在煤炭物流体系中，集运站作为关键枢纽，其运输效率与环保性能直接影响行业可持续发展。传统运输路径规划依赖人工经验，常因动态因素导致效率低下，且煤炭装卸、转运过程中的粉尘污染问题日益突出。随着人工智能技术的成熟，AI算法为煤炭集运站的智能化升级提供了全新解决方案。

AI算法通过实时数据采集与分析，构建多目标优化模型，综合考虑运输距离、车辆载重、路况信息及气象条件等因素，动态生成最优运输路径。以某北方大型集运站为例，部署深度学习算法后，系统可每5分钟更新一次路径规划，使平均运输时间缩短18%，同时通过减少车辆急加速、急刹车等操作，降低煤炭抛洒率。

针对粉尘损耗问题，AI系统整合了粉尘监测传感器数据，优先选择背风路线或湿度较高的时段运输，并结合喷淋系统智能启停。实践数据显示，该方案使集运站周边PM10浓度下降34%，煤炭运输损耗率从0.7%降至0.3%。

技术实现层面，算法采用强化学习框架，通过不断与环境交互优化决策。其中，路径规划模块引入图神经网络处理复杂路网，粉尘预测模块则结合LSTM时序分析，实现提前2小时的精准预警。值得注意的是，系统还建立了煤炭粒度、含水率等物料特性数据库，为不同煤种定制差异化运输方案。

未来，随着5G和物联网技术的普及，AI算法将进一步融合车辆OBD数据、无人机巡检信息等多维数据源。行业专家指出，智能调度系统的规模化应用，预计可使全国煤炭集运站年减排粉尘超50万吨，同时提升运力利用率20%以上，为"双碳"目标提供有力支撑。