来源：自然资源部

据矿业周刊（Miningweekly）报道，人工智能、中性网络和深度学习等最新技术现在对矿产勘探十分重要。但是，人的野外工作仍然至关重要。这是周四在开普敦国际会议中心举行的2026年非洲矿业大会（2026 Investing in African Mining Indaba）最后一天小组讨论的共识。

“数据是关键，即使我们要使用人工智能”，法尔肯金属资源非洲公司（Falcon Metal Resources Africa）首席执行官胡莫策勒·迪库帕（Khumoetsile Dikupa）认为。

“你需要更多的标准化数据为人工智能提供基础。更需要野外工作的结果。我们40%使用人工智能，60%使用野外工作成果。我们仍然担心：人工智能告诉我们的是什么——实际情况真的是这样吗？”

他强调，人工智能已经辅助公司识别和圈定金伯利岩体。“它看起来很酷！”

AI结合野外工作经验的效率很高。“这需要结合，AI与野外工作需要持续的结合”，他坚持说。“经验给了AI一些智能命令。为了应对不确定性，为了降低风险，AI是必不可少的”。

业内仍在讨论AI与地质学家的关系。安斯勘探集团（Ans Exploration Group）首席执行官克里斯托弗·施密特（Christopher Schmidt）认为，对此必须正确认识。AI可以用于处理包括卫星遥感在内的多源数据，以圈定靶区。然后可以获取勘探许可证（他发现这个过程很长，可能需要一年以上的时间）。然后聘请地质师。地质师采集的样品将进行分析（例如，他的公司在埃塞俄比亚有自己的实验室），结果将通过平板电脑尽快反馈给在野外的地质师，使他们能够放弃希望不大的地区，从而专注于有潜力的地方。这种信息反馈是必须的，尽管并不适用于所有地质环境。

“我们需要在野外工作的地质师，仍然！”他强调。但是AI可以将其聚焦。

“从勘探远景区的角度来看，AI对于圈定靶区重要”，博茨瓦纳钻石公司（Botswana Diamonds）经理詹姆斯·坎贝尔（James Campbell）发现。它缩短了这一进程。但是，它必须同人的经验相结合。

然而，他强调，对于初级勘探公司来说，AI还有另外一个作用：作为投资者的避险工具。他们想知道初级勘探公司拥有哪些数据，以及如何将其能够识别并专注于最有潜力地区，而放弃潜力不大的探区（从而节省勘探费用。AI在这方面非常有用。

关于勘探，他解释说，在开始野外工作之前，需要收集分析所有可得数据，AI在这方面大有用武之地。但AI模型的优劣取决于他们提供的数据。这些数据需要不断更新。

“人们不能忽视对新的地质模型的研究”，他警告称。“我们不能盲目地认为AI总能带来最好的结果。我们还必须同地质学家合作，创建新的地质模型”。