——《全球矿业发展报告2025》系列解读之八
中国矿业报社国际矿业研究团队
当前，全球地缘政治博弈加剧，主要经济体围绕矿产资源的竞争日益激烈，矿业勘探开发技术装备成为各国维护矿产资源产业链供应链安全的重要保障。2024年以来，以 AI、大数据、物联网等为代表的新技术，加速推动全球矿业向数字化、智能化、绿色化转型升级。
AI技术正重构找矿勘查范式。当前，基于找矿知识图谱的智能预测技术、基于深度学习的图像识别和处理技术，以及应用机器学习算法的数据分析技术是 AI勘查领域的热点。找矿知识图谱通过关联和表达各种矿床地质、矿物、矿体和勘探开发技术等要素之间的关系，实现信息的智能检索和分析。通过图像增强和迁移学习等，提高图像数据采集能力和模型性能，能够有效提高自动化遥感图像处理和岩石矿物鉴定能力。得益于机器学习算法在处理复杂和未知多元数据的能力，AI已成为分析地球物理、地球化学数据，提取矿化异常的重要工具。
地球物理技术装备向综合化、集成化发展。随着露天和浅部找矿难度越来越大，矿产勘探逐渐向深部、“难进入”和覆盖地区转移，单个技术的运用已不能满足找矿需要，地球物理勘探越来越趋向于重力、电法、磁法和地震探测等技术综合使用。得益于传感器的发展，商业勘探装备已能够实现多物理场数据的同时接收。目前，航空物探装备已实现了 TEM、VLF和 AFMAG数据同时接收，地面物探装备实现了 CSEM、MT和 IP数据同时接收，有效地提升了勘探作业效率，降低了作业成本。
天-空-地立体遥感找矿技术体系逐步完善。随着卫星、航空和地面遥感技术的快速发展，多光谱、高光谱遥感数据在地质找矿领域的应用更加广泛。遥感卫星可提供米级、亚米级高分辨率多光谱、高光谱遥感数据，用于大范围地质构造、岩性分析和蚀变带识别。地面样品和钻孔光谱数据，配合卫星和航空遥感数据，构建天-空-地多平台高光谱数据耦合，可以实现多尺度矿物精细识别与蚀变带圈定，有效提高遥感找矿过程中的信息准确性。
矿业智能化转型持续演进，AI成为智能矿山发展的主要驱动。世界主要矿业国家和地区如欧盟、加拿大和澳大利亚等持续推动智能矿山建设，我国提出建立完备的矿山智能化技术、装备、管理体系，实现矿山数据深度融合、共享应用，推动矿山开采作业少人化、无人化。当前，人工智能技术应用已覆盖开采、安全监控、设备维护及管理决策等全链条环节，在提升生产效率、安全性和资源利用率等方面发挥了重要作用。
新能源技术驱动矿山低碳减排。2024年以来，新能源矿山技术装备持续突破，加快替代传统燃油设备。电池和充电技术发展不断提升电动矿卡总拥有成本（TCO）竞争力。目前，商业纯电矿卡电池能量密度超过150瓦时每千克，容量超过1000度。
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