不久前，深脈礦業(yè)發(fā)布“機(jī)器人礦業(yè)”模式，中國冶金地質(zhì)總局推出“未來勘探系統(tǒng)”。兩則消息讓業(yè)界看到這樣一幅圖景：1000平方千米的礦業(yè)權(quán)區(qū)，無人機(jī)集群掠過天際，機(jī)器狗負(fù)重穿行溝壑。傳統(tǒng)地質(zhì)工作者需要一兩年才能完成的工作，如今壓縮至數(shù)月；不僅勘探時(shí)間縮短，經(jīng)費(fèi)也大大減少。
當(dāng) AI大模型飛速迭代，當(dāng)具身智能機(jī)器人走出實(shí)驗(yàn)室、踏上戈壁荒漠，地質(zhì)行業(yè)正站在一個(gè)歷史性的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。如何在這場“人工智能﹢”的浪潮中搶占先機(jī)，推動(dòng)地質(zhì)工作從傳統(tǒng)范式向數(shù)字化智能化新范式躍升，成為地質(zhì)行業(yè)一道必須作答的時(shí)代命題。
地質(zhì)作業(yè)方式發(fā)生深刻變革
當(dāng)前，找礦模式正從“人工經(jīng)驗(yàn)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)智能”。傳統(tǒng)找礦，地質(zhì)工程師用腳丈量、用眼觀察、用腦判斷，經(jīng)驗(yàn)和運(yùn)氣占了不小比重。今天，運(yùn)用 AI找礦預(yù)測平臺，通過深度學(xué)習(xí)算法融合多源數(shù)據(jù)，能從海量數(shù)據(jù)中“讀”出成礦密碼。
作業(yè)方式正從“人力密集型”轉(zhuǎn)向“機(jī)器人替代”。以往那些人力難以踏足的地方，如今成了機(jī)器人的主戰(zhàn)場。踏勘機(jī)器人能在雨雪交加、陡坡崎嶇的復(fù)雜地形中，自主完成巖石樣本的識別、采集、標(biāo)記與封裝；電動(dòng)重載運(yùn)輸無人機(jī)可輕松吊運(yùn)設(shè)備翻山越嶺，將原本需要人工跋涉數(shù)天的路程，壓縮至短短幾小時(shí)。
安全保障正從“被動(dòng)防護(hù)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)預(yù)警”�；� AI視覺分析的安全預(yù)警系統(tǒng)，能實(shí)時(shí)判斷人員是否佩戴防護(hù)裝備、是否闖入禁區(qū)。更關(guān)鍵的是，通過設(shè)備預(yù)測性維護(hù)，AI可全天候監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，在故障發(fā)生前便發(fā)出預(yù)警，將“事后維修”變?yōu)?ldquo;事前維護(hù)”。
從“單點(diǎn)突破”到“系統(tǒng)重構(gòu)”
中國冶金地質(zhì)總局“未來勘探系統(tǒng)”的架構(gòu)令人眼前一亮：“云端大腦”負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)融合與智能預(yù)測。深脈礦業(yè)則帶來“機(jī)器人礦業(yè)”全新模式：“空中奇兵”無人機(jī)承擔(dān)廣域掃描與電法磁法重力遙感，“地面先鋒”踏勘機(jī)器人執(zhí)行采樣與自動(dòng)隔離保存。
前幾年，地質(zhì)信息化還停留在“單點(diǎn)應(yīng)用”的淺灘。如今，通過構(gòu)建成礦理論知識圖譜、研發(fā)地勘知識智能助理，那些隱性的地質(zhì)邏輯正被轉(zhuǎn)化為顯性的算法模型。中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)知識智慧服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新中心的探索表明，大模型技術(shù)在地學(xué)知識問答、多模態(tài)地質(zhì)數(shù)據(jù)解析等方面，正展現(xiàn)出驚人潛力。
勘查與開采的全生命周期智能貫通也在逐步實(shí)現(xiàn)。過去，找礦與采礦是兩條平行線。而 AI技術(shù)的介入，正打通從勘探到開發(fā)的全鏈條：勘探階段建立的三維地質(zhì)模型，可直接服務(wù)于后續(xù)礦山設(shè)計(jì)和開采規(guī)劃；采礦過程中積累的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，反過來又能驗(yàn)證和修正找礦模型。
直面挑戰(zhàn)加快技術(shù)應(yīng)用賦能
當(dāng)然，AI技術(shù)在地質(zhì)行業(yè)的深度應(yīng)用，仍面臨不少“硬骨頭”。
數(shù)據(jù)難題首當(dāng)其沖。地質(zhì)數(shù)據(jù)具有多源、異構(gòu)、多解性等特點(diǎn)。如何建立全地質(zhì)要素表征一致的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)體？如何將地質(zhì)工程師的邏輯推理轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的算法？這是必須攻克的第一道技術(shù)難關(guān)。
算力與算法同樣不容忽視。大模型的訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大算力支撐，而地質(zhì)行業(yè)的特殊性又要求模型具備較強(qiáng)的泛化能力。不同礦種、不同礦床成因，能否在同一個(gè)基礎(chǔ)模型框架下實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一表征？這是仍需深入研究的課題。
更深層的障礙，在于地質(zhì)數(shù)據(jù)分散在不同單位、不同項(xiàng)目中，缺乏開源共享機(jī)制。如果數(shù)據(jù)不能流動(dòng)、不能共享，再先進(jìn)的算法也是“無米之炊”。
面對 AI技術(shù)運(yùn)用的浪潮，既不能觀望等待，也不能盲目跟風(fēng)�；谛袠I(yè)發(fā)展趨勢，筆者建議：統(tǒng)籌規(guī)劃“人工智能﹢地質(zhì)調(diào)查”的技術(shù)路線圖；加快整合地質(zhì)行業(yè)歷年積累的數(shù)據(jù)、勘查報(bào)告、科研成果，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行清洗、標(biāo)注和治理，形成覆蓋主要礦種、主要成礦類型的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；相關(guān)單位聯(lián)合高校、科研院所和高科技企業(yè)，組建產(chǎn)學(xué)研用聯(lián)合體，在智能填圖、深部找礦、災(zāi)害預(yù)警等重點(diǎn)場景開展聯(lián)合攻關(guān)；重視復(fù)合型人才培養(yǎng)，加強(qiáng)對現(xiàn)有地質(zhì)技術(shù)人員的 AI培訓(xùn)；以開放心態(tài)迎接技術(shù)變革。
回望地質(zhì)行業(yè)的發(fā)展史——從地質(zhì)錘羅盤到遙感衛(wèi)星，從手繪剖面到三維建模，每一次技術(shù)躍遷，都帶來行業(yè)的深刻變革。當(dāng) AI機(jī)器人的觸角伸向地球的每一個(gè)角落，那些深埋地下的礦藏將不再遙不可及。對于地質(zhì)行業(yè)而言，抓住這一輪技術(shù)變革的機(jī)遇，不僅關(guān)乎行業(yè)自身的高質(zhì)量發(fā)展，更關(guān)乎國家能源資源安全保障能力的時(shí)代躍升。