受制于智能化相关技术发展瓶颈，我国智慧矿山建设总体仍处于示范培育阶段，智慧矿山建设仍存在以下显著不足：
（1）基础理论与技术短板亟待突破。虽然国家已经布局了多项智慧矿山基础理论研究项目，
（2）智慧矿山建设技术架构不清晰，智能化综合管控平台技术成熟度较低。
（3）重视硬件轻视软件，系统之间的融合应用有待提升。
（4）缺少信息化、智能化专职岗位，运维机构不健全。
（5）智慧矿山建设人才储备严重不足，缺少高层次技术队伍。
1、负责运维支撑体系的建设，优化和推动标准化、自动化、智能化；
2、运维团队的建设，带领运维团队保障运营系统的正常工作和应急响应；
3、建设运维产品支撑团队,通过立体化运维提高运维工作效率；
4、有敏感的安全意识,能及时发现和解决安全问题；
5、协助公司进行技术决策,进行技术风险评估。
一、项目基建前期工作（手续）
1、详查报告评审备案
项目基建前必要的基础资料（探矿方案）。
2、开发利用方案
取得采矿证（初步开发利用方案划定矿权范围）。
3、可行性研究报告
可行性研究工作对内是投资单位的方案选择及投资与经济效益评价；对外是安全评价、环境评评价、节能评估、地灾评估、水土保持方案、土地复垦方案的编写依据（上市融资、银行贷款）。
4、相关协议签订
建设用地协议、供（排）水协议、供电协议、拆迁及移民安置协议等。
5、项目申请报告 通过介绍项目申报单位情况及产业政策和行业准入分析，同时对资源利用、节能、建设用地移民安置、环境影响、经济与社会影响进行分析，完成项目立项工作。
6、初步设计及安全专篇 初步设计及安全专篇的评审批复，是矿山取得安全生产许可证的必须条件。初步设计及安全专篇分采选工程篇和尾矿专篇（工勘报告）。
7、施工图设计 施工图设计目的对内是指导生产施工及设备安装，对外是配合工程竣工验收（不宜与初步设计出现较大方案性变化）。
施工图设计前应完成矿区工勘报告（竖井、尾矿坝、选矿厂）及地形图实测工作。
就目前技术水平而言，只是称呼不同，本质上没有差别。
都是利用5G物联网技术（包括人工智能）将井下作业通过地面总控系统进行分区控制及整合，克服了过去危险环境下人工采矿的局限性，大大提高了采矿效率，降低了人工劳动强度及成本，改善了安全环境。
这个是未来矿山发展的必由之路。但是前期投入比较大。目前中小民营矿企暂时不具备条件实施。
矿山建设与矿山开采的的区别，首先说一下矿山建设是煤矿属于基础建设阶段，不具备开采条件，煤矿开采属于煤矿已取得相关证照，符合煤矿安全生产管理条件，可以开采煤田，一个属于基础建设中的煤矿，一个属于已取得相关证照，合法开采煤矿。
1、要求建设者利用信息技术的先进模式，在价值发现，安全管度，资源整理，财务活动，矿山管理等领域，采取相关的智能化方法，以满足生产的及时控制要求，并实现建设的高度自动化，提升工作效率。
2、在设计和施工上，《智慧矿山建设标准》还要求确保设备质量和安全生产。设备要进行精良的制造和安装，确保设备质量及安全运行；施工过程中要结合现场环境，采取有效的防腐措施，以防止污染环境；在工程检测方面，确保智慧矿山技术及质量指标达到规定要求；同时，要采取必要措施，确保安全生产，防止安全事故发生。
绿色矿山是在新形势下对矿产资源管理工作和矿业发展道路的全新思维。建设绿色矿山是促进矿业经济进步的必由之路，“绿色矿山”的理含符合21世纪的发展要求，更顺乎“以人为本，坚持可持续发展”的科学发展观各建设和谐社会的内在要求。
矿山智能化数据中心的建设通常采用三级架构，即：
1. 第一级：采集层。该层主要负责采集现场各种数据，包括传感器、控制器等设备所产生的数据，将这些数据进行采集、处理、存储和传输。
2. 第二级：控制层。该层主要负责对采集层数据进行处理和控制，实现对矿山生产过程的监控和控制。该层通常包括数据处理服务器、控制器、PLC等设备。
3. 第三级：管理层。该层主要负责对控制层数据进行分析和管理，提供决策支持和管理服务。该层通常包括数据分析服务器、数据库服务器、管理软件等设备。
这种三级架构可以实现对矿山生产过程的全面监控和控制，提高矿山生产效率和安全性。同时，该架构还可以实现对数据的有效管理和分析，为矿山管理提供决策支持。
建议煤矿智能化建设是必要的 随着科技的进步，煤矿行业面临的生产和安全方面的问题已经日益突显。而智能化的建设可以提高煤矿的生产效率，并且减少劳动力的使用，从而降低工伤事故的风险。在煤矿智能化建设方面，可以采用各种现代化技术，例如传感器、智能分析、自动控制等技术，可以使矿工在生产过程中得到更好的保护，也可以减少对环境的影响。此外，在煤炭生产、存储和运输的各个环节采用智能化技术，可以更好地监测和控制煤炭的质量和数量，以及预防，避免安全事故的发生。煤矿智能化建设的成功需要各方面的支持，包括政府、企业和科技机构的积极参与。
智能化的意义不仅在于优化生产和供给，更在于能够借助大数据与算法成功实现供给与需求的精准对接，从而实现个性化定制和流水线生产的有机结合。
一些老字号品牌通过消费端数据分析，制造出更适合年轻人偏好的产品，能让老品牌获得新生。
一些制衣企业利用大数据技术，存储了个性化定制西装的所有信息，包括衣服每个部位的尺码、选择的材料、缝制时需要的工艺等，使得一条生产线上可以生产款式、面料、风格、尺寸等细节各不相同的西装。
通过大数据和云计算分析，可以把线上消费端数据和线下生产端数据打通，运用消费端的大数据逆向优化生产端的产品制造，为制造业转型升级提供了新路径
