矿长
要知道重大隐患是否动态清零，不能只看大屏上红点闪烁。
01 · Problem
调度室看到的是报警流，不是风险闭环。
矿山已经有瓦斯、通风、水害、皮带、车辆、边坡、尾矿、人员定位、视频 AI、SCADA、FMS、CMMS 和巡检机器人。真正断裂的是报警之后：谁确认、按什么预案、派给谁、有没有处理、复查是否通过、证据能不能支撑监管/集团审计。
安全总监
需要“五落实”、复核、销号和上报证据，而不是微信群截图。
调度中心
要把复合异常合并成一个可执行事件，避免人盯屏、电话转派和重复派单。
设备运维
要减少皮带/破碎/车辆/泵站的非计划停机，把小异常变成可提前处理的工单。
02 · Why Now
智能矿山进入验收期，监管要的是系统能力，不是展示能力。
2024-2026 年，矿山政策、集团数字化、安全生产责任和全球关键矿产压力同时指向同一件事：系统不只要发现异常，还要证明异常被处置、复核和销项。
2026
中国智能矿山指导意见提出到 2026 年煤矿智能产能占比、智能装备替代和井下减员等明确目标。
闭环
国家矿山安全监察局 2026 年要求风险隐患台账、闭环管理、月度排查和季度报告。
$909B
PwC Mine 2026 统计全球 Top 40 矿企 2025 年收入约 9090 亿美元，仍有技术投入能力。
1000+
Komatsu 2026 年宣布 FrontRunner 超大型无人矿卡累计投运突破 1000 台，自动化已从试点进入规模化。
03 · Core Insight
矿山安全和产能的关键，不是多一个告警，而是每个异常都有状态。
真正的组织状态应该是：未确认、已派发、处理中、待复核、已关闭、需升级。MineLoop 的非显然判断是：矿山下一代智能化预算会从“更大的监控屏”转向“异常闭环和证据系统”。
Alarm-to-Closure
把瓦斯、皮带、车辆、边坡、尾矿和设备异常，从报警变成可销项任务。
Evidence Before Dashboard
先证明谁处理、怎么处理、是否复核，再谈大屏可视化。
Robots Learn The Exceptions
机器人巡检、人工接管和复核失败都回流成 LeRobot HIL 数据。
04 · Solution
MineLoop 是矿山异常的闭环操作系统。
它不替代现有安全监测、FMS、SCADA、CMMS、无人矿卡、巡检机器人或视频 AI，而是在它们之上增加一层异常闭环：识别、合并、分级、派单、处置、复核、销号、上报和复盘。
- Observe：接入视频、热像、气体、振动、电流、人员定位、FMS、SCADA、边坡/尾矿监测和机器人巡检。
- Decide：把碎片告警合并成事件卡，匹配预案、责任人、时限和复核条件。
- Act：把任务派给班组、调度、设备运维、机器人、无人机或专家复核。
- Close：上传照片/视频/仪表曲线/机器人复扫，自动生成台账、销号和审计证据包。
05 · Product Workflow
从一次皮带热斑到一个已关闭隐患，只走五步。
第一版不卖“全矿数字孪生”，只卖最痛的异常闭环。客户先在皮带、车辆、关键设备或边坡/尾矿子系统证明：异常能被合并、排序、处理和复核。
Sense
边缘节点采集视频、热像、电流、振动、位置、工况和机器人复扫数据。
Merge
把同一区域的皮带偏移、热斑、电流突增和人工上报合并成一个事件。
Assign
根据风险等级、SOP、责任区、班组和时限自动生成闭环工单。
Verify
现场人员或机器人上传处置证据，二次检测确认风险消除。
Learn
将误报、漏报、人工纠错和复核失败写入下一轮训练数据。
06 · Market Wedge
先做高风险、高停机成本、强监管的闭环场景。
MineLoop 不从泛化智慧矿山平台开始，而从“异常闭环验收包”切入：灾害严重矿、大型煤矿、事故后复产整改矿、露天边坡/尾矿库、皮带/破碎高停机成本场景和自动化矿山跨系统异常。
皮带 / 破碎
热斑、跑偏、堵料、异物、转运点撒料和电流突增，直接连接停机损失。
运输车队
排队、怠速、道路撒料、盲区、异常停车和人车接近事件需要跨 FMS/CAS 闭环。
边坡 / 尾矿
雨情、位移、裂缝、浑浊度、自由水位和巡检证据需要阈值、TARP 和销号。
井下巡检
瓦斯、通风、水害、人员定位、机器人巡检和设备状态要合并为同一风险事件。
集团监管
集团安全/生产/IT 希望跨矿区看到隐患闭环率、逾期率、重复隐患和证据完整度。
海外自动化矿
无人矿卡、无人机、机器人、点云、CMMS 和 OEM 系统之间缺跨供应商闭环层。
07 · Business Model
按矿区、资产包和已验证收益收费，不按用户数收费。
买方经济来自四类硬账：减少皮带/破碎非计划停机，减少车辆排队/怠速，提前处理关键设备故障，缩短隐患台账和监管报告的人工成本。灾难性风险只作为 upside，不作为首期回本承诺。
8-12 周付费试点
30-80 万元/矿区，接入 2-4 类数据，目标直接硬收益达到试点费 3 倍。
年度平台底座
80-150 万元/矿区/年，覆盖事件合并、工单闭环、证据包、审计报告和模型管理。
资产包
皮带/破碎按 km，车队按车，关键设备按资产，尾矿/边坡按设施计费。
验证收益分成
对可核验的停机减少、能耗降低、紧急维修减少和报告效率提升收取封顶成功费。
08 · Go-To-Market
第一单不是“全矿智能化”，而是一个能验收的异常闭环包。
销售对象是集团安全/生产/IT + 矿级总工/调度中心。渠道应与煤矿自动化集成商、安全监测厂商、5G 专网、视频厂商、机器人/无人机伙伴和 CMMS/EAM 厂商合作。
接入现有系统
FMS、CMMS/EAM、皮带 PLC/SCADA、安全隐患台账、人员定位和视频平台先接 2-4 类。
四个 KPI
红色异常 MTTA 小于 10 分钟，关键异常按期关闭率 90%+，重复/过期异常下降 30%+，证据包时间下降 70%+。
中国路径
矿端边缘盒子 + 集团私有云，数据不出矿/不出集团，支持监管口径导出。
海外路径
连接现有无人矿卡、无人机、机器人、CAS、EAM/CMMS 和远程运营中心。
09 · Competition
现有玩家都很强，但大多停在“发现”或“单系统执行”。
MineLoop 不和 Komatsu、Caterpillar、Sandvik、Epiroc、Hexagon、Emesent、Percepto、ANYbotics、Gecko 或 CMMS/EAM 正面替换。它作为跨系统异常闭环层，把它们产生的数据和任务变成可销项结果。
OEM 自主系统
强在车辆、钻机或装载控制，弱在跨供应商异常处置、维修复核和集团审计。
安全监测 / CAS
强在预警和防碰撞，弱在整改工单、维修证据和跨部门销号。
机器人 / 无人机
强在危险区域采集，弱在把图像、点云、热像和复扫结果变成业务闭环。
CMMS / EAM
强在工单记录，弱在矿山现场多模态证据、机器人验证和实时风险合并。
10 · Moat
护城河是矿井级异常处置图谱，不是一段识别模型。
视频模型会被追平，单一机器人也会被替换。难复制的是每个矿的 SOP、责任区、设备拓扑、历史隐患、处置证据、复核结果和 HIL 纠错数据。
Exception Graph
异常、资产、人员、SOP、工单、证据、复核和财务影响形成矿井级图谱。
Integration Lock-in
接入 FMS、SCADA、CMMS、视频、人员定位、机器人、边坡/尾矿和集团平台后替换成本上升。
HIL Dataset
每次人工审批、误报、漏报、机器人失败和复核失败都成为下一轮模型训练材料。
Regulator-Ready Evidence
闭环台账、动态清零、季度报告和复产整改证据会沉淀成客户内部流程。
11 · Architecture
现场边缘先闭环，集团平台再汇总。
矿山现场弱网、粉尘、噪声、高温/低温和安全边界决定：异常识别、事件合并、人工确认和缓存必须在矿端完成；跨矿分析、模型迭代和集团审计可以在私有云或本地集团平台完成。
Edge Node
RGB、热像、深度、振动、电流、气体、人员定位和机器人状态在矿端同步。
QNN Candidates
异物/堵料检测、皮带区域分割、热斑分类、坡面变化和多模态异常融合。
ROS 2 Actions
检查、暂停输送带、轻量分拣、复扫、证据包捕获和返回安全位用 action 管理。
CloudTwin
LeRobotDataset、HIL 纠错、模型训练、AI Hub/QNN profile 和跨矿区风险复盘。
12 · Competition Demo
比赛 Demo 是低压桌面矿山异常闭环，不是矿山安全系统。
用桌面输送带、泡棉异物、低压电机、热像/电流/振动/相机和小型 rover/gantry，演示“发现异常 -> 人工确认 -> 轻量动作 -> 复扫 -> 证据包 -> HIL 数据回流”。
- 台架：小输送带、分拣闸门、坡道小车区、透明尾砂模拟槽、低压电机负载箱。
- 异常：异物、堵料、皮带偏移、轴承热斑模拟、坡面滑移、尾砂浑浊度变化、电流突增。
- 动作：小 rover/gantry 只做靠近、拍照、拨开泡棉块、拨动闸门、返回安全位。
- 边界：不做井下部署、防爆认证、SIL/功能安全、真实矿石粉尘、高压设备或自动事故处置声明。
13 · Why Qualcomm
矿山是 Qualcomm 边缘 AI 从开发板走向工业闭环的高价值样板。
这个场景需要本地推理、多摄像头/多传感器、专网连接、低功耗、工业生命周期和弱网运行。Qualcomm 的价值在于把机器人、边缘 AI、连接和模型部署串成可复制的现场节点。
Local AI
皮带、热像、异物、人员接近和机器人复扫不能完全依赖云端返回。
Multimodal Edge
矿山需要视频、热像、深度、振动、电流、定位和通信多源融合。
AI Hub / QNN
比赛可展示模型从云训练到 Qualcomm edge compile/profile，再到矿山台架推理的证据链。
China + Global
中国版做本地闭环和监管导出，海外版接入自动化矿山现有机器人和 CMMS。
14 · Ask
我们要把 MineLoop 做成可演示、可验收、可产业合作的智矿样板。
这不是要求 Qualcomm 背书矿山安全结论，而是用一个低风险 demo 证明：Dragonwing 边缘 AI 能承载工业异常闭环，LeRobot 能把现场纠错变成下一轮模型数据。
开发板支持
QCS8550/QCS6490/RB 系列硬件、相机/热像/传感接入和工业边缘设计建议。
AI Hub 指导
帮助选择检测、分割、深度估计和多模态融合模型，完成 QNN profile。
集成伙伴
连接矿山自动化、安全监测、5G 专网、机器人/无人机和 CMMS/EAM 伙伴。
试点路径
寻找一个公开可讲的皮带/设备/边坡异常闭环试点，不做危险控制承诺。
15 · Claims / Sources
所有安全相关表述都保留边界。
MineLoop 页面里的监管、市场和自动化数据来自公开来源。竞赛 demo 只声明为低压桌面原型，不作为矿山安全系统、功能安全系统、防爆系统、生产控制系统或事故预测系统。