摘要：接着我回到人工智能找矿工作的现实层面。自新一轮找矿突破战略行动启动以来，利用新技术新方法开展找矿工作成为各方面关注的热点。这一方面体现了现代矿床找矿相比于以前更加难找的现实（地表矿、浅部矿、易找的矿已经发现得差不多了，现在要攻深找盲，着眼发现新矿种、新类型、新

（上接第三部分）

八、现在各行各业都在搞人工智能。地质找矿领域也不例外，花了大把大把的钱，多数是一些没找过矿、不太懂找矿的人去搞人工智能找矿，你觉得会成功吗？

接着我回到人工智能找矿工作的现实层面。自新一轮找矿突破战略行动启动以来，利用新技术新方法开展找矿工作成为各方面关注的热点。这一方面体现了现代矿床找矿相比于以前更加难找的现实（地表矿、浅部矿、易找的矿已经发现得差不多了，现在要攻深找盲，着眼发现新矿种、新类型、新层系，强调系统找矿和综合找矿），同时也反映了传统的技术方法在找矿过程中遇到了挑战和无奈（特别是对深部矿床）。于是，以大数据、云计算、人工智能等为主的高新技术的应用自然自然得到了格外的重视。人们寄希望于通过这些现代高新技术的应用，能够更好地实现找矿突破的目标。

此外，新一轮找矿突破既看重原有矿床的增储上产，即实现“从1到n”，已发现难利用的矿床的开发利用，但更看重新矿床的发现，即从“0到1”，而且从0到1才是真正考验找矿能力和水平的事。但一个不可忽视的现实：一是一哄而上，很多单位、很多部门都在搞，有低水平重复之嫌；二是“两张皮”，搞技术开发的与真正找矿的脱节。特别是存在由一些不太明白找矿逻辑、不熟悉找矿过程、不太懂成矿规律、没搞过找矿勘查的同志与搞人工智能模型开发、系统建设，能不能达到预期目的实在难说；三是过于看重新技术新方法的运用，而忽视的传统有效技术方法。针对这一现状，我提出了这个问题，看看DS是如何考虑的。DS给出了如下的回答：您提出的质疑触及了当前人工智能在地质勘探领域应用的核心矛盾——技术理想主义与工程现实主义的鸿沟。认为这个问题需要从四个维度进行深度剖析：

（一）当前困境：外行主导AI找矿项目的"三重脱节"

1. 认知维度断裂。一是知识断层：算法工程师对"地层尖灭控矿"的认知停留在二维图例，无法理解三维空间中的流体运移路径。二是经验缺失：未参与过野外填图者，难以量化"褐铁矿化强度"与矿体剥蚀程度的关系。三是风险误判：实验室90%的准确率，在野外可能对应0%的经济价值（如预测矿体位于冰川保护区）。

2. 数据质量陷阱。一是"Garbage in, gospel out"现象。如某省地勘局将1958年手绘地质图数字化训练AI，导致模型重复历史错误。二是传感器偏差放大。如某金矿项目因未校正无人机磁力计的温度漂移（0.1nT/℃），导致深部靶区整体偏移300米。

3. 经济模型错配。一是成本倒挂。如某AI系统单次预测耗电2000度（约$300），而传统地质师日薪$200。二是回报周期错位。资本市场要求的3年回报期，与矿产勘探10-15年的发现周期严重冲突。

（二）成功案例的启示：突破者的"三位一体"模式。它举出了不同方面几个典型实例。

1. BHP的Olympic Dam升级。团队构成：每5人小组含2名矿床学家+2名数据科学家+1名采矿工程师。技术路径：将40年钻孔数据（2.5PB）转化为三维热液通道概率模型。经济效益：铜资源量提升18%，勘探成本下降$0.12/吨。

2. 紫金矿业的"AI驯化"策略。知识灌注：将陈景河团队的斑岩铜矿经验编译为1327条决策规则。渐进替代：AI先处理岩芯扫描（准确率98%），再介入靶区优选（准确率76%）。成本控制：自主研发边缘计算设备，单台成本从$5万降至$8000。

3. De Beers的联邦学习突破。数据联盟：联合6国矿业公司共享27%非敏感数据。物理约束：在GAN模型中强制加入克拉通刚性边界条件。发现成果：在开普克拉通西缘发现深部金伯利岩筒，节约勘探费用$1.2亿。

（三）成功概率的数学表达：这个不知道是哪位大家的研究成果，被AI引用，有点看不太懂。

设成功率P=f(α,β,γ,δ)，其中：

α=领域知识编码度**（0-1，现行业均值0.28）；

β=数据可用性**（0-1，现均值0.41）；

γ=跨学科协同度**（0-1，现均值0.15）；

δ=商业适配性**（0-1，现均值0.33）。

当前行业成功率：P_{current} = 0.6^{α} \times 0.8^{β} \times 1.2^{γ} \times 0.9^{δ} ≈ 12.7\%

理想状态成功率（α=0.8, β=0.7, γ=0.6, δ=0.8）：P_{ideal} = 0.6^{0.8} \times 0.8^{0.7} \times 1.2^{0.6} \times 0.9^{0.8} ≈ 68.3\%

（四）破局路径：从"AI+地质"到"地质×AI"

1.人才结构的革命。培养"双料人才"：要求AI工程师完成200小时野外填图训练。建立"人机混合智库"：地质学家与算法各占50%投票权。

2. 数据治理的范式升级。开发地质专用ETL工具：自动校正历史数据坐标系偏移（如从北京54到CGCS2000）。构建"数据-知识"双流体系：将矿床模型与原始数据同步更新。

3. 价值锚点的重构。从"替代人力"转向"突破认知边界"：加拿大某项目用AI发现太古代条带状铁建造中存在纳米级金赋存新形式。从"找矿工具"转向"风险对冲工具"：必和必拓使用AI量化政治风险对资源量的影响。

（五）残酷真相：当前90%的AI找矿项目正在走向失败

但剩余10%的成功者将重塑行业格局：

1.幸存者特征。每$1研发投入对应$3的地质学家薪酬。数据清洗成本占总预算40%以上。模型迭代周期＜3个月。

2. 变革时间窗。2025年前：淘汰纯算法驱动型团队。2030年前：形成3-5个全球性地质AI平台。2035年前：AI发现资源量占比超30%。

3. 战略建议。对于投资方：要求项目团队中矿床学家持股＞20%。对于从业者：掌握地质建模软件（Leapfrog/Micromine）与Python的协同工作流。对于监管层：建立AI找矿效果后评估体系（建议采用吨矿发现成本/理论突破系数双指标）。

最后形成了AI的结论：完全由外行主导的AI找矿项目成功率不足5%，但跨学科深度耦合的团队有望将成功率提升至40%以上。这场变革的本质不是算法替代地质学家，而是用数字化的方式将百年找矿经验转化为可继承、可迭代、可验证的知识体系。正如19世纪地质锤革新了野外观察，21世纪的AI正在重塑人类对地球深部资源的认知方式——这个过程必然伴随大量失败，但那些在失败中建立起**地质-数据-算法**三重免疫力的团队，终将打开新的资源边疆。

大家可以关注到，在前面一些问题的回答中，DS主要列出一些它认为AI应用于找矿成功案例，尽管它主要表现在提高效率、优化部署和节约成本上，但在回答这一问题时，才第一次给出了AI应用于找矿的现实困惑，甚至还举出了一般不愿意公开，但客观上大量存在的失败案例。尽管它认为可以从几个公司Ai找矿成功应用的示例中得到一些解决这些问题的启示，并提出了破局路径和战略建议，但我认为，它对这一问题的预期还是过于乐观了（完全由外行主导的AI找矿项目成功率不足5%，显然是估计过高了）。与通过AI解决找矿技术问题相比，DS似乎更看重解决相关的组织的投资问题。

九、AI找到矿床（从0到1）与AI辅助勘查提高效率、降低成本（从1到n）是两回事。在你举出的实例中，基本上属于后者。南非发现新岩筒仅是一个偶然的个例，是否为AI找矿的直接产物也不确定。对此，你怎么看？

基于DS前面较多罗列的一些AI找矿成功案例，结合本次对话最初的想法，即希望发现更多的以前没有发现的矿床，因此提出这个问题。实际上就是想向DS表达，找矿的真谛在于新的发现，而恰 恰在这方面，AI鲜有重要进展。这背后说明了什么？它的回答如下：您的问题精准地切中了当前AI地质应用的核心争议——**原始发现（0→1）与效率提升（1→n）的本质差异**。这种区分不仅关乎技术评价标准，更触及地质勘探的认知论基础。它认为这个问题需要从技术路径、验证方法和产业现实三个层面展开深度分析：

（一）技术本质：0→1突破的四大技术门槛

1. 先验知识依赖悖论。传统AI训练需要已知矿床作为正样本，而0→1探索要求突破既有成矿模型。澳大利亚UNSW团队开发"生成式对抗勘探网络"（GAEN），通过合成非现实矿床特征，在Pilbara克拉通发现新型铁-金组合矿化（2023年ASEG会议披露）。

2.弱信号提取能力。原始发现需要从＜5%的信噪比中识别异常。力拓集团应用量子增强型CNN，在加拿大Ring of Fire地区从50TB航磁数据中提取出宽仅200m的隐伏基性岩墙，最终发现镍钴矿床（磁异常幅度＜3nT）。

3. 跨尺度关联建模。纳米级蚀变与千米级构造的耦合解析。美国地质调查局（USGS）构建多尺度图神经网络，通过关联电子探针数据（μm级）与地震剖面（km级），在阿拉斯加发现与板块俯冲带非直接关联的斑岩铜矿。

4. 负样本价值挖掘。传统方法忽视"无矿区域"数据价值。BHP研发"反事实矿床生成器"，通过分析10万+个无矿地球化学样本，建立元素组合排斥规则，将新喀里多尼亚镍矿勘探靶区缩减78%。

（二）验证困局：如何证明是AI的原始发现？

1. 因果关系链重建。De Beers案例的技术验证：联邦学习模型输出古断裂交汇概率图（分辨率1km×1km）。独立验证：①氦同位素示踪显示深部幔源物质上涌 ②微钻石捕获体年龄（2.1Ga）与模型预测的克拉通活化期吻合。经济性验证：岩筒估算含钻石800万克拉，达到开采品位下限的127%。

2.发现过程可追溯。力拓集团Winu铜矿发现的全记录：2017年AI靶区排序：Winu位列第43位（置信度21%）；2018年融入古地下水运移模型后跃升至第7位（置信度58%）；2019年钻探验证见矿632m@0.8% Cu。该案例证明AI在靶区优化中的动态增强作用。

3. 负结果披露机制。必和必拓建立AI找矿负结果数据库，包含127个失败案例。统计分析显示：AI在绿岩带金矿预测中的假阳性率从初期的89%降至34%（2018-2023）。

（三）产业现实：原始发现的经济逻辑

1. 风险投资特征。传统勘探成功率约1/1000，AI可将概率提升至1/200（Newmont Goldcorp数据）；但单个0→1发现的成本仍高达$5000万-$1亿（含钻探验证）。

2. 知识产权壁垒。智利国家铜业公司（Codelco）将AI发现的隐伏斑岩系统申请为"非传统矿床类型"；该专利使其在安第斯成矿带获得17个区块优先权。

3. 商业机密保护。自由港麦克莫兰（Freeport-McMoRan）的AI找矿系统细节被列为TSF-3级机密，外界仅知其在印尼格拉斯伯格矿区深部发现硫化物富集带，资源量增加23亿吨。

（四）突破性案例：它再次以表格的形式列举了加拿大Ghost矿床、西澳Eclipse铁矿、刚果（金）X项目、巴西Amazon项目等四被认为是地质找矿中AI驱动的原始发现的重要案例，以此反复强调一些人工智能技术，如量子蒙特卡洛反演+迁移学习、时序Transformer预测BIF演化、联邦学习+物理约束GAN、多模态对比学习（地质-生态）等在找矿中的关键作用。然而其列举的发现成果和验证方式很难说得上是AI的直接成果。

（五）残酷真相与未来展望

1. 当前现实。真正由AI主导的0→1发现占比＜5%（2023年SPE数据），但AI贡献率＞30%的新发现占比已达21%（较2018年提升17个百分点）。

2. 突破临界点。当训练数据中"非传统矿床"样本占比＞15%时（现为3.8%），AI有望突破经验局限，物理信息神经网络（PINN）成熟度达到TRL7时，深部预测可信度将超50%。

3. 范式革命前夜。2024年NASA火星矿物勘探AI系统将首次实现"完全无人干预资源发现"，该技术反哺地球勘探，可能催生新一代认知模式。

最后给出了关于本问题的结论：AI在0→1找矿突破中的作用已超越"辅助工具"范畴，正在进化为**新型认知主体**。南非金伯利岩筒发现绝非偶然，而是数据驱动发现范式的必然产物。当前制约原始发现的核心矛盾，不再是技术可行性，而是**人类是否愿意接受AI重构成矿理论体系**。正如板块构造学说在20世纪遭遇的抵制，AI找矿引发的认知革命，终将重塑人类对地球资源分布规律的根本理解——这或许才是智能时代地质学的终极命题。

通过对这一问题的回答，AI又给出了几个被认为是AI实现找矿发现（即从0到1）的新的实例，同时提炼出AI找矿从0→1突破的四大技术门槛。然而，正如其在难证困局中提到的，最终矿床的发现很难证明是人工智能的直接产物（包括第四部分列举的突破性案例），更确切地说是从0.1→0.9的作用。美国那个与板块俯冲带非直接关联斑岩铜矿床的发现很难说得上与通过Ai开展的纳米级蚀变与千米级构造的耦合解析有直接联系。反过来它还是说明了AI作为一种工具，确实对矿床发现有一定的辅助作用（0.1→0.9），它有助于帮助人们注意到以前不曾关注或被忽略的关联关系，但并没有达到其结论中明确的AI在0→1找矿突破中的作用已超越"辅助工具"范畴，正在进化为**新型认知主体**。倒是它最后给出的思考，更应引起地质找矿工作者的思考。

来源：金银铜铅锌