5月29日，中国工程院院士孙传尧在中外矿山产业链发展论坛上指出，发展选矿过程智能优化制造有利于规范选矿行业智能优化过程，协同上下游产业技术提升，有助于统一数据标准，促进数据开放共享，降低中小企业的技术投资门槛，对于建设智能选矿厂、引领选矿行业智能化升级具有重要意义。

孙传尧 中国工程院院士、北京矿冶研究总院原院长
 

我国具有国际一流的选矿工艺技术，主体装备也达到或超过国际同行，在生产过程自动化、信息化、智能化技术与发达国家相比，起步晚、差距大，成为选矿行业最主要的短板，导致资源综合回收利用率和生产率低，阻碍了选矿行业参与国际竞争。

孙传尧认为，实施选矿过程智能优化制造具有四方面的意义。一是可推动矿山企业生产方式和管控模式的变革，使企业实现优化工艺流程，降低生产成本，促进劳动效率和生产效率的提升。二是推动产业链在地质、采矿、选矿、冶炼等环节的数据共享和协同，为进一步提高产业链协同效率打下基础。三是可促进企业从生产型组织向服务型组织的转变，通过运用物联网、大数据、云计算等智能制造关键技术，不断催生远程运维、智能云服务等新的商业模式和服务形态，全面提升企业创新能力和服务能力。四是可实现信息共享，整合企业间优势资源，在产业链各环节实施协同创新，推动制造资源和制造能力的优化配置，以提高劳动生产率，提升产品质量。

但是，对于选矿工艺来说，孙传尧认为当前选矿生产原矿性质复杂多变不可控，过程复杂，且具有非线性、大滞后和强耦合等特性。而我国选矿过程智能优化制造仍然存在诸多难题，比如，由于缺乏行业顶层设计，建设体系不健全；缺乏统一数据标准，信息孤岛现象严重；现有数据开放共享不充分，分析挖掘能力不足，未能有效利用；主体装备及过程检测装置的智能化水平不足，工业软件及平台开发水平不足，新一代人工智能方法的应用尚未起步等。

随着我国选矿工艺技术趋于成熟完善，选矿装备整体水平提升，选矿过程检测与控制逐步普及和完善，选矿过程建模仿真及优化控制技术进步，现代企业信息化技术与选矿生产管理深度融合，行业对选矿过程自动化的理念逐步认同，智能制造相关技术正在起步，孙传尧认为，选矿过程智能优化制造有很大希望能够实现。

对于选矿过程智能优化制造的技术路线，孙传尧指出，一是通过智能传感和大数据技术实现选矿流程正常异常等运行状态的感知与认知；二是在智能感知和认知的基础上，通过新一代人工智能技术的应用，实现选矿流程智能运行操作优化和智能运维；三是通过虚拟选矿厂的设计与实现，实现信息系统和物理系统的完美映射和深度融合，引导实体选矿厂生产优化；四是通过采选冶联动及全产业链优化等选矿过程，智能协同技术的应用，优化选矿生产经济指标；五是开发设计选矿工业软件平台，为选矿过程监测、控制、管理等功能提供统一的载体和接口。

孙传尧表示，选矿过程智能优化制造的总体目标是将先进信息化与传统的选矿制造技术深度融合，利用大数据新一代人工智能技术，通过物理空间与信息空间的高效交互协同开发与集成具备自感知、自学习自决策、自执行功能的选矿生产全流程优化控制技术，实现选矿制造，资源优化配置推进远方制造，高质高效柔性绿色与创新发展，助力我国绿色矿山生态矿山建设。

为了加快选矿过程智能优化制造，孙传尧提出了四个方面的建议。一是加强科技创新，研究开发选矿过程智能优化制造支撑云平台，初步建成示范性企业；二是尽快组织相关研究院、高校、行业协会、代表性企业研究制定选矿过程智能优化制造的建设标准；三是做好选矿过程智能优化制造与互联网+、大数据、新一代人工智能专项的对接，建议国家重点研发计划、设立重点专项；四是有选择地开展有效的国际合作学习，借鉴国外的成功经验。