人工智能重塑采矿业 - 人工智能正深刻重塑采矿业发展格局，全面渗透从勘探、开采到加工、回收的全价值链，同时为供应链物流等辅助环节带来效率革新，成为推动行业经济效益与可持续发展融合的核心力量 [1] - 在勘探领域，人工智能能够对海量历史数据和实时地质科学数据进行深度分析，提供前所未有的洞察 [8] - 研究表明，在勘探阶段运用人工智能可使矿产发现所需时间与成本降低20%至30% [1][9] 行业转型驱动力与市场需求 - 在全球能源转型背景下，2040年清洁能源技术相关矿产需求预计增长四倍 [1][9] - 人工智能为矿业应对资源短缺、减排压力等挑战提供了关键解决方案 [1] - 人工智能在推动矿业可持续发展方面发挥着不可忽视的作用，帮助矿业公司更精准高效地定位、分析和处理资源 [9] 人工智能在采矿各环节的具体应用 - 资源维持与回收：采用人工智能技术，可以有效地回收低品位或以前被忽视的矿产资源，延长矿山的运营寿命 [12] - 优化价值回收：针对含有多种贵重矿物的复杂矿石系统，人工智能可提供创新方法，以最大化回收所有具有经济价值的矿物 [14] - 加强可追溯性：人工智能技术能够实时监控从爆破、运输到市场交付的各个环节，可通过为金属分配独特的数字护照，或通过指纹识别微量元素来实现 [1][14] - 提升安全与环境监测：尾矿库近实时监测技术结合人工智能、大数据与遥感传感器数据，能识别风险并分析储层的成分及其经济回收潜力 [14]；爆破诱导裂缝与矿体几何结构的测绘结合分布式声学传感技术与人工智能，能提升作业安全性并确保最大限度地提取矿石价值 [15] - 保障加工稳定性：冶金厂智能药剂混合系统可根据传感器反馈动态调整药剂剂量，确保冶金产品质量稳定，同时减少浪费并提升效率 [1][15] 企业成功实施AI转型的核心驱动因素 - 组织和文化：需构建敏捷创新的环境，强化领导层认同与跨领域合作，建立开放透明的沟通机制并获得持续支持 [2][28] - 商业战略：要明确商业目标与人工智能在其中的定位，制定清晰的用例与投资计划 [2][22] - AI应用经验：AI应用经验的积累能促进新场景开发、加速流程优化，生成式AI对历史数据的挖掘还能降低勘探风险 [2] - AI治理：需建立合规、透明的流程，平衡数据隐私与价值创造，实施流程、控制和问责结构以负责任地使用人工智能 [2][25] - 技术和数据战略：要保障数据质量，优化服务器托管与云基础设施，合理抉择解决方案构建方式，评估数据和基础设施能力以推动和运行大规模人工智能解决方案 [2][25] AI转型的关键技术支撑 - 开放数据平台：OSDU数据平台打破数据孤岛，NASA与微软合作的“地球Copilot”简化地理空间数据应用 [2] - 自适应云技术：Azure自适应云解决方案通过集中管理、跨环境应用扩展、分布式数据整合等功能，适配矿业分散运营的特点，解决规模化发展难题 [2] - 定制化解决方案：针对不同规模、类型的矿业企业提供从探索到规模化应用全流程的支持，助力行业数字化转型 [2] 生成式AI时代的网络安全挑战与应对 - 网络威胁正变得愈发复杂，网络犯罪分子与国家行为体的参与日益频繁，勒索软件攻击和网络金融诈骗案件显著增加 [20] - 人工智能正日益成为工业领域提升威胁检测能力与运营效率的关键利器，但攻击者同样在运用人工智能升级攻击手段 [20] - 微软推出“安全未来计划”，将安全作为产品与服务设计、开发、运营的核心考量，强调透明度与信息共享 [20] - 鼓励矿业组织采取基于威胁情报的策略以增强抗风险能力，并加强行业与政府间的深度合作，共同提升全行业安全水平 [20]