4TOs3nXcSkw作者：周城雄opinion.huanqiu.comarticle周城雄：“AI找矿”如何兼顾现实与长远/e3pmub6h5/e3pr9baf6<article><section data-type="rtext"><p>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。 </p><p>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。 </p><p>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。 </p> <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader> <p>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。 </p><p>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。 </p><p>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。 </p><p>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。 </p><p>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。 </p><p>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）</p></section></article>1790620574592环球网版权作品，未经书面授权，严禁转载或镜像，违者将被追究法律责任。责编：李雨童环球时报179063644332311[]{"email":"liyutong@huanqiu.com","name":"李雨童"}