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周城雄:“AI找矿”如何兼顾现实与长远

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在前不久的2026中国国际矿业大会上,自然资源部发布了“智能填图”“智能找矿”两大成果,标志着中国地质勘查正从“人力经验驱动”转向“人工智能驱动”。随着全球浅表矿产日渐枯竭,传统找矿方式的成功率已经从上世纪约2%跌到现在的3‰。在这一背景下,AI赋能已经成为破解全球资源困境的必由之路。

什么是“智能填图”“智能找矿”?前者是把近百年填图找矿的经验转化为可计算的知识库,再靠AI的深度学习捕捉复杂地质特征之间的内在联系,提升地质识别与编图的效率。后者则像数字化的“地质参谋”,通过集成百万级地质知识图谱与200余项多源数据分析算法,自动输出三维地质模型、评价报告与专业图件,为钻探布设、项目规划提供科学依据。两大工具加持下,地质勘查终于不用依赖专家的“脑中地图”,而是有了可复制、可迭代、可规模化的智能底座。

放眼全球,在“AI找矿”的赛道上,海外企业起步更早,在单一场景机器学习、高端探测硬件上积累更深。但它们的劣势在于大多专注商业项目,缺少面向国家层面、覆盖“填图—找矿”全链条的成套的公共技术方案。

工欲善其事,必先利其器。过去的找矿工作更依赖团队的经验,而在智能时代则是数据越多越准确。中国方案的核心竞争力不在单项算法,而在于把海量地质信息融入AI系统,打造适配复杂地质环境的一体化实用工具。当然,眼下还是存在不少挑战,如许多历史资料还没完成数字化、跨部门共享存在壁垒、熟悉地质与AI技术的复合人才紧缺。不解决这些困难,打造高端物探硬件、建设标准化公开数据集寸步难行。只有实现了从实验室走向大规模野外实战的跨越,“AI找矿”才算真正有了核心竞争力。

值得关注的是,中国地质调查局已同沙特、乌兹别克斯坦等中东、中亚国家开展洽谈,推动智能找矿技术国际合作,探讨技术开源与跨国落地。这背后,是一场兼顾现实利益与长远战略的布局。

其一,拓宽关键矿产保障空间。能源转型,让锂、铜、金、稀土等战略矿产价值飙升。不少资源国禀赋优厚,却因技术短板难以把潜力变现,守着“金山”饿肚子,发展中国家往往只能向西方矿业巨头低头,高价采购服务、被动接受规则。中国找矿技术的跨国合作,既能帮助伙伴国提升自主勘查能力、加速资源开发,构建更多元稳定的全球供应链,对我国来说也是拓展合作渠道、为资源安全增加外部缓冲的重要举措。

其二,提升全球矿业话语权,参与标准构建。率先大规模产业化应用的一方,往往就能掌握技术标准的定义权。过去,全球地质勘查范式、数据规范长期由西方主导。当中国“智能填图”“智能找矿”系统在不同国家落地、用户基础越来越大时,大量地域样本也在反向输入、持续迭代算法模型,有望打破西方的技术体系垄断,实现弯道超车、后来居上,建立更加包容多元的国际矿业技术规范。

其三,践行合作共赢,深化“技术外交”。不同于商业资本驱动、纯粹“向钱看”的西方企业,我国分享智能找矿经验,一大目标是帮助资源国建立自身地质调查能力、赋能资源主权。对长期摸不清自家“地下家底”的发展中国家,“智能填图”可帮助它们快速完成国土地质基础测绘。测绘得到的基础数据不仅能服务矿产开采,也可以为国土规划、基建、灾害防治等经济社会发展带来重要帮助。

技术的价值不在实验室里,在于解决真实世界难题。中国与全球南方国家将以技术为纽带,让合作走向能力共建的更高维度。(作者是中国科学院科技战略咨询研究院研究员)

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