生成式AI技术在地学研究中的应用现状及发展趋势

周圣荃, 李以科, 王永志, 刘海明, 李楠, 柯昌辉, 李瑞萍, 赵永岗, 张丽

地学前缘 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (04) : 303 -316.

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地学前缘 ›› 2025, Vol. 32 ›› Issue (04) : 303 -316. DOI: 10.13745/j.esf.sf.2025.4.68

生成式AI技术在地学研究中的应用现状及发展趋势

    周圣荃, 李以科, 王永志, 刘海明, 李楠, 柯昌辉, 李瑞萍, 赵永岗, 张丽
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摘要

地球复杂巨系统研究的多维度发展持续驱动着地学研究方法的突破创新。生成式AI技术作为新兴研究工具,凭借强大的数据处理与知识推理能力为地学研究提供了新的思路。本文系统梳理生成式AI技术的发展脉络,对比ChatGPT与国产DeepSeek模型的技术路线,展现了生成式AI技术强大的自然语言处理能力和多模态模型构建的优势。本文详细总结了生成式AI技术在地学中的应用,特别是在资源勘查领域的应用现状和发展趋势。生成式AI技术已实现地学领域中多源异构数据的通用性整合,在资源勘查领域深入参与各阶段工作并于数据整合、认知推理、应用服务等层面提供技术支撑,掀起资源勘查领域革新浪潮。目前,生成式AI技术在地学应用领域依然存在数据完备性缺陷、地质复杂系统挑战、地质模型可解释性难题等核心制约。综合分析指出,生成式AI重构“数据感知-知识提炼-决策生成”技术体系,必将加速实现该技术在地球科学各领域的应用突破,为创新勘查技术方法、提高勘查效率、助力新一轮找矿突破战略行动、保障国家能源安全提供重要技术支撑。

关键词

人工智能 / 生成式AI技术 / ChatGPT / 找矿预测 / 资源勘查 / DeepSeek

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生成式AI技术在地学研究中的应用现状及发展趋势[J]. 地学前缘, 2025, 32(04): 303-316 DOI:10.13745/j.esf.sf.2025.4.68

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