人工智能在矿业勘探开发中应用未来可期

当前，世界百年未有之大变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展，全球各主要经济体持续加强对关键矿产资源开发利用战略布局，矿业开发技术装备成为国际矿业合作博弈中的关键变量，前沿技术领域成为大国竞争的重要战略阵地。2023年以来，人工智能（AI）等技术作为新质生产力正全面影响全球矿产资源发展模式，已在实际应用中初见成效。

AI的定义及应用场景

当前，人工智能（Artifical Intelligence，简称AI）被认为是科技创新的下一个“超级风口”。AI主要是研究和开发用于模拟和扩展人的智能理论、方法、技术以及系统应用，内容涵盖包括机器人、语言及图像识别、计算机视觉传感系统、自然语言管理、机器学习与专业分析系统等。AI本质是通过数据大模型对海量数据进行统计分析，从数据中归纳、记忆和总结，并根据实际应用场景做出类似人类智能的反应方式。目前，AI已广泛应用于自然语言处理、图像识别与计算机视觉、智能软硬件优化、工业生产、决策管理、贸易金融、医药医疗等多个领域。AI通过机器深度学习、工业互联网、数据共享、模型模拟等技术，实现生产过程的自动化与智能化，从而不断提升生产效率、降低成本、优化流程，提高产品质量，推动各领域高质量发展。

AI在矿业中的应用原理

矿业勘探开发本身就是采集数据和知识驱动分析数据的专业性工作，是一个采集数据、以知识分析数据，形成找矿勘查结论、构建矿床地质模型、优化开采方案的过程。从数据采集来看，就是通过地质、地球物理、地球化学、遥感等多种手段采集信息，通过踏勘、槽探、钻探等工作方法采集地质信息数据，为找矿奠定数据分析基础；知识驱动，就是基于地质矿业领域专家的经验，处理各类地质数据和影响，并建立找矿模型来指导勘探方向分析出矿床所在位置、规模大小、发现概率等，并通过填图展示。AI擅长处理大量数据，解析地质调查、卫星影像和历史勘探数据，快速建立可视化的地质矿山模型；通过神经网络等机器学习模型，快速判定传统勘探方法可能无法识别的模式、异常和潜在的矿床，从而实现找矿突破。在矿业领域，AI的作用是替代人工劳动，目前已在找矿勘查、地质数据和图像处理、三维地质建模、灾害预警等方面取得实际应用。

AI在矿业中应用已初见成效，未来可期

一是AI在找矿勘查、矿山生产、数据图像处理、地质灾害预警等方面已初步成功应用。在找矿勘查方面，AI系统可以识别地质异常和矿化特征，预测地下矿床的位置和规模，如2024年比尔·盖茨和杰夫·贝佐斯等投资的矿业公司KoBold Metals公司利用AI技术在赞比亚发现了高储量、高品位的Mingomba大型铜矿床。在矿山生产方面，基于AI的分选系统能够实时快速识别废石中有价值的矿物，提高矿产资源回收率和利用率，如挪威陶朗公司利用传感器和人工智能开发了适用不同矿种的矿石分选系统，必和必拓（BHP）与微软合作通过AI和机器学习提高埃斯康迪达铜矿（Escondida）的铜回收率；同时，AI技术通过集成视频监控、智能识别算法与大数据分析平台等技术，可以实现对矿山生产环境的全方位监控，及时发现并处理不安全因素。在数据图像处理方面，AI可以快速准确地完成数据分类、数据归纳、数据特征提取等任务，如地球物理数据三维反演、高分辨率遥感图像自动地质填图、矿山三维地质建模等计算密集型工作。在地质灾害预警方面，AI与遥感技术、物联网设备相结合，可实时监测滑坡、地震、地下水位波动等地质环境变化，通过对异常数据的快速识别与智能分析，可以更加准确地预测地震、滑坡、泥石流等自然灾害的发生概率和可能影响范围。

二是全球利用AI技术进行矿产勘查的企业方兴未艾，发展前景巨大。在新一轮科技革命和产业变革大潮中，采矿业作为人类最古老的传统产业之一，正经历有史以来最为波澜壮阔的变革。矿产勘探正成为最具有创新爆发力的领域，而矿业初创公司成为最具潜力的突破群体。据硅谷科技评论数据库最新统计，全球利用AI技术进行矿产勘查的初创企业已有近百家，包括Ver AI、Earth AI、Plotlogic、Geologic AI和Ideon Technologies等。我国学者也在该领域做了大量积极探索，如中国地质科学院矿产资源研究所、中国地质大学、中南大学、中山大学等多支团队都在该领域作出了突出贡献，在理论和技术上都有诸多创新，建立了找矿模型——三维建模—定量预测大数据深部矿产资源预测理论方法，在实际找矿应用中也有突破。

三是全球各主要经济体高度重视AI技术发展。近年来，全球主要经济体高度重视AI在包括矿业在内的各领域发展，持续加大经费投入。2024年5月，美国拉开AI立法序幕，其AI工作组发布《推动美国在AI领域的创新：参议院AI政策路线图》，提出加强AI技术研发和治理，并要求美国政府每年在非国防人工智能创新上投入320亿美元的研究经费，体现出对AI发展布局的高度重视。2024年4月，加拿大政府宣布投入约18亿美元推动AI行业发展，主要用于建设科技基础设施、提升运算能力，并为AI研究人员、初创企业及相关公司提供资源。我国高度重视AI在矿业领域布局，2022年8月，科技部印发《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，明确将智能矿山作为首批十个优先支持的AI示范应用场景；2024年4月，国家矿山安监局等七部门联合发布《关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》，提出加快矿山智能化领域的AI大模型的算法优化和模型迭代，强化AI在矿山生产的实用水平。

AI技术相较于传统矿业勘探开发方法优势明显

一是有效提升了找矿勘探的准确率和成功率。随着当前埋藏浅、易开采的矿产资源逐渐枯竭，矿业勘探工作愈发复杂，难度逐渐提升。目前，传统的铜、黄金以及钴等资源的勘探已经非常艰难，勘探出新矿产的成功率只有0.5%，99%以上的常规勘探项目未能成为矿山。与传统找矿相比，AI技术能够快速、精确地处理并分析大量数据，大幅提升勘探效率、缩小勘探范围、在数据较为匮乏的绿地勘探项目中圈定成矿远景区、发现一些被传统理论或方法忽视的找矿信息。

二是大幅减少了矿业开发过程中人力和时间成本。矿业勘查开发过程中，从最初查阅大量文献资料、采集野外岩石样品信息、地质填图，到处理物化遥钻等数据、圈定找矿靶区，建立矿山三维地质模型，再到生产阶段矿山开采、运输，矿石分选、冶炼等，以及生产综合管理、矿山灾害预警等，各个环节都需要掌握专业知识和有技术水平的人员花费大量时间、精力去完成，人工和时间成本投入巨大。AI具备高效计算能力和信息处理能力，可以自动进行数据抽取、集成、分析建模，实现采矿、选矿、冶炼设备的智能化控制，极大减少人工和时间成本，提高生产效率和资源利用率。

三是极大优化了矿业生产管理各环节并降低了安全风险。在矿业生产的各个环节中，人力资源、设备使用、物资供应等诸多因素的局限性不可避免地影响着矿山的生产和资源的使用效率。AI技术通过历史与实时监测矿山生产数据的综合分析，精准识别出生产瓶颈及其成因，实现智能化的决策和控制，进而促进矿业生产环节的优化调整，提升生产管理能力和资源的使用效率。同时，AI技术通过矿山的各类感应器和监控装置，可以实现对矿山安全监控和风险预警，识别安全隐患和异常行为，提前预警和采取相应的安全措施，减少事故的发生。

AI技术在短期内仍存在诸多瓶颈

一是地质数据获取难、处理难度大。地球具有漫长的地质演化历史，成矿作用更是一个错综复杂的地质过程，地质勘探开发数据具有异构、多尺度、无定形、不连续等特征。AI技术最大的应用前提是大数据，如深部地质信息，生产环境复杂的矿山勘探开发中涉及的大量地质数据、生产数据、设备数据等，获取和处理都存在一定的困难，而目前取得这些数据仍然要依靠传统手段。

二是数据质量和结果可靠性还需提升。目前AI在矿业勘探开发中的智能应用，高度依赖高质量的大数据样本。在实际地质数据的收集和整理过程中，如深部探测过程中热灾、岩爆等影响，矿山开发过程中环境噪声、干扰，人为收集和整理地质数据过程中导致数据缺失、错误等，均会影响数据的质量，并导致AI分析结果准确性和可靠性降低。此外，AI技术不具备人类拥有的常识，可能执行有违社会伦理道德的决策或行为，造成结果的失控。

三是数据隐私和安全性有待加强。当前，随着大量AI模型开源，黑客对人工智能的了解也更加深入。在大数据分析的过程中，由于AI技术严重依赖海量数据，地质数据涉及到隐私和敏感信息的保护问题，保护敏感的地质信息和数据不被侵犯的安全性变得至关重要，需权衡可访问性和防止滥用。

我国AI在矿业领域发展建议

一是打造高质量数据平台。地质数据规模越大，AI在矿业勘探开发中实际应用能力越强，建立高质量的地质矿业领域数据平台是AI在地矿领域大规模应用中非常关键的一步。在我国新一轮找矿突破战略行动中，涉及的数据众多，需将来自不同传感器（如卫星、无人机等）、不同数据源（物探、化探、遥感、钻探、测试分析等来源）、不同形式的数据进行整合、筛选，形成高质量的大数据平台。

二是不断优化AI算法、算力和模型。算法、算力和模型架构是AI核心领域。我国AI在地矿领域算法主要依靠国际上开源的算法，利用找矿模型建设的自主算法模型相对比较薄弱，应加强AI在矿业领域算法和行业专用大模型的创新研究。此外，算力主要依靠芯片所能达到的计算速度，我国地矿领域发展AI的算力取决于我国芯片总体能达到的水平，应鼓励AI计算芯片自主研发，持续提升算力水平。

三是建立完善的数据更新维护机制。AI的核心是对有效、真实数据的统计分析，因此数据的真实可靠及不断更新调优成为AI在地矿行业应用的基础保障。为解决数据获取和处理方面的问题，需要采用更加高效、准确的数据采集和处理技术，加强对数据的有效性验证，建立常态化更新维护机制，提高基础数据的质量、可靠性和一致性。

四是加强数据安全管理和防护。随着信息时代的到来，地质数据安全性、完整性对AI的应用至关重要，必须高度重视信息的安全管理和防护。需建立适当的数据隐私保护机制和安全策略，使用强密码算法、加密技术、高安全标准等来保护重要数据的机密性和完整性，确保只有被授权人员才能够查看和使用相关数据，防止未经授权的访问和不当使用敏感数据，以适应不断变化的隐私和安全威胁。