[摘要]人工智能技術在地質領域的應用正在形成行業(yè)發(fā)展的新質生產力,成為推動高質量發(fā)展的內在要求和重要著力點,它的發(fā)展方興未艾。人工智能技術在地礦企業(yè)大規(guī)模應用,可以通過快速精確的數(shù)據處理和機器算法,極大提升找礦效率,并通過數(shù)據和模型的集成利用,極大提升全產業(yè)鏈的經濟效益,引領地礦企業(yè)向數(shù)字化、智能化、高效化、綠色化方向發(fā)展。
[關鍵詞]人工智能;地質領域;新質生產力;經濟效益
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,期望通過新技術新方法解決資源環(huán)境等一系列問題,構建以科學技術為支撐,以節(jié)約資源、清潔生產和高效發(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與地礦行業(yè)結合已成為熱點和發(fā)展趨勢。通過算法、算力和數(shù)據將大幅度提高地質勘查效率和質量,降低開發(fā)成本和風險,全面提高企業(yè)核心競爭力。
人類社會正經歷著一次巨大的技術變革——第四次工業(yè)革命[1],人工智能技術則是這場革命的推進器、加速器。將在生產力和生產關系之間發(fā)生一些新的變化和演變,誕生新質生產力。目前,人工智能技術在工業(yè)、醫(yī)學等領域都有著廣泛應用。同樣,人工智能技術在地質領域也有著巨大的應用潛力。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、調整產業(yè)結構、提升企業(yè)的核心競爭力、以新質生產力引領企業(yè)高質量發(fā)展,將為我們提出很多深入思考的問題。
1 新質生產力與人工智能技術的關系
1.1 什么是新質生產力
“新質生產力”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)勢的生產力形態(tài),表現(xiàn)出新興技術、新模式、新業(yè)態(tài)等對生產力的提升所帶來的影響力和推動力。它強調創(chuàng)新性、高效性、智能化、可持續(xù)性和協(xié)作性,為經濟發(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
人工智能技術是指與其他產業(yè)或領域的深度融合和應用。并通過深度融合和創(chuàng)新,打造出全新的商業(yè)模式、服務方式和產品形態(tài),帶動產業(yè)升級和創(chuàng)新發(fā)展,推動各行業(yè)的數(shù)字化轉型和升級。這種融合不僅能夠提高生產效率和產品質量,還能夠為社會帶來更多智能化、個性化的服務,推動經濟轉型和可持續(xù)發(fā)展。
1.3 人工智能技術依托科學技術,誕生新質生產力
人工智能技術與其他領域或技術結合,依托各種科技手段和工具,如大數(shù)據、物聯(lián)網、云計算、大模型、通訊、云存儲等融合創(chuàng)新,共同構建智能化的解決方案,幫助企業(yè)提升生產效率、降低成本、提高產品質量[2],創(chuàng)造出新的生產力——新質生產力和應用模式,進一步推動生產力的提升,實現(xiàn)更高水平的經濟增長和競爭力。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,包括將工業(yè)生產、銷售部門、設備企業(yè)、通信運營商、云端服務企業(yè)連成一體,將徹底在生產力方面實現(xiàn)一次大革命,這種大平臺全生態(tài)的建設將實現(xiàn)互聯(lián)網生態(tài)。
2 人工智能技術在國際國內應用情況
人工智能技術已經成為全球范圍內科技和經濟發(fā)展的主要動力,各國在這個領域的競爭和合作日益激烈。
2.1 在國外應用情況
人工智能技術得到廣泛應用,幫助政府、企業(yè)和組織更好地理解和利用海量數(shù)據提升效率,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)和學術界都在加大投入和合作,推動這個領域的發(fā)展,努力應對日益復雜的挑戰(zhàn)和機遇。
2.2 在中國應用情況
人工智能技術的到來為經濟社會發(fā)展帶來了巨大機遇和挑戰(zhàn),我國正在積極應對這些變革,推動數(shù)字化轉型、數(shù)據治理和創(chuàng)新發(fā)展,助力實現(xiàn)經濟可持續(xù)增長和社會進步。人工智能技術在我國的發(fā)展仍處于快速增長階段,未來將繼續(xù)深化應用,推動傳統(tǒng)產業(yè)升級和智能化轉型[3]。我國也將人工智能技術視為國家戰(zhàn)略,投入大量資金支持人工智能技術的研發(fā)和應用,推動人工智能技術在各個領域的普及和應用。
人工智能技術已經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來推動經濟發(fā)展、提升社會福祉和解決各種挑戰(zhàn)[4]。
3 目前國內地礦企業(yè)人工智能技術應用情況
人工智能技術在國內地礦企業(yè)的應用涵蓋了勘查、評估、智能化開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測、設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)的高質量發(fā)展。但是,目前人工智能技術普及率很低。
3.1 礦產勘查與開發(fā)領域
地質領域應用人工智能技術正在逐漸增多,被廣泛應用于各種地質勘查中。利用人工智能技術分析各類地質數(shù)據,包括地質填圖、礦產勘查、地球物理、地球化學、遙感等數(shù)據,通過機器學習和深度學習算法識別地質特征,礦化特征,預測礦產資源分布,提高勘查效率和準確性。
人工智能技術被用于礦產資源評估、開發(fā)、數(shù)據分析與決策支持,通過機器學習算法分析處理大規(guī)模的地質數(shù)據,進行數(shù)據分析、模式識別和預測,為企業(yè)決策提供支持,幫助企業(yè)準確評估礦產資源潛力,提高勘查效率,進一步發(fā)現(xiàn)新的礦產資源,并優(yōu)化開發(fā)利用方案和生產計劃,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 智能化設備
地礦企業(yè)采用智能化設備,如傳感器、自動化設備等,通過人工智能技術實現(xiàn)設備的智能監(jiān)控、預測性維護等功能,提高生產效率和安全性,實現(xiàn)對礦山設備和生產過程的智能監(jiān)控和預測。通過數(shù)據分析和模型優(yōu)化,提高礦山生產效率,降低生產成本。
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。利用傳感器技術和人工智能算法監(jiān)測礦山內部地質結構、含礦層穩(wěn)定性及分布等參數(shù),實時預警地質災害風險,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,增強企業(yè)核心功能
新一輪科技革命和產業(yè)變革正在重塑全球經濟結構,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)展的全產業(yè)鏈來看,上游產業(yè)是數(shù)據形成的首要環(huán)節(jié)。通過大力發(fā)展人工智能技術,充分挖掘和提取與人工智能相適應的基礎數(shù)據,實現(xiàn)對地質事件、礦產資源潛力、礦產勘查,礦產資源開發(fā)科學預測和有效分析,提高產業(yè)基礎環(huán)節(jié)的數(shù)據處理效率和預測能力,形成有效的大數(shù)據平臺。
4.1 基礎地質領域
4.1.1基礎地質調查
傳統(tǒng)基礎地質調查是人工在現(xiàn)場對各各不同地質體巖類的識別進行填圖,再經巖礦鑒定提高其準確性。如果通過人工智能技術實現(xiàn)智能化識別,建立與機器算法相適應的有效數(shù)據庫,用Tensorflow深度學習,建立相關模型,提高地質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)據庫。在智能地質填圖方面,通過影像建模和人工智能技術、深度算法,改進地調工作方法,實現(xiàn)數(shù)字化填圖,大幅度提升填圖效率和工作質量。利用人工智能技術,結合鉆孔數(shù)據,循環(huán)神經網絡的機器學習,模擬地層巖體分布情況,利用深度信息網絡模型,實現(xiàn)識別地質實體的有效性[5]。
4.1.2地球化學領域
通過機器學習,利用地球化學數(shù)據的統(tǒng)計建模,實現(xiàn)地球化學異常識別,結合地質背景分析,為地質找礦提供支撐,通過機器學習和深度學習模式建立地球化學大數(shù)據。
4.1.3地球物理勘查領域
利用人工智能技術,通過人工神經網絡(ANN)、卷積神經網絡(CNN)對不同地質體及斷裂構造進行識別,提高精度和分辨率,建立地球物理大數(shù)據。
4.2 礦產勘查領域
由于地下難以直接觀測,目前礦產勘查面臨深度大,難發(fā)現(xiàn)資源的局面,深部礦產資源勘查、開發(fā)利用難度增大,關鍵進口礦產面臨“卡脖子”問題,亟須實現(xiàn)大的突破。
4.2.1構建礦業(yè)評標體系
利用人工智能技術和地質礦產、物化探大數(shù)據及深度學習方法進行深部成礦預測,構建找礦模型與礦產資源預測模型,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推動礦產資源鉆采科技創(chuàng)新
利用人工智能技術在巖石識別、曲線重構、儲集層預測參數(shù)、產量預測、礦藏鉆采工程、地面工程等方面,提高礦產資源開發(fā)生產效率、降低成本、優(yōu)化礦產資源利用,推動礦產資源鉆采領域的科技創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展[6]。
4.2.3重視戰(zhàn)略性礦產資源智能技術的應用
人工智能技術在數(shù)據挖掘分析方面具有明顯優(yōu)勢,可以助力摸清戰(zhàn)略性礦產資源“家底”。在成礦機制、成礦理論創(chuàng)新、采選冶技術突破的基礎上,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,通過分析測試技術的創(chuàng)新,實現(xiàn)找礦工作的新突破。
4.3 地質災害領域
通過利用人工智能技術在地質災害領域的應用,地礦企業(yè)可以提高對地質災害的監(jiān)測、預警和應對能力,有效減少地質災害發(fā)生。
4.3.1數(shù)據處理、挖掘與分析
整合地質勘查、監(jiān)測、氣象等多源數(shù)據,利用數(shù)據清洗技術確保數(shù)據的準確性和完整性,建立可靠的數(shù)據基礎。運用數(shù)據挖掘算法和技術,挖掘數(shù)據中的潛在模式和規(guī)律異常,識別地質災害風險因素,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)模地質數(shù)據,包括地質構造、地貌特征、地下水位等,建立地質災害預測模型。結合機器學習算法,對歷史地質災害數(shù)據進行分析和挖掘。利用遙感技術獲取地表變化、地形特征等數(shù)據?;谖锫?lián)網技術,建立地質災害實時監(jiān)測網絡,通過傳感器實時監(jiān)測地質參數(shù)變化以及衛(wèi)星遙感數(shù)據獲取地表變化和地質災害跡象,構建地質災害知識圖譜,整合和管理各類地質災害相關數(shù)據和知識,預測地質災害的發(fā)生概率和可能影響范圍,為預警和防范提供技術保障。
4.4 水工環(huán)領域
人工智能技術與水工環(huán)領域的結合,將實現(xiàn)智能化、高效化的地下水資源管理、環(huán)境監(jiān)測和工程設計等工作,為水工環(huán)領域的可持續(xù)發(fā)展提供支持。
4.4.1數(shù)據收集與整理
收集水工環(huán)領域所需的各類數(shù)據,包括水文氣象數(shù)據、水資源數(shù)據、水質監(jiān)測數(shù)據等。整理和清洗數(shù)據,確保數(shù)據的準確性和完整性,為后續(xù)的人工智能算法建模提供可靠的數(shù)據基礎。
4.4.2運用人工智能技術建立應用模型
根據應用場景需求,選擇機器學習、神經網絡深度學習、數(shù)據挖掘、物聯(lián)網、北斗系統(tǒng)等人工智能技術來處理數(shù)據和解決問題。建立相應的模型,通過使用歷史數(shù)據進行模型訓練,使模型能夠學習數(shù)據的模式和規(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用到實際的水工環(huán)領域中,實時監(jiān)測水資源、水質等數(shù)據,并根據模型輸出的結果進行反饋調整,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 工程勘查領域
在工程勘查領域,地礦企業(yè)可以通過實現(xiàn)人工智能技術加速勘查過程,提高數(shù)據分析和解釋的準確性,降低勘查成本,為工程設計和施工提供更可靠的地質信息支持,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)對地質數(shù)據、地質特征的自動化采集和處理,提高數(shù)據采集效率和準確性。對采集到的數(shù)據進行挖掘和分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據之間的關聯(lián)性,挖掘出有用的地質信息。通過機器學習算法,加快數(shù)據處理速度,提高數(shù)據分析的準確性,為工程勘查提供支持。
4.5.2智能化圖像識別
應用人工智能技術進行圖像識別,識別地層構造、巖性變化等關鍵地質內容。結合深度學習算法,建立地質信息識別模型,實現(xiàn)對遙感圖像、地質剖面圖等進行智能化解讀,提高地質信息的獲取效率。
4.5.3智能化勘查方案設計與預測
利用人工智能技術優(yōu)化勘查方案設計,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數(shù)據,優(yōu)化勘查方案,提高勘查效率和成果質量。對勘查數(shù)據進行預測和解釋。通過數(shù)據模型建立和機器學習算法,提取出地質信息、預測地質構造,為工程設計和決策提供依據。
以上通過上游環(huán)節(jié)形成的大數(shù)據平臺,采用人工智能技術對下游環(huán)節(jié)安全施工、環(huán)境保護、生態(tài)建設、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)引入人工智能技術急需解決的問題
人工智能技術作為新質生產力主要要素,與地礦企業(yè)各領域結合,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)字化轉型和智能化發(fā)展。同時,這種融合將為新質生產力注入更多的科技動力,更加強有力地促進產業(yè)轉型升級和可持續(xù)發(fā)展。
5.1 打破傳統(tǒng)觀念,強化轉型思想
地礦企業(yè)要不落窠臼引入人工智能技術,推動人工智能技術在企業(yè)各個層面深入應用,實現(xiàn)業(yè)務優(yōu)化、產業(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)內部樹立人工智能意識和文化,讓員工了解人工智能技術的潛力和應用場景,鼓勵他們接受新技術并參與應用的過程。選拔擁有豐富的地質領域知識和人工智能技術經驗人員,參與到人工智能技術實踐中來。
5.1.2開展培訓教育
為員工提供相關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)據處理和分析技能,了解數(shù)據清洗、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)據處理庫(如Pandas、NumPy),提升其對人工智能技術的理解和運用能力,促進人工智能技術在企業(yè)中的廣泛應用。
5.1.3追蹤發(fā)展趨勢
鼓勵人員關注人工智能領域的最新發(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和應用案例。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
人工智能技術在數(shù)據、算力、算法三個方面,數(shù)據和算法將成為企業(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)技術領先、業(yè)務創(chuàng)新、產業(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,保持領先地位并提高算法的準確性和效率,幫助企業(yè)提高生產效率和資源利用率。
5.2.2利用大數(shù)據驅動算法優(yōu)化
建立健全的數(shù)據收集和分析系統(tǒng),利用大數(shù)據支持算法優(yōu)化,實現(xiàn)更精準的資源勘查和開發(fā)。
5.2.3開展算法應用示范項目
在實際項目中應用算法解決方案,展示算法在資源勘查、礦山生產管理等方面的實際應用效果。
5.3 加強數(shù)據管理和挖掘
地礦企業(yè)應加強對礦產勘查、開發(fā)、環(huán)保安全等數(shù)據挖掘和管理,建立標準化、系統(tǒng)的、專業(yè)的、跨地域、跨專業(yè)的統(tǒng)一的綜合性基礎數(shù)據庫,在此基礎上建立地礦專業(yè)數(shù)據平臺和分析系統(tǒng),為人工智能算法提供充分的數(shù)據支持。開展與科研機構合作,共享資源和技術,提升數(shù)據挖掘和統(tǒng)計分析的水平,推動技術創(chuàng)新和應用。
5.3.1制定數(shù)據挖掘目標
確定數(shù)據挖掘的具體目標和需求,如資源勘查優(yōu)化、生產效率提升、成本管理等,指導數(shù)據挖掘項目的實施。
5.3.2 建立數(shù)據挖掘團隊
成立專業(yè)的數(shù)據挖掘團隊,包括數(shù)據專家、數(shù)據分析師等,負責數(shù)據挖掘、模型建立和結果解釋等工作。
5.3.3實施數(shù)據挖掘項目
根據目標制定數(shù)據挖掘方案,進行模型建立、訓練和驗證,挖掘數(shù)據中的潛在信息,為企業(yè)決策提供支持。
5.3.4建立大數(shù)據平臺
搭建大數(shù)據平臺,支持數(shù)據的存儲、處理和分析,實現(xiàn)對海量數(shù)據的高效管理和利用,為建立統(tǒng)計的大數(shù)據庫奠定基礎。
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,需要有前瞻性舉措。
5.4.1積極參與行業(yè)組織,參與技術規(guī)范、安全標準、環(huán)境保護等內容和標準制定,樹立企業(yè)在算法領域的權威地位和影響力,推動和優(yōu)化其業(yè)務在行業(yè)內標準制定。
5.4.2通過收集地質勘查、礦產開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測等方面的數(shù)據,為大數(shù)據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作用。通過積極推動人工智能技術在地礦行業(yè)的應用和行業(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 推動人工智能技術在全產業(yè)鏈的應用
將人工智能技術應用于地礦企業(yè)的全產業(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制訂應用計劃
根據企業(yè)實際情況和需求,制定人工智能在全產業(yè)鏈中的應用計劃,明確目標、時間表和資源投入,確保應用計劃的順利實施。
5.5.2引入先進技術
積極引入先進的人工智能技術,如機器學習、數(shù)據挖掘、智能感知等,應用于地質勘查、礦產開發(fā)、生產管理等各個環(huán)節(jié)。
5.5.3持續(xù)優(yōu)化和監(jiān)測
持續(xù)優(yōu)化人工智能應用效果,監(jiān)測和評估技術應用效益,及時調整和改進應用策略。
5.6 爭取政府科技創(chuàng)新產業(yè)基金扶持
為大力推動人工智能技術在地礦企業(yè)全產業(yè)鏈中的應用,主動申請產業(yè)科技創(chuàng)新基金,獲得政府產業(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應用于地礦企業(yè)全產業(yè)鏈的詳細實施計劃,包括技術方案、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
強調申請項目在技術、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。展示已經做出的實質性進展,包括技術驗證、市場調研、合作伙伴關系等。
5.6.3突出雙效性
強調申請項目不僅可以加快地礦行業(yè)產業(yè)升級,提高經濟效益,而且要強調其在社會效益方面的潛在影響。
6 結論
(1)人工智能作為第四次工業(yè)革命通用性技術,地礦企業(yè)必須引入人工智能技術。通過數(shù)據存儲、數(shù)據處理、數(shù)據挖掘、分析預測等方面對勞動、資本等生產要素實現(xiàn)功能加倍和智能替代,促進生產力大幅度提升,以新質生產力創(chuàng)新發(fā)展模式,提高經濟效益,提升企業(yè)核心競爭力。
(2)人工智能技術應用于智能裝備、智能地質填圖、成礦預測、地災智能監(jiān)測預警等可以大幅度提高地質勘查效率和質量, 降低開發(fā)成本和風險,為地礦企業(yè)轉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,加快構建地礦企業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代化產業(yè)體系。
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