发布会现场

川观新闻记者 王若晔

地质，古老而传统的行业的代表，积淀了海量数据资源的同时，也面临数据孤岛、勘探效率低、灾害预测滞后等多重痛点。

AI，作为引领现代产业变革的前沿技术，正加速渗透医疗健康、智能制造、教育文娱等多个领域，改变行业“玩法”，催生了一系列颠覆性变革。

当地质遇见AI，会带来什么？3月27日，四川省地质矿产人工智能大模型产品集群发布会上，三大自主研发的标志性成果“亮相”，指向了地质+AI的更多可能。

AI+地质，能带来什么？

AI+地质，应用场景在哪里？

2025年9月，四川省凉山州一宗金矿勘查探矿权挂牌出让，最终以3010万元成交。这宗交易的特殊意义在于，它是四川首个依托AI完成 “快速选区” 的勘查项目。

简单来说，这片具备勘查价值的区域，是由人工智能找出来的。依托四川省地质调查研究院研发的“人工智能找矿平台”，四川已累计成功出让包括这一金矿在内的8宗智选勘查区块。同时，还完成全国首份省级AI找矿区划成果，圈定36处找矿预测区。

人工智能找矿平台

找矿，是“AI+地质”重要应用场景之一。地质工作依赖经验积累，找矿成功率仅千分之三，大量资金耗费在无效勘探上。不仅如此，浅表易探矿产资源日渐枯竭，勘探工作逐步向深部、高海拔等人类难以抵达的区域迈进，形成了诸多数据空白区。

AI的加入，恰好帮助补上这块短板。

“面向复杂地质条件，AI能够精准圈定找矿靶区，推动地质找矿从‘经验驱动’向‘精准决策’跨越。” 四川省地质大数据中心主任文辉介绍。

发布会上，更多应用场景逐一呈现。四川省自然资源投资集团研发的 “矿山大模型”，已打造出探矿知识问答、地质报告助手、找矿预测平台等10款核心应用。从知识检索、地质报告编撰，到钻孔布设、矿物鉴定，全流程实现效率与精度双重提升。

探矿人工智能大模型

以成本高昂的勘探钻孔为例，单孔施工费用常达百万元。“我们打造的‘智能勘探助手’如同地质勘探的‘导航系统’，可智能测算最优钻孔路线与点位，大幅提升定位准确率，减少40%的钻探工作量，缩短30%以上勘探周期。” 四川省自然资源投资集团数科公司首席技术官樊启武介绍。

在地质灾害防治领域，AI更是成为重要科技支撑。2022年泸定6.8级地震发生后1小时，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护全国重点实验室便发布地灾预测成果，为应急救援和灾情研判提供重要支撑。

实验室主任范宣梅介绍，团队基于过去50年来38次强震诱发的40余万处滑坡，建立了目前全球最大的地震诱发滑坡数据库，结合深度学习算法，研发了“地震诱发地质灾害智能识别与预测模型”。

探矿知识问答

这个模型有多快？范宣梅记得以前两个人花了一年时间，才把汶川地震诱发的地灾解译出来，而现在不到1小时，就可以获取到需要的数据。传统人工解译遥感影像，一张图要看上半天，而它每百平方公里仅需30秒，识别精度高达95%。

记者注意到，AI变革之下，传统地质人也迎来转型。三家研发团队，是既精通地质又掌握算法的复合型人才团队，这也正成为行业发展新力量。

地质+AI，未来还要从哪儿发力？

46亿年的地球演化，今天留下来的岩层，往往只是过去的“残片”。

而地质研究，就像一场“溯因”，从残缺结果逆推过去 ，“重建”历史。不过，相较于漫长的地质演化，人类勘查数据比较稀疏，每向地下一米都是挑战。而数百年学科积淀的海量资料，大多尚未数字化，仍处于“沉睡”状态。

中国科学院院士王成善认为，AI的意义，不是替地质学家“宣布真相”，而是把假设空间变得更可搜索和比较。AI让“溯因”从“专家脑中的直觉”走向“可计算、可更新、可审查的假说空间”。

地震诱发地灾智能识别与预测系统

此次地质矿产AI大模型产品集群发布，是行业智能化转型探索的重要一步，但AI对地质领域的深度赋能，还有较长的路要走。

“地质矿产与地质灾害防治涉及多源构数据、多尺度演化规律和多环节业务协同，本质上是一个复杂系统问题。”中国科学院院士郑志明建议，推动人工智能技术在这一领域落地应用，不能停留于一般性工具叠加，而需要以“精准智能”的理念统筹数据、知识、模型与决策协同，不断提升智能化能力的针对性、有效性和可信性。

“基础研究、应用生态和产业体系方面还有差距。”王成善建议，以Token（词元）打造固体地球科学人工智能基地技术体系，以用户为中心打造固体地球科学人工智能基地生态体系。

以用户为中心，推动AI更好服务于地质领域，四川还在持续深化政产学研用体系，深化人工智能与地质融合发展。

四川省自然资源集团数科公司相关负责人介绍，随着“AI +探矿大模型” 落地，未来还将构建覆盖探矿、采矿、选矿、尾矿管理、安全生产、矿产品产销储供的全产业链，推动专业经验与人工智能深度融合，助力地质矿产产业高质量发展。

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