国庆节后，具身智能正迎来属于自己的“DeepSeek时刻”：“杭州六小龙”之一的云深处发布首款行业级全天候人形机器人DR02；智元机器人宣布获得龙旗科技数亿元金额的机器人框架订单；阿里在通义团队内部建立机器人和具身智能小组；有“美国宇树”之称的Figure AI发布最新产品Figure 03……
当人工智能的浪潮涌向物理世界，通过深度学习资源大数据、实时感知生产态势、自主决策控制等核心能力，正在重塑矿产资源开发范式。本文将分享AI技术在矿山生产领域的 7 大核心应用方向，为行业智能化转型提供参考路径。
*参考文献：黄树巍, 金枫, 陈继巍, 等. 人工智能赋能矿山生产智能创新发展[J]. 信息通信技术与政策, 2025, 51(6): 8-14.
1.AI+资源勘探
资源勘探是矿产资源开发的首要环节，主要通过地质调查、物探、化探、钻探等技术手段，明确矿产资源的分布范围、储量规模及开发条件等核心地质信息。随着 AI 技术的快速发展，二者的深度融合已成为行业热点：通过多源数据融合与智能分析，可显著提升地质勘探的精度与效率；借助 AI 技术快速构建 “透明三维地质模型”，能实现对地层地质、矿产资源、井下工程等信息的精细化建模与动态表征，为后续安全高效开采、精准防控隐蔽致灾因素提供可靠模型支撑。
同时，依托三维建模技术结合机器学习算法，还可实现矿体模型的自动更新与动态修正，精准刻画矿体赋存状态及品位分布，为矿山生产规划与运营决策提供科学依据。
2.AI+智能作业
人工智能正推动矿山作业从“人工+单机”的传统模式，向“自主协同、全域智能”的新范式加速转型。具体落地路径包括：
构建具备环境感知与群体决策能力的机器人矩阵（如露天无人矿卡集群、地下铲装运自组织智能装备集群等），实现从单机自动化到全流程无人化自主作业的关键跨越；
开发自适应智能装备（如具备岩性识别功能的凿岩台车、支持三维避障的铲运机），形成“感知-决策-执行”的闭环控制体系；
搭建人机融合平台，通过增强现实（AR）、数字孪生技术实现远程操控与虚拟巡检；
最终构建以“矿石流”为主线，覆盖“矿山规划-建模-设计-开采-选矿-尾矿处理-回收”全流程的智能生产链，推动矿山作业从“人工介入”转向“自主优化”——在提升生产效率的同时，大幅降低安全风险。
这些变革将推动矿山行业迈向“装备自学习、系统自进化”的智能转型。
3.AI+安全预警
在人工智能技术的赋能下，构建全新的矿山安全监管体系，对保障生产连续性与稳定性至关重要。通过分析矿山生产过程中环境、人员、装备等监测数据对生产的影响，借助AI语义分析、知识图谱、主题挖掘、关联分析等技术，能深度挖掘安全隐患的致因规律，进而实现危险源精准辨识、风险科学评估，以及基于知识推理的安全环保预警与问题快速处置。
在端侧部署图像视觉技术，可针对矿山复杂环境提供AI预警解决方案：实时判断各类车辆是否在规定区域按规范行驶、检测矿山及厂区内人员是否正确穿戴安全防护装备并对违规作业实时告警；针对矿山、厂区内危险作业区等人员禁入区域，设立电子围栏，通过AI视觉分析精准识别人员非法入侵行为。
此外，基于大数据、人工智能与数字孪生技术，还可构建“全域感知-实时决策-闭环管控-智能运维”的安全保障架构，实现灾害精准感知、风险动态预测、异常自动识别与应急快速响应。
4.AI+设备预维
设备预测性维护是人工智能在矿山领域的典型应用场景。通过引入AI算法，可实时监测设备运行状态，精准识别异常模式或异常状况，并在设备故障发生前开展预防性维护。这种“早期检测+及时干预”的模式，不仅能帮助矿山企业优化设备运维计划，还能最大程度减少因设备非必要运维停机导致的生产频繁中断，从而提升整体运营效率、降低维护成本、延长设备使用寿命。
同时，AI系统可根据设备工作参数生成故障诊断报告与运维建议，为维修人员提供精准指导，进一步提高设备维护效率；此外，AI还能通过学习设备历史运行数据持续增强预测能力，帮助设备制造企业对产品进行实时质量检测，精准发现传统方法难以识别的细微缺陷，排查潜在产品问题，助力提升产品质量。
5.AI+物流运输
AI技术的革新正在改变着传统矿业物流运输模式，为矿山企业带来前所未有的效益和效率。通过将AI、大数据等新兴技术与矿山物流运输相融合可搭建精细化的智能仓储、构建高效智能的物流管理系统，提升仓储管理和物流配送的效率和准确性。智能仓储通过计算机视觉、射频识别、条形码识别、自动分拣等技术可实现矿山备品备件、主要产品的智能识别、高效搬运存储、智能分拣和管理等功能。
通过对矿山产品需求客户订单数据的深度学习，预测客户需求时间和需求量，作出准确预报，从而反馈和指导前端生产，并通过算法模型实现运输车辆高效调度，完成目的地最优路径规划，降低传统物流对人员的依赖，构建智能运输场景，有效提高物流效率，降低物流成本。
6.AI+工艺优化
在选矿生产环节，AI技术的应用主要体现在智能控制、自动检测、生产优化及决策支持等核心方面：
借助智能控制系统，可实现选矿各生产环节的自动化运行，在减少现场人员配置的同时提升生产效率；
利用智能检测技术结合图像处理算法，能实现对矿石原料、中间产品及最终产品的自动检测、分类与识别，显著提升选矿筛分、磨矿环节的效率；
“AI+选矿作业”还推动选矿生产全流程数字孪生落地，加速无人选厂建设进程——通过对破碎、磨矿、浮选、浓密等全流程的多元数据采集与处理，完成生产流程建模，再借助模型内嵌的深度学习算法，实现复杂选矿生产指标的自动优化，进一步提升选矿效率。
依托人工智能大模型的数据挖掘能力，还可总结矿石嵌布规律、预测矿石嵌布特征，为工艺优化提供清晰路径，辅助管理人员制定科学决策。
7.AI+决策支持
AI驱动的矿山决策支持系统，通过智能分析生产运营全链条数据，构建起企业发展的全景式认知体系。依托多维数据融合与智能算法，系统可动态监测生产运行状态，并通过预设关键指标阈值，实现异常状况的即时识别与预警。在深度理解企业运营现状的基础上，该系统既能对短期生产环节的效率、成本与收益进行精准评估，也能为年度整体生产绩效提供智能诊断。这种“AI+数据驱动”的决策模式，帮助企业管理者及时洞察运营短板、优化资源配置，最终实现从“被动响应问题”到“主动预测风险”的决策范式升级，全面提升矿山企业的运营质量与经济效益。
