随着人工智能技术的迅速发展，其在煤矿行业的应用也慢慢变得多广泛。在煤矿生产的全部过程中，机器人换人需求的迫切性加快了煤矿机器人的产业化应用，也加速了人工智能技术在煤矿机器人中的应用。对人工智能技术在煤矿机器人中的应用进行了分析探究，介绍了人工智能技术的主要研究内容及其在工业中的应用，分析了AI在煤矿行业中的应用现状，阐述了将人工智能技术有效地应用于煤矿机器人的构想，并对AI在煤矿机器人中发展前景进行了展望。

  张辰（1993-），男，博士研究生。主要研究方向为机器人环境感知、多机器人协同规划与控制。E-mail：br/>

  认为，经过40多年的发展，我国煤炭资源的开采逐渐趋于智能化，但当前依旧存在技术设备亟需升级、安全隐患严重、环境污染严重等一些瓶颈问题亟待解决。

  面对高危的井下作业，煤矿机器人成为实现煤矿井下安全、高效生产目标的重要途径之一。未来的煤矿生产将向无人化、自主化、智能化、高效化发展，其中人工智能技术起到无可替代的作用，多样化的人工智能技术将会应用到煤矿机器人中。

  作者介绍了模式识别、专家系统、机器学习、分布式人工智能等人工智能的主要研究内容，并分析了AI在煤矿机器人中的应用现状，包括AI在煤矿机器人运动控制中的应用、AI在煤矿机器人智能感知与险情预测中的应用、AI在煤矿机器人自主定位导航与地图构建中的应用，同时指出，应用于煤矿机器人领域主要研究内容包括多模态融合智能感知、知识学习与智能决策、智能控制协同作业等。通过感知、学习、决策、协同控制，实现煤矿机器人智能化发展。

  作者认为，虽然AI在煤矿机器人领域开展了广泛的应用，并取得了较多的研究成果，但是人工智能作为新兴的前沿技术，仍存在以下局限性：

  (1) 目前的人工智能技术主要面向单一任务，尚未实现能够面对多种任务的通用型人工智能框架。

  (2) AI算法需要依赖于大量的数据，而数据的采集、加工、标定和校准等操作需要人工完成，效率较低。

  (4) 煤矿机器人所处的环境极度危险，因此仅依靠目前的AI系统没办法保证高度的安全性和稳定性。

  最后，作者指出，未来应用于煤矿机器人的AI系统将会朝着通用化、低开销、统一化和人机协作方向发展，出现面向多种任务的通用型AI算法框架，使用少量的数据和低成本的训练方法不断地在线学习和进化，能够结合煤矿生产各环节的关键数据来进行统筹计算和调度，并能够和人类相互协同，实现高效、安全、自主的煤矿生产。