肖克炎谈AI智能找矿，5年内全国推广垂直大模型

随着人工智能技术的飞速发展，“AI+找矿”正重构传统矿产勘查模式，曾经“大海捞针”般的探矿工作逐步迈入精准化、高效化的智能新时代。近日，记者专访了深耕地质找矿信息化领域四十余年的AI找矿专家——中国地质科学院矿产资源研究所重点实验室首席科学家肖克炎，探寻AI找矿的发展现状、技术突破与未来方向。

AI透视地下宝藏时不我待

记者：在新一轮找矿突破战略行动背景下，AI技术为何能成为矿产勘查领域的关键突破口？其核心意义体现在哪里？

肖克炎：矿产资源是工业的粮食、国民经济的命脉，保障矿产资源安全对国家发展至关重要。传统找矿模式依赖人工野外勘测、手动数据分析，受地形、环境等诸多限制，一个完整的预测周期往往长达3年。AI技术的核心优势在于海量数据处理能力和智能分析能力，能将地质、物探、化探、遥感等多源数据深度融合，从复杂的地质信息中精准捕捉成矿线索，就像给地球做“CT”一样透视地下宝藏。

在国家政策支持下，AI找矿已成为行业发展的必然趋势，我国多地已在新一轮找矿突破战略行动方案中明确提出构建智能找矿模型。它不仅能将找矿周期从数年缩短至数月甚至数天，大幅降低勘查成本和安全风险，更能实现深部矿、隐伏矿的精准定位，为“新区突破、老区增储”提供技术支撑，这对于提升我国矿产资源保障能力、摆脱对国外技术依赖具有重要战略意义。

记者：回顾您的科研历程，早期的找矿经历对您投身AI找矿研究有怎样的影响？

肖克炎：20世纪，我曾参与辽宁省金矿预测研究。那时的找矿条件非常简陋，我们仅靠荧光灯、玻璃罩和透明纸开展工作，所有数据都要手动读取记录。一个潜力评价就要耗时七八个月，完整预测周期更是长达3年。这种“慢节奏、高强度”的工作模式，让我深刻感受到传统找矿方法的局限性。

正是这段经历，让我在1998年下定决心，要通过计算机和程序破解行业痛点。几十年来，我始终坚信技术创新能改变行业生态，从早期的计算机编程辅助数据处理，到如今的AI全流程智能分析，我们一步步朝着“让找矿更高效、更精准”的目标迈进，这既是科研工作者的初心，也是响应国家资源安全需求的责任担当。

记者：当前AI找矿领域已涌现出哪些新技术、新方法？您率领的团队取得了哪些标志性成果？

肖克炎：当前AI找矿已形成“数据融合+智能分析+全流程赋能”的技术体系，核心技术集中在3个方面：

• 一是多源数据整合技术，将数十年积累的地质调查数据、野外采样数据、遥感影像数据等进行标准化处理，构建起通过国家鉴定的核心数据资产；
• 二是智能算法应用，包括多重分形算法、机器学习模型等，能像“数学滤网”一样过滤干扰信息，精准识别元素异常、断裂构造等成矿关键线索；
• 三是全流程智能化系统，实现从地质勘查到矿山开采的全链条覆盖。

目前，我们团队已在多个矿区取得实战突破：在白云鄂博矿区，研发的智能系统依托统一资源底图，让勘查工作效率大幅提升；在内蒙古枣子沟矿区，AI找矿区划在深部3000米处实现显著找矿效果；在胶东地区，成功定位第二个成矿空间，在2350米深度构建起厚度近20米的金矿体。这些成果充分证明，AI技术能有效破解深部找矿、隐伏矿勘查等行业难题。

垂直大模型是未来的核心

记者：目前我国在AI找矿工具研发方面处于什么阶段？与国际先进水平相比，还有哪些差距？

肖克炎：目前，我们已拥有近5000位全国用户，探矿软件也积累了数百位专业用户，但现阶段产品仍以工具式软件为主，尚未达到DeepSeek等大模型的自主生成水平。我们的目标是打造一款“导入数据就能自动圈定靶区、生成报告”的智能工具，目前这一研发正在推进中。

客观来看，我们仍面临三方面差距：

• 一是用户基础与生态构建不足，国外成熟平台经过数十年积累，形成了深厚的用户使用惯性，而我们在场景构建、生态培育上还需加强；
• 二是工具易用性有待提升，部分软件操作复杂，绘制等值线仍需手动输入大量参数，导致用户体验不佳；
• 三是核心算法的工业化应用不足，虽然我们已开展三阶算法攻关，但在与国际标准接轨、实现软件工业化方面仍有提升空间。

记者：您提到的矿产垂直大模型是未来的核心研发方向，这个模型有什么特点？预计能实现哪些功能？

肖克炎：矿产垂直大模型是AI找矿的“智慧大脑”，其核心优势在于“专业+智能”的深度融合。它将依托资源所50年来积累的海量数据与知识体系，整合传统找矿预测模型和软件功能，形成专属矿产勘查的垂直领域模型。

这个模型的理想形态是“便捷化、智能化、专业化”。技术人员只需导入某地区的几幅地质图件，模型就能自动分析地质构造、识别矿床类型、圈定铜矿金矿等潜在区域，还能评估资源潜力并生成标准化预测报告，就像使用“豆包”等软件一样简单高效。我们计划在2~3年内取得阶段性成果，5年内实现全国范围的推广应用，让全国各地的地勘单位都能用上这款自主研发的智能工具。

打造地质领域的“智慧大脑”

记者：在推进AI找矿技术转化过程中，行业普遍存在哪些共性问题？该如何破解？

肖克炎：当前不少单位的AI技术转化都面临3个共性问题：

• 一是数据整合不充分，海量历史地质数据分散存储，缺乏系统清理和标准化处理，难以发挥数据价值；
• 二是技术与实际需求脱节，部分单位只是套用国外通用AI软件，模型建成后未能充分发挥实战价值；
• 三是“人机融合”不够，要么过度神化AI，脱离地质科学原则，要么过度简化人的作用，未能实现专业经验与智能技术的有机结合。

破解这些问题，需要多管齐下：

首先要打好数据基础，建议各部门、各省设立专门区划机构，各地勘单位配备综合研究岗位，让老专家参与室内数据分析，通过AI实现数据自动化处理与全景信息提取；

其次要坚持“实战导向”，让一线地质人员深度参与模型研发，确保工具符合勘查实际需求，实现“一键化”便捷操作；最后要注重人才培养，让年轻人参与核心算法攻关，形成“政产学研用”协同创新生态，让每位地质专家都能掌握AI辅助工具。

记者：未来AI找矿的发展趋势是什么？团队将如何布局以抢占行业先机？

肖克炎：未来AI找矿将呈现两大核心趋势：

• 一是垂直大模型的普及应用，专属领域模型将取代通用工具，成为行业标配；
• 二是算法优化与软件工业化，核心算法的精准度将持续提升，软件产品将实现标准化、工业化生产。

基于这一趋势，我们制定了清晰的布局规划：

• 短期将全力推进国家级矿产垂直大模型构建，整合数十年数据资产和专业知识，确保核心技术自主可控；
• 中期将攻关三阶算法，紧跟国际标准优化数据处理精度，在鸿蒙等自主操作系统上开发专属产品；
• 长期将培育完善的用户生态，通过“智慧大脑”理念赋能各类组织，让各单位都能实现数据驱动的智能决策。

这项工作迫在眉睫，我们拥有独特的数据和模型优势，必须抢占先机。相信通过持续创新，就能打造出具有普遍适用价值的成果，引领矿产预测领域的发展，为国家新一轮找矿突破战略行动提供坚实的技术支撑。

记者：您一直强调每个单位都需要打造自己的“智慧大脑”，这一理念对行业智能化转型有怎样的指导意义？

肖克炎：“智慧大脑”理念的核心是“数据统筹+持续学习+全局决策”。在AI时代，数据就是核心资产，一个单位的决策不能只依赖个体经验，而应建立在全量数据的智能分析之上。所谓“智慧大脑”，就是由负责人统筹管理组织内的所有数据和报告，通过持续训练学习，形成超越个体局限的决策分析能力，实现跨领域、全局性思考。

这一理念能推动行业从“工具应用”向“系统赋能”转型。

• 一方面，它能让数据资产发挥最大价值，避免数据的分散、浪费；
• 另一方面，它能促进“人机协同”，让专业经验与智能技术深度融合，既发挥AI的高效处理优势，又保留人的专业判断能力。

对于地质勘查行业而言，只有每个单位都构建起自己的“智慧大脑”，才能形成行业智能化转型的合力，推动整个产业向高质量发展迈进。

从荧光灯、透明纸到AI大模型、智能系统，找矿技术的迭代见证着我国矿产勘查领域的创新之路。在AI技术的赋能下，古老的地质科学正焕发全新活力，为保障国家矿产资源安全、推动高质量发展绘制出更加清晰的智能蓝图。

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