地礦企業(yè)如何運用人工智能技術(shù)發(fā)揮其新質(zhì)生產(chǎn)力作用

［摘要］人工智能技術(shù)在地質(zhì)領(lǐng)域的應(yīng)用正在形成行業(yè)發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力，成為推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點，它的發(fā)展方興未艾。人工智能技術(shù)在地礦企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用，可以通過快速精確的數(shù)據(jù)處理和機器算法，極大提升找礦效率，并通過數(shù)據(jù)和模型的集成利用，極大提升全產(chǎn)業(yè)鏈的經(jīng)濟效益，引領(lǐng)地礦企業(yè)向數(shù)字化、智能化、高效化、綠色化方向發(fā)展。

［關(guān)鍵詞］人工智能；地質(zhì)領(lǐng)域；新質(zhì)生產(chǎn)力；經(jīng)濟效益

受資源環(huán)境的影響，地礦企業(yè)發(fā)展的局限性越來越明顯。因此，期望通過新技術(shù)新方法解決資源環(huán)境等一系列問題，構(gòu)建以科學技術(shù)為支撐，以節(jié)約資源、清潔生產(chǎn)和高效發(fā)展為特征，以最小的生態(tài)擾動量獲取最大資源量的生態(tài)礦業(yè)發(fā)展模式，是地礦企業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。目前，全球科技正朝著數(shù)字化、信息化、智能化方向迅速發(fā)展，以此為代表的人工智能技術(shù)與地礦行業(yè)結(jié)合已成為熱點和發(fā)展趨勢。通過算法、算力和數(shù)據(jù)將大幅度提高地質(zhì)勘查效率和質(zhì)量，降低開發(fā)成本和風險，全面提高企業(yè)核心競爭力。

人類社會正經(jīng)歷著一次巨大的技術(shù)變革——第四次工業(yè)革命[1]，人工智能技術(shù)則是這場革命的推進器、加速器。將在生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系之間發(fā)生一些新的變化和演變，誕生新質(zhì)生產(chǎn)力。目前，人工智能技術(shù)在工業(yè)、醫(yī)學等領(lǐng)域都有著廣泛應(yīng)用。同樣，人工智能技術(shù)在地質(zhì)領(lǐng)域也有著巨大的應(yīng)用潛力。地礦企業(yè)置身于這種大背景下，如何抓住機遇、創(chuàng)新發(fā)展方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升企業(yè)的核心競爭力、以新質(zhì)生產(chǎn)力引領(lǐng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，將為我們提出很多深入思考的問題。

1 新質(zhì)生產(chǎn)力與人工智能技術(shù)的關(guān)系

1.1 什么是新質(zhì)生產(chǎn)力

“新質(zhì)生產(chǎn)力”是指在當代社會發(fā)展中，隨著科技進步和創(chuàng)新的推動，不斷涌現(xiàn)的具有新特點和新優(yōu)勢的生產(chǎn)力形態(tài)，表現(xiàn)出新興技術(shù)、新模式、新業(yè)態(tài)等對生產(chǎn)力的提升所帶來的影響力和推動力。它強調(diào)創(chuàng)新性、高效性、智能化、可持續(xù)性和協(xié)作性，為經(jīng)濟發(fā)展和社會進步注入了新的動力和活力。

1.2 什么是人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是指與其他產(chǎn)業(yè)或領(lǐng)域的深度融合和應(yīng)用。并通過深度融合和創(chuàng)新，打造出全新的商業(yè)模式、服務(wù)方式和產(chǎn)品形態(tài)，帶動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展，推動各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級。這種融合不僅能夠提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還能夠為社會帶來更多智能化、個性化的服務(wù)，推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。

1.3 人工智能技術(shù)依托科學技術(shù)，誕生新質(zhì)生產(chǎn)力

人工智能技術(shù)與其他領(lǐng)域或技術(shù)結(jié)合，依托各種科技手段和工具，如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大模型、通訊、云存儲等融合創(chuàng)新，共同構(gòu)建智能化的解決方案，幫助企業(yè)提升生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量[2]，創(chuàng)造出新的生產(chǎn)力——新質(zhì)生產(chǎn)力和應(yīng)用模式，進一步推動生產(chǎn)力的提升，實現(xiàn)更高水平的經(jīng)濟增長和競爭力。推動科技發(fā)展向更加智能化、集成化和全面化方向發(fā)展。

我國在依靠工業(yè)企業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈中，若各行各業(yè)的工業(yè)企業(yè)對接了人工智能技術(shù)，包括將工業(yè)生產(chǎn)、銷售部門、設(shè)備企業(yè)、通信運營商、云端服務(wù)企業(yè)連成一體，將徹底在生產(chǎn)力方面實現(xiàn)一次大革命，這種大平臺全生態(tài)的建設(shè)將實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。

2 人工智能技術(shù)在國際國內(nèi)應(yīng)用情況

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為全球范圍內(nèi)科技和經(jīng)濟發(fā)展的主要動力，各國在這個領(lǐng)域的競爭和合作日益激烈。

2.1 在國外應(yīng)用情況

人工智能技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，幫助政府、企業(yè)和組織更好地理解和利用海量數(shù)據(jù)提升效率，呈現(xiàn)出快速發(fā)展和持續(xù)創(chuàng)新的趨勢，各國政府、企業(yè)和學術(shù)界都在加大投入和合作，推動這個領(lǐng)域的發(fā)展，努力應(yīng)對日益復雜的挑戰(zhàn)和機遇。

2.2 在中國應(yīng)用情況

人工智能技術(shù)的到來為經(jīng)濟社會發(fā)展帶來了巨大機遇和挑戰(zhàn)，我國正在積極應(yīng)對這些變革，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)治理和創(chuàng)新發(fā)展，助力實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)增長和社會進步。人工智能技術(shù)在我國的發(fā)展仍處于快速增長階段，未來將繼續(xù)深化應(yīng)用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級和智能化轉(zhuǎn)型[3]。我國也將人工智能技術(shù)視為國家戰(zhàn)略，投入大量資金支持人工智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，推動人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的普及和應(yīng)用。

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為全球各國競爭力和創(chuàng)新力的重要標志之一。不同國家在這一領(lǐng)域的發(fā)展有著各自的特點和優(yōu)勢，但都在不斷探索如何更好地運用人工智能技術(shù)來推動經(jīng)濟發(fā)展、提升社會福祉和解決各種挑戰(zhàn)[4]。

3 目前國內(nèi)地礦企業(yè)人工智能技術(shù)應(yīng)用情況

人工智能技術(shù)在國內(nèi)地礦企業(yè)的應(yīng)用涵蓋了勘查、評估、智能化開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測、設(shè)備維護和安全管理等多個方面（如圖1），能夠為地礦企業(yè)提供更高效、智能化的解決方案，促進行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。但是，目前人工智能技術(shù)普及率很低。

3.1 礦產(chǎn)勘查與開發(fā)領(lǐng)域

地質(zhì)領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)正在逐漸增多，被廣泛應(yīng)用于各種地質(zhì)勘查中。利用人工智能技術(shù)分析各類地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括地質(zhì)填圖、礦產(chǎn)勘查、地球物理、地球化學、遙感等數(shù)據(jù)，通過機器學習和深度學習算法識別地質(zhì)特征，礦化特征，預測礦產(chǎn)資源分布，提高勘查效率和準確性。

人工智能技術(shù)被用于礦產(chǎn)資源評估、開發(fā)、數(shù)據(jù)分析與決策支持，通過機器學習算法分析處理大規(guī)模的地質(zhì)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)分析、模式識別和預測，為企業(yè)決策提供支持，幫助企業(yè)準確評估礦產(chǎn)資源潛力，提高勘查效率，進一步發(fā)現(xiàn)新的礦產(chǎn)資源，并優(yōu)化開發(fā)利用方案和生產(chǎn)計劃，提高資源利用效率，實現(xiàn)可持續(xù)開發(fā)；也可以監(jiān)測礦山開采對環(huán)境的影響，提出環(huán)境保護對策，減少生態(tài)破壞，保護自然環(huán)境。

3.2 智能化設(shè)備

地礦企業(yè)采用智能化設(shè)備，如傳感器、自動化設(shè)備等，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備的智能監(jiān)控、預測性維護等功能，提高生產(chǎn)效率和安全性，實現(xiàn)對礦山設(shè)備和生產(chǎn)過程的智能監(jiān)控和預測。通過數(shù)據(jù)分析和模型優(yōu)化，提高礦山生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。

3.3 環(huán)境監(jiān)測與保護

地礦企業(yè)采用人工智能技術(shù)在礦業(yè)開發(fā)中用于環(huán)境監(jiān)測和保護。通過智能監(jiān)測系統(tǒng)，實時監(jiān)測環(huán)境參數(shù)，提前預警可能的環(huán)境風險，保護周邊生態(tài)環(huán)境。利用傳感器技術(shù)和人工智能算法監(jiān)測礦山內(nèi)部地質(zhì)結(jié)構(gòu)、含礦層穩(wěn)定性及分布等參數(shù)，實時預警地質(zhì)災害風險，提高礦山作業(yè)安全性，減少事故風險。

4 大力發(fā)展人工智能技術(shù)，增強企業(yè)核心功能

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重塑全球經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，全球科技正朝著數(shù)字化、信息化、智能化方向迅速發(fā)展，地礦智能化已成為行業(yè)前沿熱點和發(fā)展趨勢。

從地礦企業(yè)發(fā)展的全產(chǎn)業(yè)鏈來看，上游產(chǎn)業(yè)是數(shù)據(jù)形成的首要環(huán)節(jié)。通過大力發(fā)展人工智能技術(shù)，充分挖掘和提取與人工智能相適應(yīng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對地質(zhì)事件、礦產(chǎn)資源潛力、礦產(chǎn)勘查，礦產(chǎn)資源開發(fā)科學預測和有效分析，提高產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)處理效率和預測能力，形成有效的大數(shù)據(jù)平臺。

4.1 基礎(chǔ)地質(zhì)領(lǐng)域

4.1.1基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查

傳統(tǒng)基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查是人工在現(xiàn)場對各各不同地質(zhì)體巖類的識別進行填圖，再經(jīng)巖礦鑒定提高其準確性。如果通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)智能化識別，建立與機器算法相適應(yīng)的有效數(shù)據(jù)庫，用Tensorflow深度學習，建立相關(guān)模型，提高地質(zhì)填圖和巖石薄片鏡下鑒定礦石礦物識別的準確率。通過巖石圖像的特征提取和機器學習算法，實現(xiàn)對不同巖石類型的準確分類并建立數(shù)據(jù)庫。在智能地質(zhì)填圖方面，通過影像建模和人工智能技術(shù)、深度算法，改進地調(diào)工作方法，實現(xiàn)數(shù)字化填圖，大幅度提升填圖效率和工作質(zhì)量。利用人工智能技術(shù)，結(jié)合鉆孔數(shù)據(jù)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習，模擬地層巖體分布情況，利用深度信息網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)識別地質(zhì)實體的有效性[5]。

4.1.2地球化學領(lǐng)域

通過機器學習，利用地球化學數(shù)據(jù)的統(tǒng)計建模，實現(xiàn)地球化學異常識別，結(jié)合地質(zhì)背景分析，為地質(zhì)找礦提供支撐，通過機器學習和深度學習模式建立地球化學大數(shù)據(jù)。

4.1.3地球物理勘查領(lǐng)域

利用人工智能技術(shù)，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對不同地質(zhì)體及斷裂構(gòu)造進行識別，提高精度和分辨率，建立地球物理大數(shù)據(jù)。

4.2 礦產(chǎn)勘查領(lǐng)域

由于地下難以直接觀測，目前礦產(chǎn)勘查面臨深度大，難發(fā)現(xiàn)資源的局面，深部礦產(chǎn)資源勘查、開發(fā)利用難度增大，關(guān)鍵進口礦產(chǎn)面臨“卡脖子”問題，亟須實現(xiàn)大的突破。

4.2.1構(gòu)建礦業(yè)評標體系

利用人工智能技術(shù)和地質(zhì)礦產(chǎn)、物化探大數(shù)據(jù)及深度學習方法進行深部成礦預測，構(gòu)建找礦模型與礦產(chǎn)資源預測模型，通過進一步評價分析，力爭形成一套“地域級成礦系統(tǒng)—預測評價系統(tǒng)—勘查系統(tǒng)”。

4.2.2推動礦產(chǎn)資源鉆采科技創(chuàng)新

利用人工智能技術(shù)在巖石識別、曲線重構(gòu)、儲集層預測參數(shù)、產(chǎn)量預測、礦藏鉆采工程、地面工程等方面，提高礦產(chǎn)資源開發(fā)生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化礦產(chǎn)資源利用，推動礦產(chǎn)資源鉆采領(lǐng)域的科技創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展[6]。

4.2.3重視戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源智能技術(shù)的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘分析方面具有明顯優(yōu)勢，可以助力摸清戰(zhàn)略性礦產(chǎn)資源“家底”。在成礦機制、成礦理論創(chuàng)新、采選冶技術(shù)突破的基礎(chǔ)上，挖掘重點礦集區(qū)、查明礦床類型、分析礦床特征和時空分布規(guī)律，通過分析測試技術(shù)的創(chuàng)新，實現(xiàn)找礦工作的新突破。

4.3 地質(zhì)災害領(lǐng)域

通過利用人工智能技術(shù)在地質(zhì)災害領(lǐng)域的應(yīng)用，地礦企業(yè)可以提高對地質(zhì)災害的監(jiān)測、預警和應(yīng)對能力，有效減少地質(zhì)災害發(fā)生。

4.3.1數(shù)據(jù)處理、挖掘與分析

整合地質(zhì)勘查、監(jiān)測、氣象等多源數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，建立可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。運用數(shù)據(jù)挖掘算法和技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律異常，識別地質(zhì)災害風險因素，為預警和預測提供支持。

4.3.2建立預測模型

利用機器學習和深度學習算法，處理和分析大規(guī)模地質(zhì)數(shù)據(jù)，包括地質(zhì)構(gòu)造、地貌特征、地下水位等，建立地質(zhì)災害預測模型。結(jié)合機器學習算法，對歷史地質(zhì)災害數(shù)據(jù)進行分析和挖掘。利用遙感技術(shù)獲取地表變化、地形特征等數(shù)據(jù)。基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建立地質(zhì)災害實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，通過傳感器實時監(jiān)測地質(zhì)參數(shù)變化以及衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取地表變化和地質(zhì)災害跡象，構(gòu)建地質(zhì)災害知識圖譜，整合和管理各類地質(zhì)災害相關(guān)數(shù)據(jù)和知識，預測地質(zhì)災害的發(fā)生概率和可能影響范圍，為預警和防范提供技術(shù)保障。

4.4 水工環(huán)領(lǐng)域

人工智能技術(shù)與水工環(huán)領(lǐng)域的結(jié)合，將實現(xiàn)智能化、高效化的地下水資源管理、環(huán)境監(jiān)測和工程設(shè)計等工作，為水工環(huán)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展提供支持。

4.4.1數(shù)據(jù)收集與整理

收集水工環(huán)領(lǐng)域所需的各類數(shù)據(jù)，包括水文氣象數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)等。整理和清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，為后續(xù)的人工智能算法建模提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4.4.2運用人工智能技術(shù)建立應(yīng)用模型

根據(jù)應(yīng)用場景需求，選擇機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)、北斗系統(tǒng)等人工智能技術(shù)來處理數(shù)據(jù)和解決問題。建立相應(yīng)的模型，通過使用歷史數(shù)據(jù)進行模型訓練，使模型能夠?qū)W習數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，為后續(xù)的預測和決策提供支持。

4.4.3實時監(jiān)測與反饋

將訓練好的人工智能模型應(yīng)用到實際的水工環(huán)領(lǐng)域中，實時監(jiān)測水資源、水質(zhì)等數(shù)據(jù)，并根據(jù)模型輸出的結(jié)果進行反饋調(diào)整，并持續(xù)優(yōu)化模型，以便提高預測準確性和決策效果。

4.5 工程勘查領(lǐng)域

在工程勘查領(lǐng)域，地礦企業(yè)可以通過實現(xiàn)人工智能技術(shù)加速勘查過程，提高數(shù)據(jù)分析和解釋的準確性，降低勘查成本，為工程設(shè)計和施工提供更可靠的地質(zhì)信息支持，從而提高勘查效率，以及勘查的準確性及可靠性。

4.5.1智能化數(shù)據(jù)采集挖掘與分析

通過自動化勘查裝置和算法，實現(xiàn)對地質(zhì)數(shù)據(jù)、地質(zhì)特征的自動化采集和處理，提高數(shù)據(jù)采集效率和準確性。對采集到的數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，挖掘出有用的地質(zhì)信息。通過機器學習算法，加快數(shù)據(jù)處理速度，提高數(shù)據(jù)分析的準確性，為工程勘查提供支持。

4.5.2智能化圖像識別

應(yīng)用人工智能技術(shù)進行圖像識別，識別地層構(gòu)造、巖性變化等關(guān)鍵地質(zhì)內(nèi)容。結(jié)合深度學習算法，建立地質(zhì)信息識別模型，實現(xiàn)對遙感圖像、地質(zhì)剖面圖等進行智能化解讀，提高地質(zhì)信息的獲取效率。

4.5.3智能化勘查方案設(shè)計與預測

利用人工智能技術(shù)優(yōu)化勘查方案設(shè)計，包括勘查路徑規(guī)劃、樣品采集點的確定等。通過智能算法分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，優(yōu)化勘查方案，提高勘查效率和成果質(zhì)量。對勘查數(shù)據(jù)進行預測和解釋。通過數(shù)據(jù)模型建立和機器學習算法，提取出地質(zhì)信息、預測地質(zhì)構(gòu)造，為工程設(shè)計和決策提供依據(jù)。

以上通過上游環(huán)節(jié)形成的大數(shù)據(jù)平臺，采用人工智能技術(shù)對下游環(huán)節(jié)安全施工、環(huán)境保護、生態(tài)建設(shè)、環(huán)境檢測、災害預防等信息進行預測和分析，極大提升企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低成本、改善施工安全環(huán)境，降低施工風險，提升企業(yè)的核心競爭力，實現(xiàn)以科技促發(fā)展，以創(chuàng)新促效益的綠色發(fā)展模式。

5 地礦企業(yè)引入人工智能技術(shù)急需解決的問題

人工智能技術(shù)作為新質(zhì)生產(chǎn)力主要要素，與地礦企業(yè)各領(lǐng)域結(jié)合，可以為企業(yè)帶來許多創(chuàng)新和提升效率的機會，從而推動地礦行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展。同時，這種融合將為新質(zhì)生產(chǎn)力注入更多的科技動力，更加強有力地促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和可持續(xù)發(fā)展。

5.1 打破傳統(tǒng)觀念，強化轉(zhuǎn)型思想

地礦企業(yè)要不落窠臼引入人工智能技術(shù)，推動人工智能技術(shù)在企業(yè)各個層面深入應(yīng)用，實現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展。

5.1.1營造創(chuàng)新環(huán)境

首先要在地礦企業(yè)內(nèi)部樹立人工智能意識和文化，讓員工了解人工智能技術(shù)的潛力和應(yīng)用場景，鼓勵他們接受新技術(shù)并參與應(yīng)用的過程。選拔擁有豐富的地質(zhì)領(lǐng)域知識和人工智能技術(shù)經(jīng)驗人員，參與到人工智能技術(shù)實踐中來。

5.1.2開展培訓教育

為員工提供相關(guān)的人工智能培訓和教育，包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，掌握數(shù)據(jù)處理和分析技能，了解數(shù)據(jù)清洗、可視化和統(tǒng)計分析方法。學習編程語言如Python，掌握常用的人工智能庫（如Tensor?Flow、PyTorch）以及數(shù)據(jù)處理庫（如Pandas、NumPy），提升其對人工智能技術(shù)的理解和運用能力，促進人工智能技術(shù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用。

5.1.3追蹤發(fā)展趨勢

鼓勵人員關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展方向和趨勢動態(tài)。定期舉辦研討會、講座或邀請專家分享最新的技術(shù)和應(yīng)用案例。提供學習資源和平臺，鼓勵參加培訓、在線學習等活動，保持學習動力。人工智能領(lǐng)域變化快速，學員需要具備持續(xù)學習的意識，不斷更新知識和技能。

5.2 確立以算法為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)、算力、算法三個方面，數(shù)據(jù)和算法將成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力（如圖2）。地礦企業(yè)要抓住以算法為主要核心競爭力，實現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、智能化、數(shù)字化、綠色可持續(xù)發(fā)展。

5.2.1擁有算法研發(fā)團隊、定制算法、優(yōu)化算法

建立專業(yè)的算法團隊，扎實研究和開發(fā)適用于地礦領(lǐng)域的算法。首先開發(fā)定制化的算法解決方案。其次追蹤人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢，持續(xù)優(yōu)化算法性能，探索新的算法模型和技術(shù)，保持領(lǐng)先地位并提高算法的準確性和效率，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率和資源利用率。

5.2.2利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動算法優(yōu)化

建立健全的數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)支持算法優(yōu)化，實現(xiàn)更精準的資源勘查和開發(fā)。

5.2.3開展算法應(yīng)用示范項目

在實際項目中應(yīng)用算法解決方案，展示算法在資源勘查、礦山生產(chǎn)管理等方面的實際應(yīng)用效果。

5.3 加強數(shù)據(jù)管理和挖掘

地礦企業(yè)應(yīng)加強對礦產(chǎn)勘查、開發(fā)、環(huán)保安全等數(shù)據(jù)挖掘和管理，建立標準化、系統(tǒng)的、專業(yè)的、跨地域、跨專業(yè)的統(tǒng)一的綜合性基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，在此基礎(chǔ)上建立地礦專業(yè)數(shù)據(jù)平臺和分析系統(tǒng)，為人工智能算法提供充分的數(shù)據(jù)支持。開展與科研機構(gòu)合作，共享資源和技術(shù)，提升數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析的水平，推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用。

5.3.1制定數(shù)據(jù)挖掘目標

確定數(shù)據(jù)挖掘的具體目標和需求，如資源勘查優(yōu)化、生產(chǎn)效率提升、成本管理等，指導數(shù)據(jù)挖掘項目的實施。

5.3.2 建立數(shù)據(jù)挖掘團隊

成立專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘團隊，包括數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)分析師等，負責數(shù)據(jù)挖掘、模型建立和結(jié)果解釋等工作。

5.3.3實施數(shù)據(jù)挖掘項目

根據(jù)目標制定數(shù)據(jù)挖掘方案，進行模型建立、訓練和驗證，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息，為企業(yè)決策提供支持。

5.3.4建立大數(shù)據(jù)平臺

搭建大數(shù)據(jù)平臺，支持數(shù)據(jù)的存儲、處理和分析，實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的高效管理和利用，為建立統(tǒng)計的大數(shù)據(jù)庫奠定基礎(chǔ)。

5.4 建立行業(yè)標準和影響力

地礦企業(yè)引入人工智能技術(shù)，需要有前瞻性舉措。

5.4.1積極參與行業(yè)組織，參與技術(shù)規(guī)范、安全標準、環(huán)境保護等內(nèi)容和標準制定，樹立企業(yè)在算法領(lǐng)域的權(quán)威地位和影響力，推動和優(yōu)化其業(yè)務(wù)在行業(yè)內(nèi)標準制定。

5.4.2通過收集地質(zhì)勘查、礦產(chǎn)開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測等方面的數(shù)據(jù)，為大數(shù)據(jù)庫的搭建和使用未雨綢繆并統(tǒng)一地礦行業(yè)市場規(guī)范。

這種前瞻性的舉措不僅有助于提升地礦企業(yè)自身的競爭力和創(chuàng)新能力，也將為整個地礦行業(yè)的發(fā)展樹立良好的示范和引領(lǐng)作用。通過積極推動人工智能技術(shù)在地礦行業(yè)的應(yīng)用和行業(yè)標準的建立，可以為行業(yè)帶來更多的發(fā)展機遇和潛力。

5.5 推動人工智能技術(shù)在全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用

將人工智能技術(shù)應(yīng)用于地礦企業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈中，可以提升企業(yè)整體競爭力、創(chuàng)新能力和可持續(xù)發(fā)展能力，推動行業(yè)朝著智能化、數(shù)字化和綠色化方向發(fā)展，同時為社會創(chuàng)造更多的效益和價值。

5.5.1制訂應(yīng)用計劃

根據(jù)企業(yè)實際情況和需求，制定人工智能在全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用計劃，明確目標、時間表和資源投入，確保應(yīng)用計劃的順利實施。

5.5.2引入先進技術(shù)

積極引入先進的人工智能技術(shù)，如機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、智能感知等，應(yīng)用于地質(zhì)勘查、礦產(chǎn)開發(fā)、生產(chǎn)管理等各個環(huán)節(jié)。

5.5.3持續(xù)優(yōu)化和監(jiān)測

持續(xù)優(yōu)化人工智能應(yīng)用效果，監(jiān)測和評估技術(shù)應(yīng)用效益，及時調(diào)整和改進應(yīng)用策略。

5.6 爭取政府科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基金扶持

為大力推動人工智能技術(shù)在地礦企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈中的應(yīng)用，主動申請產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新基金，獲得政府產(chǎn)業(yè)升級和行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的資金支持。

5.6.1明確申請目的計劃

清楚地說明申請基金支持的具體目的和計劃，闡明如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于地礦企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的詳細實施計劃，包括技術(shù)方案、預期成果、時間表和預算等方面的規(guī)劃。

5.6.2突出創(chuàng)新性可行性

強調(diào)申請項目在技術(shù)、管理或商業(yè)模式方面的創(chuàng)新性，并說明這種創(chuàng)新性對地礦行業(yè)發(fā)展的重要性。展示已經(jīng)做出的實質(zhì)性進展，包括技術(shù)驗證、市場調(diào)研、合作伙伴關(guān)系等。

5.6.3突出雙效性

強調(diào)申請項目不僅可以加快地礦行業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，提高經(jīng)濟效益，而且要強調(diào)其在社會效益方面的潛在影響。

6 結(jié)論

（1）人工智能作為第四次工業(yè)革命通用性技術(shù)，地礦企業(yè)必須引入人工智能技術(shù)。通過數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、分析預測等方面對勞動、資本等生產(chǎn)要素實現(xiàn)功能加倍和智能替代，促進生產(chǎn)力大幅度提升，以新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展模式，提高經(jīng)濟效益，提升企業(yè)核心競爭力。

（2）人工智能技術(shù)應(yīng)用于智能裝備、智能地質(zhì)填圖、成礦預測、地災智能監(jiān)測預警等可以大幅度提高地質(zhì)勘查效率和質(zhì)量， 降低開發(fā)成本和風險，為地礦企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供新的解決方案。推動整個行業(yè)朝著數(shù)字化、智能化、集成化方向發(fā)展，加快構(gòu)建地礦企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。

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