在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以磅礴之势，重塑着各个行业的格局。地质行业，这一承载着探索地球奥秘、保障资源供应、守护人类安全重任的古老领域，也在AI的加持下，焕发出全新的生机与活力，迈向智慧勘探的崭新时代。面对地质专业发展需求，地质学者主动求变，把握“地质+人工智能”发展的重大历史机遇，引领世界地质领域人工智能技术发展新潮流，服务经济社会发展，支撑国家能源、矿产、水、生态环境安全。
地质领域行业单位通过跨专业、跨学科、跨领域融合交叉，取得了初步应用成果。一是智能设备初步应用，无人机、地灾预警装备等代替了人工操作，应用在遥感解译、矿体预测、地质灾害监测预警等场景中；二是许多单位已经意识到了数据共享的重要性，研发了一体化平台、智能软件等；三是大数据、云计算、5G+、区块链、物联网、人工智能等技术应用到了地质数据的分析处理。目前，人工智能技术在一些领域运用较广，如矿物识别、灾害预警、智能填图等，但是某些领域还处在初步探索，如资源环境承载力评价。现阶段地质领域人工智能应用大多是单学科、单领域的应用，尚未能在多领域、跨学科上推广。
地质数据，堪称海量且复杂。从地球物理勘探的波谱数据，到地球化学分析的元素含量数据，再到地质测绘的图像数据，每一次勘探都是数据的大集合。过去，面对堆积如山的数据，人工分析耗时费力，效率低下，还容易出现疏漏。如今，AI算法的介入改变了这一局面。机器学习算法能够自动挖掘数据中的潜在模式，深度学习中的卷积神经网络可以精准识别地质图像中的细微特征，实现岩性快速分类，极大地提升了数据处理的效率与准确性，让地质工作者从繁琐的数据处理中解放出来，专注于更具创造性的研究工作。
地质灾害，如地震、滑坡、泥石流等，一直是威胁人类生命财产安全的 “定时炸弹”。AI技术的应用，为地质灾害的预测与防治注入新的生命力。通过对海量历史数据和实时监测数据的深度分析，AI模型能够精准捕捉灾害发生的规律和前兆信息。以地震预警为例，基于深度学习的地震预警系统，能够在地震波到达前的几秒到几十秒内发出警报，为人们争取宝贵的逃生时间。在滑坡和泥石流灾害预测方面，AI模型综合考虑地形地貌、气象条件、岩土体性质等多源数据，提前识别出潜在的灾害区域，助力相关部门提前做好防范措施，将灾害损失降到最低，成为城市安全的坚实守护者。2016、2017和2020年，中国地质调查局地质科技十大进展的智能灾害预警项目，经过不断努力，开发了智能滑坡监测预警系统研发，实现了人机综合判别，可靠性不断提升，达到95%优秀级，智能预警系统多级应用成效显著。
矿产资源，是国家发展的重要战略物资。传统的矿产资源勘探，犹如大海捞针，成本高昂，效率较低。AI技术的融入，为找矿工作带来了革命性的变化。借助AI的强大计算能力和数据分析能力，整合地质、地球物理、地球化学等多学科数据，建立成矿预测模型，圈定潜在的矿产资源靶区，大大提高了找矿的成功率。王语等(2020)利用计算机数值模拟方法和机器学习结合对粤北凡口铅锌矿进行深部成矿预测，张亚光等(2019)通过RNN分类算法研究，利用模型计算匹配结果进行数据分析，实现了找矿模型构建与矿产资源的预测评价和分析，周永章等(2021)运用知识图谱构建了具备基本应用功能的斑岩铜矿床知识图谱，形成了更加庞大的“地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统”。随着海量数据的累计，“人工智能+”代替人工预测分析的方向越来越清晰。同时，AI还能对矿物的光谱、图像等数据进行分析，实现矿物的快速识别与分类，为矿产资源的开发利用提供有力支持，让沉睡在地下的矿产更快地被发现和利用。
英国Minerva Intelligence人工智能系统
Hymi-X高光谱卫星找矿实例-西非某金矿
地质过程，漫长而复杂，难以直接观察和研究，而AI能够根据地质数据快速构建三维地质模型，将抽象的地质信息直观地呈现出来，为地质研究和工程设计提供了重要的参考依据。同时，AI还能辅助模拟岩石变形、地层演化等复杂的地质过程，帮助地质学家们深入理解地质现象的形成机制和演化历史，让我们对地球的认识更加深入和全面。
AI在地质行业的应用，是一场技术革命，它正在深刻地改变着地质行业的发展模式和工作方式。让我们携手共进，积极拥抱AI技术，采取近期发展规划和中长期发展战略相结合，以点带线，点线面相结合，顶层设计、数据共享、研发布局、人才培养等方面统筹考虑，建立技术思路、体系建设、方法研究，开展“地质+AI”规划建议研究，充分发挥其巨大潜力，为地质行业的创新发展注入新的动力，共同开启智慧勘探的新时代！