地质，作为古老而传统行业的代表，在积淀海量数据(18.490, -0.31, -1.65%)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（人工智能）作为引领现代产业变革的前沿技术，正加速进入医疗健康、智能制造、教育文娱等领域，改变行业“玩法”，催生一系列颠覆性变革。

　　当地质遇见AI，会带来什么？3月27日，在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“地质+AI”的更多可能。

AI能够精准圈定找矿靶区

　　“地质+AI”，应用场景在哪里？2025年9月，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。

　　“找矿”，正是“地质+AI”的重要应用场景之一。传统地质工作高度依赖经验积累，找矿成功率仅为千分之三。与此同时，浅表易探的矿产资源日渐枯竭，勘探工作逐步向深部、高海拔等人类难以抵达的区域推进，形成诸多数据空白区。AI的加入，恰好补上这块短板。

　　“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“探矿人工智能大模型”，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的双重提升。

　　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已成为不可或缺的重要科技支撑。2022年泸定6.8级地震发生后仅一小时，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。

　　该实验室主任范宣梅介绍，团队依托过去50年来38次强震诱发的40余万处滑坡案例，建立了目前全球最大的地震诱发滑坡数据库。在此基础上，结合深度学习算法，成功研发出“地震诱发地质灾害智能识别与预测模型”。

　　这个模型效率有多高？范宣梅介绍，以前两名工作人员耗时一年，才把汶川地震诱发的地灾解译出来。如今，借助该模型，不到1小时就能获取所需的数据。传统人工解译遥感影像时，一张图要看上半天，而该模型“看”每百平方公里仅需 30秒，且识别精度高达95%。

以“精准智能”理念统筹决策

　　46亿年的地球演化，今天留下的岩层，往往只是过去的“残片”。

　　而地质研究，就像一场“溯因推理”——从残缺的结果逆向推演过去，去“重建”历史。不过，相较于漫长的地质演化，人类勘查数据仍相当稀疏，每向地下一米都是挑战。而数百年学科积淀下来的海量资料，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”，而是让假设空间变得可搜索、可比较。AI使溯因从“专家脑中的直觉”走向“可计算、可更新、可审查的假说空间”。

　　此次地质矿产人工智能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尺度演化规律和多环节业务协同等，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。

　　“在基础研究、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，四川正持续深化政产学研用体系，深化人工智能与地质融合发展。四川省自然资源投资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。