化
11.3 矿山机器人行业投资风险
11.3.1 智能矿山推进不及预期
11.3.2 上游煤炭价格波动带来系统性风险
11.3.3 疫情反复带来交付延迟风险
11.4 2025-2031年中国矿山机器人行业市场空间预测
第十二章矿山机器人行业研究总结与发展建议
12.1 矿山机器人行业研究总结
12.2 矿山机器人行业发展建议
12.2.1 矿山机器人行业发展策略
12.2.2 矿山机器人行业投资方向
12.2.3 矿山机器人行业投资方式
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。本报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。
◆ 本报告所载的资料、意见及推测仅反映智研咨询于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，智研咨询可发表与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。智研咨询均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，智研咨询对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。
01
智研咨询成立于2008年，具有15年产业咨询经验
02
智研咨询总部位于北京，具有得天独厚的专家资源和区位优势
03
智研咨询目前累计服务客户上万家，客户覆盖全球，得到客户一致好评
04
智研咨询不仅仅提供精品行研报告，还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务
05
智研咨询精益求精地完善研究方法，用专业和科学的研究模型和调研方法，不断追求数据和观点的客观准确
06
智研咨询不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源，践行用信息驱动产业发展的公司使命
07
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库
08
智研咨询观点和数据被媒体、机构、券商广泛引用和转载，具有广泛的品牌知名度
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
售后处理
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