过去两年，能源矿产行业，正在从一个“以规模和资源驱动”为主的行业，进入一个以复杂运行与系统治理为核心约束的新阶段。一方面，全球能源博弈加剧、关键矿产战略属性抬升，安全、稳定与可控成为底线要求；另一方面，绿色低碳、双碳约束、成本透明化，正在把过去“被吸收”的不确定性，逐步转化为显性经营压力。与此同时，AI 对算力与能源的需求反向放大了能源系统的战略地位，使能源矿产不再只是“上游产业”，而是全球产业体系中的基础能力提供者。
这三股力量叠加，带来的并不是简单的业务增长或下行，而是一种更根本的变化：企业运行本身，正在变得前所未有地复杂。 复杂性不再来自“业务更多”，而来自“变量更多、耦合更强”。正是在这一判断之下，这本《能源矿产行业 Data+AI 数智化转型白皮书》试图回到一个更基础的问题：能源矿产企业，究竟需要怎样一套面向未来十年的数智化体系？
产业链拆解：矿山、冶炼、加工、集团企业，各有各的“卡点”
从产业链整体看，能源矿产行业正同时承受来自安全、成本、效率与治理复杂度的多重压力，但不同环节的问题形态并不相同。
矿山企业长期处在高风险、高耦合的运行环境中，生产、安全与成本高度依赖现场经验进行平衡判断，虽然系统与数据不断增加，但信息分散在采掘、通风、运输、安全监测等多个专业系统中，难以形成连续、稳定的运行态势认知，一旦出现异常，管理动作往往发生在结果之后，风险演化过程缺乏提前感知能力。
进入冶炼环节，问题逐步从“能不能稳住生产”转向“利润结构是否可被解释”，能耗、原料、工艺路线、排产节奏相互影响，加工费、能源价格与碳成本波动频繁，财务结果可以核算清楚，但利润变化背后的驱动因素难以被拆解，生产侧与经营侧之间长期缺乏贯通分析视角。
加工企业表面上资产更轻、流程更灵活，但项目数量多、订单碎片化、区域分散，使成本、进度、交付与质量高度交织，管理层往往只能看到阶段性结果，对项目运行节奏与关键偏差缺乏整体把控能力。
到了集团层面，上述问题进一步叠加放大，数据持续上行但语义口径不统一，指标体系不断扩充却难以横向对比、纵向追溯，分析结果更多停留在展示层面，难以真正嵌入资源配置、考核机制与管理动作之中。这种状态下，企业对外部不确定性的感知能力持续增强，对内部运行复杂性的掌控能力却并未同步提升，成为当前能源矿产行业普遍面临的系统性挑战。
统一底层逻辑：一体两翼架构如何支撑能源矿产企业数智化转型
在具体展开矿山、冶炼、加工与集团四类企业实践之前，有必要先回答一个更基础的问题：这些看似差异巨大的场景，是否存在一套可复用的数智化底层逻辑？从大量项目实践来看，答案是肯定的。能源矿产行业面临的问题虽然分布在不同环节，但在数据形态、管理诉求与运行机制上，呈现出高度一致的结构特征——数据来源复杂、业务耦合度高、风险容忍度低、管理链条长。 这决定了数智化建设需要一套能够长期运行、持续演进的通用架构作为基础。
一体两翼方案架构
基于这一认识，白皮书提出了“一体两翼”的整体方案框架。“一体”指向统一的数据底座，核心目标是解决数据在跨系统、跨层级、跨业务域流动过程中的可解释性问题。通过多模态数据智能中台与治理体系建设，将组织、资产、项目、装置、人员、合同、物料等关键对象纳入统一的数据模型与语义体系，明确主数据口径、指标计算逻辑与责任归属，使不同系统产生的数据能够在同一语境下被理解、被对比、被追溯。这一层解决的是“数据能不能支撑管理”的问题，是所有后续分析与应用的前提。
在统一数据底座之上，“两翼”分别对应数据智能能力与空间智能能力。数据智能侧重于把治理后的数据转化为可用的分析与判断能力，包括主题域分析、指标体系运行、异常识别、趋势判断以及智能问数与辅助分析等能力形态，其价值在于降低分析门槛、提升判断效率，使管理层能够从数据中快速获得“发生了什么、为什么发生、接下来可能会怎样”的连续认知。
空间智能则承担另一类关键任务——将复杂业务运行状态放入空间语境中表达，通过数字孪生把生产现场、工程项目、管网资产、园区设施等实体对象转化为可感知、可联动、可推演的运行载体，让风险、进度、资源与规则以更直观的方式支撑监管、指挥与协同。
图：车辆及驾驶员精准定位及状态监控
“一体两翼”框架并不追求一次性覆盖所有场景，而是为不同类型企业提供了一套可按需展开的通用底盘。矿山企业更多把能力落在空间智能与实时监管上，解决高风险场景下的运行感知与风险前移；冶炼企业重点强化数据治理与主题域分析，打通生产、能耗与经营之间的分析链路；加工与工程型企业围绕项目主线展开数据中台与经营分析，提升对经营节奏与风险暴露的掌控能力；集团企业则在统一底座之上，通过经营分析、统管机制与空间化承载，实现对子公司的可比、可控与可调度管理。差异体现在应用重点，而非底层逻辑本身。
也正因为有这样一套通用方案作为支撑，后续不同企业类型的实践，才能在保持行业差异的同时，呈现出清晰一致的建设路径与演进逻辑。
矿山、冶炼、加工、集团企业的不同落地路径：一体两翼走向行业实践
要把矿山、冶炼、加工与集团统管这四类问题真正解决到位，方案需要同时回答三件事：数据怎么汇、口径怎么统一、场景怎么持续运行。
矿山环节优先建设“矿山实景数字孪生实时监管平台”，它的关键在于把巷道/采场/硐室等空间对象变成可承载业务规则的“运行容器”。在平台底座上，矿山空间模型持续随采掘推进更新，人员定位、车辆轨迹、作业票证、岗位资质、环境越限、重点风险源等数据按空间对象绑定与联动，形成“谁在何处、在做什么、是否具备资质、环境是否越限、风险是否可控”的连续态势。监管能力通过两类机制落地：一类是空间化的风险分级与联动处置，例如越界、越限、禁入、临边与关键设备区的规则触发，自动生成预警清单与处置闭环；另一类是面向应急的路径推演与指挥协同，将人员分布、撤离路线、应急物资点位、救援力量调度纳入同一空间语境，支持从“态势掌握”进入“指挥动作”。这类平台真正解决的是深部开采条件下的“运行可见性”和“风险前移”，让安全管理从事后统计转向过程监管。
图：采矿车辆空间运行状态监控概览
进入冶炼环节，解决方案落点是建设“智慧运行平台”，建设重点围绕数据中台、治理体系与主题域分析同步展开。冶炼业务天然具有强耦合特征：原料结构、工艺参数、能耗水平、产量节奏与质量指标相互牵引，财务结果虽能核算，利润变化的形成过程长期缺少可解释链路。智慧运行平台首先把 DCS/MES/ERP、计量、能源与质量等系统数据纳入统一治理框架，建立主数据（组织、装置、物料、工序、计量点、能源介质等）与指标口径映射关系，确保“同一指标在不同装置、不同基地、不同时间粒度下可对比、可追溯”。在此基础上，以既定的主题域框架沉淀分析体系，将经营、财务、合同、人资、采购、合规等管理视角与生产过程数据打通，形成从“工艺—能耗—成本—利润”的贯通分析路径，使管理动作能够落在可解释的数据链路上：哪里波动、为什么波动、影响到哪个利润环节、该由哪个责任单元承接改进。冶炼方案的价值锚点在于把“算得出结果”升级为“看得见机制”，为排产优化、能效对标、成本拆解与风险预警提供稳定底盘。
图：冶炼行业多模态数据智能中台架构
加工型企业的方案，以全厂级实景建模为基础，构建覆盖厂区、车间与关键装置的数字空间底座，将设备、工艺、人员与环境等要素统一承载，为现场管理与分析提供稳定语境。在此之上，通过人员定位与风险感知能力建设，形成覆盖全厂的实时态势感知，使作业行为、风险区域与异常状态能够被持续识别与管控。围绕运行保障与生产组织，数字孪生进一步用于支撑应急演练、处置推演与跨车间态势协同，帮助管理层在同一视角下理解不同工序与车间的运行关系。随着现场数据持续沉淀，经营分析能力逐步与生产过程耦合，通过将产量、能耗、设备状态与成本、收率等指标关联，管理层能够在空间化视角下理解经营结果的形成路径，实现从结果统计向过程解释的转变，并在指挥大厅与接待场景中形成可操作、可表达的整体能力。
图：企业作战驾驶舱现场实景
集团层面的方案要回答“怎么统管子公司、怎么横向对比、怎么把分析转成抓手”。集团数据中台承担统一标准、统一口径、统一组织维度的工作，把成员企业数据上行与集团管理下行打通；经营分析体系则围绕集团既定主题域框架运行，将财务经营、人力资源、工程运营、客户服务等关键场景沉淀为集团级可对比的管理视图，支撑跨区域、跨业态的态势判断与资源配置。数据门户体系负责把集团分析、预警与任务清单组织成统一入口，形成“会前看态势、会中抓异常、会后盯整改”的运行机制。空间化能力在集团中更多承担“资产与运行态势的承载方式”，将管网、场站、工程项目与重点风险点的空间分布与经营分析结果关联呈现，降低跨层级沟通成本，让集团层的统管动作更容易落到区域与项目公司。
主题域规划
运营平台（原型测试数据）
四类企业的真实落地：一体两翼架构在复杂场景中的实践验证
在地下矿山场景中，十五冶的实践验证了数字孪生作为运行级基础能力的价值。通过构建地下矿山实景数字孪生实时监管平台，企业将人员、设备、环境与作业活动统一纳入空间化运行视角，矿山管理从分系统监控转向整体态势感知。安全管理由事后复盘逐步演进为事前预判与过程干预，调度与应急指挥建立在实时状态之上，为深部开采条件下的安全治理与稳定运行提供了可持续支撑。
在工程型、项目型企业场景中，相关实践围绕数据中台重构了经营认知方式。通过以项目为核心对象，贯通合同、预算、采购、结算与财务数据，企业逐步摆脱了阶段性报表驱动的管理模式，建立起对项目收支、成本偏差与风险敞口**的连续判断能力。经营管理从“看结果”转向“盯过程”，为项目统筹、资源配置与风险控制提供了更具前瞻性的决策基础。
在铜业加工场景中，实践重点落在生产现场与经营分析的协同。通过全厂级实景建模、人员定位与风险感知能力建设，企业构建了覆盖多车间、多工序的实时运行视角；在此基础上，将产量、能耗、设备状态与关键经营指标关联分析，使管理层能够在空间语境中理解经营结果的形成过程。数字孪生演进为支撑生产协同、应急处置与经营分析的综合载体。
在集团层面，中国燃气的实践展现了数据中台与经营分析在超大规模组织统管中的价值。通过统一数据治理与分析体系，集团将分散在多业态、多区域、多层级的经营与运行数据重新组织，形成可对比、可追溯、可下钻的集团级分析视角。经营、工程、人力与客户服务等关键领域逐步纳入统一认知框架，集团管理由“看得到数据”转向“推得动管理动作”，为规模化发展背景下的稳健运行与治理升级提供支撑。
图：财务经营分析场景建设框架
图：组织绩效分析场景建设框架
图：干部画像分析场景建设框架
图：抄收＆保修场景分析建设框架
图：工程运营场景建设框架
实践共性路径及方法论总结
在矿山、冶炼、加工与集团四类企业的实践中，可以看到一个高度一致的结论：能源矿产行业的数智化挑战，来自业务复杂性、风险密度与治理半径的持续放大。当生产环境高度不确定、经营链条高度耦合、组织层级不断拉长，仅靠零散系统叠加或局部智能化，很难形成稳定、可持续的管理能力。真正起作用的，是一套能够长期运行、持续演进的体系化路径。
“一体两翼”的价值，正体现在这种体系能力之上。一方面，通过统一的数据底座与指标体系，把分散在现场、系统与组织中的信息，转化为可被理解、可被比较、可被追溯的经营与运行认知；另一方面，通过空间化能力与智能分析能力，将这些认知嵌入到真实业务场景中，服务于安全监管、生产协同、经营分析与集团统筹等关键决策动作。这使得数智化逐步参与到企业运行方式本身。
从地下矿山的实景监管，到冶炼企业对生产—能耗—经营链路的穿透分析；从加工企业在复杂现场中构建整体态势感知，到集团层面对跨区域、跨业态运行与经营的统一统筹，这些实践并未追求“一步到位”的智能化目标，而是围绕各自最核心的业务矛盾，选择合适的切入点持续推进。也正是在这种渐进式、可复用的建设过程中，数智化能力开始真正沉淀为企业的治理能力。
这或许是能源矿产行业在不确定性时代的一条现实路径：以能否降低风险暴露、提升经营透明度、增强组织协同为最终检验。Data+AI数智化转型的意义，不在于让企业“看起来更先进”，而在于让企业在复杂环境中运行得更稳、更清楚，也更有韧性。
回到这本白皮书所呈现的，不是一套标准答案，而是一组来自真实实践的路径参考。无论是矿山、冶炼、加工企业，还是集团型组织，只有尊重行业特性、正视业务矛盾，在统一底座之上持续积累认知与能力，数智化才可能从“项目建设”走向“长期能力”。在能源博弈加剧、产业周期波动加深的时代背景下，这种能力本身，正逐渐成为企业最重要的竞争壁垒。我们也希望，这些实践与方法，能够为更多行业参与者提供启发——不是为了追逐概念，而是为了在不确定的时代，找到一条更稳健、更可持续的前行路径。
