人工智能在矿产勘查与资源评估中的应用报告（2026）

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人工智能在矿产勘查与资源评估中的应用报告（2026）-市场研究-产业链发展-慧博士产业研究院

摘要：

在全球能源转型与战略性矿产资源竞争日趋激烈的背景下，确保稳定、可靠的关键矿产供应已成为国家安全的基石。然而，传统的矿产勘查方法正面临深部找矿难度剧增、海量多源数据解读乏力、勘探成本高企及环境约束强化等多重挑战。以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术，正以前所未有的深度和广度融入地质领域，驱动一场从“经验驱动”到“数据与智能驱动”的深刻范式革命。本报告立足于2025年的产业与技术前沿，旨在系统阐述AI如何重塑矿产勘查与资源评估的全价值链。报告首先剖析了AI赋能行业发展的战略必然性，揭示了其作为破解资源安全困局、培育矿业新质生产力“关键变量”的核心价值。进而，报告构建了“数据-算法-算力-平台”一体化的智能勘查技术体系框架，详细解读了机器学习、深度学习、知识图谱等关键技术如何在地质大数据治理、三维矿体建模、找矿靶区智能预测等核心场景中实现创新应用。通过深度剖析内蒙古全域智能找矿体系、中国央企“寻宝大模型”平台、美国地质调查局关键矿产AI评估计划等国内外典型实践，报告生动展现了AI技术从实验室走向野外、从单点应用迈向体系化部署的现实图景与显著成效。同时，报告不回避当前面临的严峻挑战，客观分析了在数据质量与共享、模型可解释性与泛化能力、跨学科人才短缺、标准与伦理规范缺失等方面的核心瓶颈。基于对趋势的研判，报告最终提出了面向2025-2030年的分层级发展路径与系统性战略建议。报告倡导，短期应夯实数据基础、开展示范工程，中长期则须构建国家级“地质智慧大脑”、创新人才培养体系、并参与引领国际标准制定，以推动中国在全球智能矿产勘查领域从“并跑”向“领跑”跨越。本报告不仅是一份技术应用综述，更是一份面向行业未来发展的战略导航图。它为矿业企业、地勘单位、科研机构与政策制定者提供了全面的决策参考与实践指南，以期共同推动我国矿产资源事业迈向一个更智能、更高效、更绿色的新时代。

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关键词： 人工智能 矿产勘察报告

报告编号： CMCC-AI(1)-AR-2026v1

最新修订： 2025-12-17

报告格式： 纸质版 + pdf格式

交付方式： 邮寄 + 电子邮件

总字数： 153201

12800元

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报告目录

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第一章绪论

第一节全球战略性矿产资源竞争新态势

一、能源转型与关键矿产安全
二、地缘政治博弈加剧不确定性
三、提升自主保障能力的战略意义

第二节传统矿产勘查评估模式面临的根本性挑战

一、“经验驱动”模式的效率瓶颈
二、海量数据超出人工处理极限
三、成本攀升与精度要求的矛盾

第三节人工智能作为范式革命的核心驱动力

一、定义勘查评估新范式
二、AI赋能矿业“新质生产力”

第二章人工智能赋能矿产勘查与评估的技术体系重构

第一节基础支撑技术层：感知、数据与算力

一、物联网与智能传感网络
二、地质大数据治理技术
三、高性能与边缘计算技术

第二节核心算法模型层

一、机器学习方法与应用
二、深度学习方法与突破
三、知识建模与混合智能

第三节平台与应用层

一、一体化智能预测平台
二、典型应用场景矩阵
三、人机协同作业模式

第三章数据基石

第一节核心数据类型与获取技术革新

一、主要数据类型
二、新一代数据采集技术

第二节数据预处理与融合的关键流程

一、数据质量控制与标准化
二、空间配准与多模态融合
三、异常检测与数据增强

第三节构建机器可理解的地质认知体系

一、矿床知识图谱构建
二、非结构化信息挖掘
三、数据仓库与治理体系

第四章人工智能驱动下的全链条变革

第一节智能化矿产预测与靶区圈定

一、区域成矿潜力快速评价
二、三维矿产概率场模拟与靶区优选
三、应用成效与关键数据

第二节智能化勘探作业实施与优化

一、AI自主无人机路径规划与填图
二、智能钻探系统与风险预警
三、实时数据反演与动态优化

第三节矿产资源定量评估与建模

一、矿体三维模型自动构建
二、品位储量智能估算
三、资源质量智能评价

第四节环境、安全与经济效益综合评估

一、环境影响智能模拟与监测
二、安全生产风险智能感知
三、经济性AI模拟与决策支持

第五章国内外前沿案例研究（2023-2025）

第一节中国创新实践：从试点到体系化推广

一、内蒙古全域地质AI平台实践
二、央企“寻宝大模型”研发应用
三、深部找矿智能预测突破

第二节国际前沿探索

一、美国关键矿产评估加速计划
二、国际矿业巨头AI效能提升案例
三、全球资源供应链风险评估平台

第三节跨案例比较分析与经验启示

一、成功关键要素
二、可复制流程与模式
三、主要障碍与挑战

第六章制约人工智能规模化应用的多维瓶颈

第一节技术与算法瓶颈

一、模型“黑箱”与可解释性
二、复杂地质下的泛化能力
三、小样本环境算法限制

第二节数据与基础设施瓶颈

一、高质量训练数据短缺
二、数据孤岛与共享缺失
三、野外算力部署挑战

第三节人才、组织与产业生态瓶颈

一、复合型人才稀缺
二、组织流程与文化阻力
三、标准与生态不健全

第四节伦理、法律与社会接受度瓶颈

一、AI决策责任归属难题
二、数据隐私与合规风险
三、技术变革社会冲击

第七章发展策略

第一节近期行动纲领（2026-2028）：夯实基础，重点突破

一、实施地质数据“筑基工程”
二、启动“智能勘查示范区”计划
三、设立关键算法研发专项

第二节产业协同与能力建设策略

一、构建深度融合创新联合体
二、改革教育培育复合人才
三、建立行业标准与认证体系

第三节数据治理与生态构建策略

一、创新数据要素流通机制
二、引导构建开放技术生态
三、鼓励新型商业模式

第四节伦理、法律与政策保障策略

一、制定AI地质应用伦理准则
二、完善相关法律法规
三、加大政策支持力度

第八章未来展望

第一节技术融合与演进趋势

一、多模态大模型成为基础
二、物理驱动AI提升可解释性
三、轻量化AI助力分布式协作

第二节应用场景拓展与产业形态演进

一、向全生命周期智能管理延伸
二、向深海太空新疆域拓展
三、“AI+绿色勘查”成核心范式

第三节长远愿景与研究前沿

一、构建“国家地质智慧大脑”
二、探索AI驱动成矿理论创新
三、推动全球资源智能治理

第九章结论与建议

第一节核心结论

一、AI引发范式革命
二、中国进入规模化应用新阶段
三、成功关键在于五要素协同

第二节针对性建议摘要

一、对政府部门的建议
二、对勘查企业与矿业公司的建议
三、对科研机构与高校的建议
四、对专业技术人员的建议

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