智能矿山是指利用现代化技术，通过智能化、自动化和信息化手段，对矿山生产流程进行全面优化和升级，提高矿山生产效率、安全性和环保性的一种矿山模式。智能矿山分析与展望行业最常用的定义包括以下三种： 1. 智能矿山是一种基于现代化信息技术的矿山，它可以实现矿山生产自动化、智能化和数字化，提高矿山生产效率和安全性。 2. 智能矿山是一种以新一代信息技术为基础的矿山，通过智能化和自动化手段，实现矿山生产过程的全面优化和升级，提高矿山生产效率和安全性。 3. 智能矿山是一种依靠现代化信息技术和自动化技术，实现矿山生产过程全面优化和升级，提高矿山生产效率和安全性的矿山模式。 这三种定义的区别主要在于表述方式和强调重点不同，但基本上都是强调智能化、自动化和信息化技术在矿山生产中的应用。同时，智能矿山也强调对矿山生产过程进行全面优化和升级，提高生产效率和安全性。在未来，智能矿山将成为矿山行业的发展趋势，为矿山行业的可持续发展提供强有力的支持。

智能矿山行业可以按照以下分类标准进行分类： 1. 技术应用分类 智能矿山技术应用可以分为以下几类：智能装备、无人化采矿、智能控制、数据分析与预测、云计算、物联网等。 智能装备包括各种智能化设备和机器人，如智能钻机、智能运输车、智能洗选机等。无人化采矿则是利用自动化技术和无人机等设备进行矿山作业，可以提高工作效率和安全性。智能控制则是通过自动化控制系统对矿山设备和生产过程进行监控和调节，以提高生产效率和质量。数据分析与预测是指通过对矿山生产数据进行分析和预测，以帮助企业做出更好的决策。云计算则是将矿山数据存储在云端，并利用云计算技术进行数据处理和分析。物联网则是将各种设备和传感器连接在一起，实现设备之间的智能互联。 2. 应用领域分类 智能矿山应用领域可以分为以下几类：智能采矿、智能矿山安全、智能矿山环保、智能矿山管理等。 智能采矿是指利用各种智能化设备和自动化技术进行矿山生产，以提高生产效率和质量。智能矿山安全则是利用各种智能化设备和技术，对矿山安全进行监控和预防，以保障员工生命财产安全。智能矿山环保则是利用各种技术手段，对矿山环境进行监测和治理，以保护环境。智能矿山管理则是利用各种信息化技术和管理方法，对矿山生产和管理进行智能化升级，以提高管理效率和质量。 3. 产品服务分类 智能矿山产品服务可以分为以下几类：智能化设备、智能化系统、智能化服务等。 智能化设备是指矿山生产过程中使用的各种智能化设备和机器人。智能化系统则是指矿山生产过程中使用的各种智能化控制系统和数据分析系统。智能化服务则是指各种与智能矿山相关的服务，如技术咨询、售后服务等。 总体来说，智能矿山行业的分类标准比较多，不同的分类标准可以从不同的角度对智能矿山行业进行分析和研究。不同的分类标准具有不同的特点和差异，可以帮助人们更好地理解和认识智能矿山行业。

商业模式、竞争环境和发展前景是中国智能矿山分析与展望行业特征中三个重要的维度。 商业模式： 智能矿山的商业模式主要是通过技术创新和数字化转型来提高生产效率和降低生产成本，以实现盈利。智能化技术包括智能传感器、人工智能、大数据、云计算等，可以对矿山生产全过程进行监测和控制，从而提高生产效率和降低人力成本。此外，智能矿山还可以通过数字化转型实现从“矿山+工厂”向“矿山+工厂+物流”全产业链的延伸，为客户提供一站式的服务。例如，中国建设银行推出的“矿山+”业务，就是以数字化转型为核心，为矿山企业提供多元化的金融和服务支持。 竞争环境： 在智能矿山领域，国内外企业都在积极布局。国外企业主要包括ABB、西门子、卡特彼勒等，他们在智能传感器、数据分析等技术方面具有较强的优势。国内企业主要包括海能达、中科创达、中国煤炭科工集团等，他们在本土市场上具有较强的优势。此外，还有一些新兴企业，如科大讯飞、云从科技等，他们主要通过技术创新和新型商业模式来挑战传统企业的地位。在竞争环境中，技术创新和数字化转型是各家企业的核心竞争力。 发展前景： 智能矿山具有广阔的发展前景。首先，随着国内外市场的逐渐开放和国内经济的快速发展，矿山产业对智能化技术的需求将越来越大。其次，智能矿山的数字化转型和技术创新可以提高生产效率和降低生产成本，增强企业的市场竞争力。第三，智能矿山还可以实现环保和安全生产的目标，提高企业的社会形象和公众信任度。最后，智能矿山还可以为矿山主产业提供更多的附加值服务，如矿山+物流等，进一步拓展企业的市场规模和盈利空间。 数据来源： 根据2019年智能矿山市场调研报告显示，中国智能矿山市场规模预计将在2020年达到382.8亿元人民币，年复合增长率为18.8%。同时，中国煤炭科工集团推出的智能矿山解决方案，已经在多个矿山企业中得到了应用，实现了生产效率的提高和生产成本的降低。此外，中国建设银行的“矿山+”业务，为矿山企业提供了多元化的金融和服务支持。以上数据来源于第三方市场调研机构和企业公开发布的数据。