面向人类智能与人工智能融合的矿产资源预测新范式

摘要

矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础，其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长，传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来，大数据和人工智能(AI)技术的快速发展为矿产资源研究提供了重要机遇，为矿产资源预测与评价提供了变革性的技术手段。本文系统梳理了矿产资源预测的理论演进历程，深入探讨了大数据与AI赋能的矿产资源预测新范式，包括“矿床”概念的拓展、地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统的多系统关联建模、地质调查数据与科研长尾数据的智能集成，以及人类智能(HI)与人工智能(AI)的深度融合。通过作者团队近年来完成的覆盖区矿产综合预测、深部矿产资源定量预测及全球斑岩铜矿知识图谱构建等研究项目的典型案例解剖，展示了非线性理论与AI技术在解决矿产资源预测关键科学问题中的创新应用。在此基础上，文章展望了未来数据驱动与智能协同将彻底改变矿产资源预测范式，显著提升矿产资源预测的精度和效率，推动矿产资源预测从传统经验模式向智能化、定量化方向转变，为新一轮找矿突破战略行动提供重要的理论和技术支撑。

关键词

大数据 / 大模型 / 人工智能 / 矿产资源预测 / 非线性理论 / 知识图谱 / 深部与覆盖区找矿