煤炭是我国工业化进程中的基础性能源，且以煤为主的能源结构将长期存在，煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为了及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警，视频AI（Artificial Intelligence，人工智能）识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。本文阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状，分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题，结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计，提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构，构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系，明确了智能识别与预警联动控制响应机制，打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链，实现了数据共享联动和预警协同。同时，围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建，梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程，归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点，明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发展的主流方向和趋势。其次，笔者结合王家岭煤矿、鲍店煤矿等代表性矿井的应用案例，示范展示了煤矿安全生产过程中实际典型应用场景等方面的最新进展和应用效果。最后，针对煤矿安全生产视频AI识别关键技术的特点，总结了现有煤矿安全生产视频AI识别系统存在技术理论薄弱、智能终端规格不一且应用场景混乱、数据兼容性及联动闭环能力较差、数据库安全性较弱、评价机制不统一、应用标准不完善等问题，指明了未来的发展方向是加强对视频AI识别关键技术及理论的研究，建立健全智能终端硬件规格及适用体系，构建标准统一、机制完善、实时互联、动态预测、协同控制、安全可靠的煤矿信息多维度主动感知新模式和工业互联网应用平台，逐步形成全矿井全息泛化的高精度智能感知场，实现对井下“人-机-环”全域视频信息的精准感知和危险源协同管控。