不久�,深脈礦�(yè)�(fā)�“�(jī)器人礦業(yè)”模式,中國冶金地�(zhì)總局推出“未來勘探系統(tǒng)”。兩則消息讓�(yè)界看到這樣一幅圖景:1000平方千米的礦�(yè)�(quán)區(qū),無人機(jī)集群掠過天際,機(jī)器狗�(fù)重穿行溝壑。傳�(tǒng)地質(zhì)工作者需要一兩年才能完成的工�,如今壓縮至�(shù)�;不僅勘探時(shí)間縮�,經(jīng)�(fèi)也大大減��
�(dāng) AI大模型飛速迭�,當(dāng)具身智能�(jī)器人走出�(shí)�(yàn)�、踏上戈壁荒�,地�(zhì)行業(yè)正站在一�(gè)歷史性的�(zhuǎn)折點(diǎn)�。如何在這場“人工智能�”的浪潮中搶占先機(jī),推�(dòng)地質(zhì)工作從傳�(tǒng)范式向數(shù)字化智能化新范式躍升,成為地�(zhì)行業(yè)一道必須作答的�(shí)代命題�
地質(zhì)作業(yè)方式�(fā)生深刻變�
�(dāng)�,找礦模式正�“人工�(jīng)�(yàn)”�(zhuǎn)�“�(shù)�(jù)智能”。傳�(tǒng)找礦,地�(zhì)工程師用腳丈�、用眼觀�、用腦判�,經(jīng)�(yàn)和運(yùn)氣占了不小比�。今�,運(yùn)� AI找礦�(yù)測平臺,通過深度�(xué)�(xí)算法融合多源�(shù)�(jù),能從海量數(shù)�(jù)�“讀”出成礦密��
作業(yè)方式正從“人力密集�”�(zhuǎn)�“�(jī)器人替代”。以往那些人力難以踏足的地方,如今成了�(jī)器人的主�(zhàn)�。踏勘機(jī)器人能在雨雪交加、陡坡崎嶇的�(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�(dòng)重載�(yùn)輸無人機(jī)可輕松吊�(yùn)�(shè)備翻山越�,將原本需要人工跋涉數(shù)天的路程,壓縮至短短幾小�(shí)�
安全保障正從“被動(dòng)防護(hù)”�(zhuǎn)�“主動(dòng)�(yù)�”?;?AI視覺分析的安全預(yù)警系�(tǒng),能�(shí)�(shí)判斷人員是否佩戴防護(hù)裝備、是否闖入禁區(qū)。更�(guān)鍵的是,通過�(shè)備預(yù)測性維�(hù),AI可全天候監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀�(tài),在故障�(fā)生前便發(fā)出預(yù)�,將“事后維修”�?yōu)?ldquo;事前維護(hù)”�
�“單點(diǎn)突破”�“系統(tǒng)重構(gòu)”
中國冶金地質(zhì)總局“未來勘探系統(tǒng)”的架�(gòu)令人眼前一亮:“云端大腦”�(fù)�(zé)�(shù)�(jù)融合與智能預(yù)�。深脈礦�(yè)則帶�“�(jī)器人礦業(yè)”全新模式�“空中奇兵”無人�(jī)承擔(dān)廣域掃描與電法磁法重力遙��“地面先鋒”踏勘�(jī)器人�(zhí)行采樣與自動(dòng)隔離保存�
前幾�,地�(zhì)信息化還停留�“單點(diǎn)�(yīng)�”的淺�。如今,通過�(gòu)建成礦理論知識圖�、研�(fā)地勘知識智能助理,那些隱性的地質(zhì)邏輯正被�(zhuǎn)化為顯性的算法模型。中國地�(zhì)�(diào)查局地質(zhì)知識智慧服務(wù)技�(shù)�(chuàng)新中心的探索表明,大模型技�(shù)在地�(xué)知識問答、多模態(tài)地質(zhì)�(shù)�(jù)解析等方�,正展現(xiàn)出驚人潛��
勘查與開采的全生命周期智能貫通也在逐步�(shí)�(xiàn)。過�,找礦與采礦是兩條平行線。� AI技�(shù)的介�,正打通從勘探到開�(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�(xù)礦山�(shè)�(jì)和開采規(guī)�;采礦過程中積累的生�(chǎn)�(shù)�(jù),反過來又能�(yàn)證和修正找礦模型�
直面挑戰(zhàn)加快技�(shù)�(yīng)用賦�
�(dāng)�,AI技�(shù)在地�(zhì)行業(yè)的深度應(yīng)�,仍面臨不少“硬骨�”�
�(shù)�(jù)難題首當(dāng)其沖。地�(zhì)�(shù)�(jù)具有多源、異�(gòu)、多解性等特點(diǎn)。如何建立全地質(zhì)要素表征一致的�(jié)�(gòu)性數(shù)�(jù)體?如何將地�(zhì)工程師的邏輯推理�(zhuǎn)化為�(jì)算機(jī)可執(zhí)行的算法?這是必須攻克的第一道技�(shù)難關(guān)�
算力與算法同樣不容忽�。大模型的訓(xùn)練和推理需要強(qiáng)大算力支�,而地�(zhì)行業(yè)的特殊性又要求模型具備較強(qiáng)的泛化能�。不同礦�、不同礦床成因,能否在同一�(gè)基礎(chǔ)模型框架下實(shí)�(xiàn)�(tǒng)一表征?這是仍需深入研究的課題�
更深層的障礙,在于地�(zhì)�(shù)�(jù)分散在不同單位、不同項(xiàng)目中,缺乏開源共享機(jī)�。如果數(shù)�(jù)不能流動(dòng)、不能共�,再先�(jìn)的算法也�“無米之炊”�
面對 AI技�(shù)�(yùn)用的浪潮,既不能觀望等�,也不能盲目跟風(fēng)?;谛袠I(yè)�(fā)展趨勢,筆者建議:�(tǒng)籌規(guī)�“人工智能﹢地�(zhì)�(diào)�”的技�(shù)路線�;加快整合地�(zhì)行業(yè)歷年積累的數(shù)�(jù)、勘查報(bào)告、科研成�,按照統(tǒng)一�(biāo)�(zhǔn)�(jìn)行清�、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)�(jù)�;相�(guān)單位�(lián)合高校、科研院所和高科技企業(yè),組建產(chǎn)�(xué)研用�(lián)合體,在智能填圖、深部找�、災(zāi)害預(yù)警等重點(diǎn)場景開展�(lián)合攻�(guān);重視復(fù)合型人才培養(yǎng),加�(qiáng)對現(xiàn)有地�(zhì)技�(shù)人員� AI培訓(xùn);以開放心態(tài)迎接技�(shù)變革�
回望地質(zhì)行業(yè)的發(fā)展史——從地�(zhì)錘羅盤到遙感�(wèi)星,從手繪剖面到三維建模,每一次技�(shù)躍遷,都帶來行業(yè)的深刻變�。當(dāng) AI�(jī)器人的觸角伸向地球的每一�(gè)角落,那些深埋地下的礦藏將不再遙不可及。對于地�(zhì)行業(yè)而言,抓住這一輪技�(shù)變革的機(jī)遇,不僅�(guān)乎行�(yè)自身的高�(zhì)量發(fā)�,更�(guān)乎國家能源資源安全保障能力的�(shí)代躍升�