自人类进入信息化时代以来，信息技术正以日新月异的速度改变着人们的生产和生活方式。计算技术、数字技术、信息技术的发展推动人工智能兴起。近年来，人工智能正在多个应用领域带给人们前所未有的冲击感受。改革开放40多年来，我国已成为全世界第二大经济体和世界制造中心，很多领域拥有全球最完备的产业链布局，发展适合中国国情、与产业紧密结合的应用数据模型是提升竞争力的关键一步。

  人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是智能学科重要的组成部分，主要研究和开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术和系统应用，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、自然语言处理、机器学习与专业分析系统等。人工智能的本质是通过数据大模型对海量数据来进行统计分析，从中学习积累人脑智能的本质，即归纳、记忆和总结，并结合实际应用场景做出类似人类智能的反应方式。

  作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能的基础是计算机技术的广泛应用和数据的海量积累以及日常生产生活中对有关数据的有效反应记忆和持续动态的容错、纠错，最终实现智慧的动态累积。目前，人工智能已被大范围的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、医药医疗健康等多个领域。

  在工业领域，AI已经成为推动智能制造和工业自动化发展的重要力量。通过机器深度学习、工业互联网、数据共享、模型模拟等技术，AI可以实现生产过程的自动化和智能化，从而不断提升生产效率、降低成本、优化流程，提高生产效率和产品质量，推动工业高质量发展。

  现代工业的发展使得人类对资源的消耗级数增加，根据权威报告显示，目前全球每年消耗超过220亿吨的矿产资源。人类对资源的需求导致全球浅表优质资源已被消耗殆尽。我们不得不向地下更深的部位寻找可利用的矿产资源，因此地质勘查面临极大的挑战。

  一是勘探难度逐步提升。资源埋藏越深，勘探工作越复杂，对勘查工作的要求越高。传统的勘探方法已经越来越不适应形势发展的需要，必须引入更加复杂、高效和清洁的技术方案，提高勘探成功概率。

  二是数据信息不充分带来勘探成果的不确定性增加。资源勘查需要大量的地质、行业数据作为决策参考依据，但随着勘探深度的增加，人们对地下相关资源的不确定性不断累加，认知的局限性制约了资源勘探判断的准确率。例如，数据来源不足或不准确会使分析结果出现偏差，数据单一也将导致对目标区域全面认识的缺失，而数据的时效性偏差也会导致最终决策方案不能随实际变化及时调整，这些误判的结果都将直接对资源规划和经济性判断产生负面影响，轻则增加决策成本，重则导致决策失误。数据不确定性增加导致勘探项目成功转化率极低。数据显示，近年来，全球范围内每1000个勘探项目中最终只有1个能够成功被甄别。

  三是地质的复杂性导致人工成本消耗极大且收效甚微。随着资源勘探深度的增加，为保证勘探过程中各类数据的持续性、稳定性，往往需要大量的文献调研和区域地质数据调查，需要大量的专业知识和大量的文献检索，需要长时间的野外作业满足地质填图和岩石样品信息采集工作，需要高水平的专业技术操作和精密周密的计算满足岩石样品的处理和样品物理化学性质分析。面对海量的数据信息，一个勘探项目能够得以顺利实施，不仅需要一定数量、掌握专业知识和技术水平的专业技术人员，而且勘探项目越大，地质状况越复杂，需要的人工成本越高，而技术人员术业专攻的特点又使得人工投入的边际成本递减原理凸显，即在复杂勘探项目中，即便增加人力投入也难以获得预期的效果。

  面对传统资源勘探行业暴露出的成本高、耗时长、精度低、大量复杂数据难处理等困难，人工智能的优势尽显。

  首先，人工智能有利于提高资源勘探效率。人工智能继承了高效的计算能力和信息处理能力，充分发挥庞大的数据模型智能分析功能使其可以在繁冗的工作中简化工作流程，提高数据分析的速度和效能，通过对海量地质数据、卫星影像等信息的分析，以史通今，依矿找矿，最终确定具有具备资源潜力的合理区域，实现高效率的定向勘探，全面提升资源勘探的工作效率。

  其次，人工智能的特点能降低资源勘探行业工作中的不确定性。人工智能可以通过精准获取和分析地质、地球物理数据和钻探数据提取矿体的特征信息，通过机器学习算法对信息进行建模和预测处理，更好地了解矿体性质，通过有效识别可能存在的风险并据此作出合理决策，降低项目勘探、建设、运营过程中的诸多不确定性风险。

  再次，人工智能可以有效优化资源利用。人工智能通过对整个资源链条的价值优化，利用先进算法规划管理资源，从而更好地满足未来资源需求与可持续发展的要求。

  最后，人工智能能够降低勘探活动对人力资源消耗。人工智能和自动化技术能轻松实现高效数据采集和处理，减少人工投入成本。人工智能的机器学习模型可以提供精准预测和智能决策支持，可以提高工作效率。而智能自动设备的应用则可以大量代替人工操作，提高生产安全性，符合“以人为本”的价值理念。

  人工智能为经济社会持续健康发展注入了新动能，是发展新质生产力的重要引擎。结合资源勘探行业的难点、痛点以及人工智能的特点和应用场景优势，对AI在资源勘探行业中的应用提出如下建议：

  一是要不遗余力地建立、打造多算法组合支撑的数据平台，将地球物理化学数据、勘探数据、地质数据、卫星遥感数据、周边环境数据、历史资料数据、行业数据、专家分析数据等汇总输入，通过数据统计、调度优化、成矿分析等算力算法，形成经验学习和决策支持场景模型，经过不断的调优，最终形成勘探行业的人工智能。这一数据平台的打造绝不可一蹴而就，需要耐心、毅力和持续的跟踪、反馈、调整和优化。

  二是要建立持续调优的数据维护机制。人工智能的核心是对有效、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在资源勘探行业应用的基础保障。如何甄别、清洗海量的基础数据成为AI能否成功应用的关键。

  三是要高度重视数据的安全与防护。在资源勘探行业应用人工智能需要政府部门、协会、科研院所、企业及专家、学者、从业人员的集体智慧和信息共享，因此必须要高度重视平台数据、信息的安全防护，避免信息外泄带来的损失。

  四是人脑与人工智能的持续互动。人工智能有助于将人脑从繁杂的工作中解脱出来，但是人工智能只是模拟但不能完全取代人脑，并且人工智能的升级需要人脑智慧的持续输入、久久为功，而人脑则需要与人工智能持续的交互以提升自身的判断和决策能力，并帮助人工智能逻辑判断能力的提高。两者之间相辅相成。

  综上分析，在我国发展新质生产力的大背景下，作为未来产业发展的趋势，利用人工智能将有助于我国资源勘探行业实现质的飞跃，有助于我国国内边深部资源的发现与获取，有利于增强我国战略性矿产资源的安全保障能力。从这个意义上讲，AI在探矿找矿工作中具有重要作用，潜力巨大，前景光明。