快速發(fā)展的人工智能技術將影響各行各業(yè)的發(fā)展，礦業(yè)也不例外。考拉曾經撰文介紹過的力拓“未來礦山”計劃，就是人工智能在礦業(yè)應用的典范。上周全球最大的銅公司智利國家銅業(yè)公司啟動了丘基卡馬塔銅礦的地下礦項目，投資高達55億美元，設計將采用大量的機械化手段，減少1/3的勞工數(shù)量，從而大幅降低成本。對于從事礦業(yè)技術研究的朋友，是時候對人工智能引起足夠重視了。

“特斯拉”無人駕駛車輛人人艷羨，誰不期望有一款能聽自己使喚的小紅粉？2019年百度李彥宏在談到人工智能無人駕駛技術時，“宏言獲水” 然后半開玩笑說：在AI前進的道路上，還是會有各種各樣意想不到的事情發(fā)生。誰又知道，礦業(yè)翹楚 Rio Tinto，2008年就已經擁有了350噸大型無人駕駛卡車，輔助礦石和廢石的運輸。當然，2008年實施的“無人駕駛”更多體現(xiàn)的是“遙控駕駛”，和今天具有“自主決策”特征的“人工智能”“無人駕駛”不可同日而語。Rio并沒有就此止步，利用人工智能礦山運營和管理實現(xiàn)更多便捷。那么，究竟什么是“人工智能”？“人工智能”能為礦業(yè)帶來哪些變革呢？

1. 什么是“機器學習/人工智能“

“機器學習”（Machine Learning，ML）和“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）是計算機的一個研究領域，致力于創(chuàng)造像人類一樣工作和思考的智能機器和算法。人工智能四大分支包含：模式識別、機器學習、數(shù)據挖掘和智能算法。相應的應用領域有：機器人、語音識別、圖像識別、專家系統(tǒng)等。ML和AI被認為是數(shù)字礦山轉型的希望。從勘探到實際開采階段，礦業(yè)AI應用的領先者將有可能成為礦業(yè)游戲規(guī)則的顛覆者。隨著5G的到來，礦業(yè)領域也在悄無聲息的發(fā)生著革新。

2. 人工智能可以為礦業(yè)帶來哪些變化？

獲取實時數(shù)據：礦山大量的勘探鉆孔和巖土工程鉆孔，需要耗費工程師大量時間識別巖性和巖體節(jié)理面等巖體參數(shù)。通過在鉆機上安裝AI檢測儀，實時識別礦物種類和巖體結構，有助于加快從勘探到采礦階段的決策時間。通過AI技術分析衛(wèi)星圖像、航空攝影、地球物理圖譜和無人機監(jiān)測數(shù)據，可以更好地預測礦物勘探和礦體可能的賦存方位及形態(tài)（Ref.1）。

銅/金/鈷等礦產資源的發(fā)現(xiàn)難度較高，一旦發(fā)現(xiàn)回報卻很豐厚。發(fā)現(xiàn)一個新的金礦只有0.5%的概率，然而在已經探明的金礦附近發(fā)現(xiàn)另一個新的礦體的概率是5%（Ref.2）。1990~2017年，全球用于金礦勘探的資金達到543億美元，而且資金投入還在逐年升高，勘探成功率卻在逐年下降。對于這種一擲千金卻收獲甚微的境遇，可以借助AI技術對大數(shù)據的處理能力，可以增強勘探工作的確定性，讓這個博弈游戲變得更有趣。

降低采礦風險： 礦山生產安全大于天。通過使用遠程操作的鉆孔設備/鑿巖設備/支護設備/運輸設備，能減少采礦人員暴露在地下各種巖體失穩(wěn)導致的片幫和冒頂?shù)蕊L險中，或者減少暴露在露天礦山的粉塵和暴曬之下。按照目前的采礦模式，巖石力學工程師每日需要數(shù)小時在地下礦山觀察巖體穩(wěn)定情況，以及每次采場爆破后支護體的損壞情況。而采用AI技術，可以利用無人機巡檢大大減少巖石力學工程師的井下工作時間。人工智能帶來的是一種技術的革新，也是人的體力的解放。

簡化采礦作業(yè)： AI機器人可以幫助執(zhí)行各種任務，包括鉆孔、爆破、裝載、運輸、取樣和救援被困礦工。在Rio Tinto的Cape Lambert港口，機器人已被用于鐵礦石取樣；而自動裝載運輸車輛，采用耦合脈沖激光校準制導系統(tǒng)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)相結合引導卡車沿著預定的路線行駛，則用于西澳大利亞皮爾巴拉露天礦；瑞典基律納鐵礦巷道掘進采用的鑿巖臺車，裝有三維電子測定儀，可實現(xiàn)鉆孔精確定位、無人駕駛，可連續(xù)24小時循環(huán)作業(yè)。采礦機器人，更是將來一種新的探索，用于完全取代井下采礦工人。無人采礦不是目的，我們憧憬的是一種人人享有安全潔凈的工作環(huán)境和新型采礦模式。

提高環(huán)保標準：帶有無線通信的GPS系統(tǒng)和設備可以監(jiān)控地下水，溫度和地下通風變化等生態(tài)參數(shù)，幫助評估采礦活動的影響。遙感技術，例如衛(wèi)星圖像，可以監(jiān)測環(huán)境變化并預測侵蝕，野生動物棲息地，表土再分布和植被的變化。降低采礦對環(huán)境的影響也有益于維護社區(qū)關系，減少采礦中的各種風險。

3. 目前AI在礦業(yè)領域應用的例子

快速識別礦體：EARTH AI通過機器學習（Ref.3），可以訓練計算機認識以往礦體賦存情況來發(fā)現(xiàn)新的礦體分布。EARTH AI這家公司開發(fā)的相應的軟件和技術，通過分析遙感和地球物理數(shù)據，可以找到突出礦體和蝕變暈圈，并繪制出極其細致的硬巖和風化層。

增加勘探成功幾率：Goldspot Discoveries Inc. 是一家致力于通過機器學習，降低資本風險的公司 （Ref.4），使得黃金勘探更像科學而非藝術。利用歷史上的數(shù)據來更好的理解資源潛力，通過人工智能大數(shù)據處理方法和傳統(tǒng)地質學科相結合，提高資源的勘探和投資的成功率。Goldcorp and IBM Watson （Ref.5），通過IBM的識別技術，用于分析大量數(shù)據，從鉆探報告到地質調查信息，幫助地質學家確定下一個勘探區(qū)域，通過高精度的計算地質模型，更快的找到高價值勘探區(qū)域。

防止疲勞駕駛：在智利的Escondida 銅礦，BHP公司采用了Smart Cap技術來分析駕駛員的腦電波來判斷疲憊狀態(tài)（Ref.7）。在地下礦山，卡車司機通常工作10-12個小時，黑暗嘈雜環(huán)境下防止疲勞駕駛就顯得尤為重要。這種技術被整合到超過150輛卡車中，以提高生產效率和增加安全性。詳細信息請在搜索引擎中查找SmartCap。

加快自動決策：在西澳某礦山使用AI輔助技術幫助他們選用合適的破碎機卡車；在礦場布置自動運輸車輛，成本降低了約20%。據統(tǒng)計，自動運輸車輛的使用，使得卡車輪胎使用壽命增加了30%。同樣，卡車的其他零部件，包括發(fā)動機和燃油的消耗也大大降低。

礦石廢石分離：Tomra開發(fā)了礦物和礦石分選設備，使用傳感器將有價值的礦石與廢石分離，快節(jié)奏的激光分選和產品識別（Ref.8）。作者驚訝于這種分離技術，至于該技術是否能真正有效解決礦廢分離問題，還期待相關的專業(yè)人士給予意見。感興趣的可以搜索Tomra觀看官方小視頻。

輔助巖土工程師風險識別：在自然崩落法的采礦方法中，PETRA公司使用三維測量數(shù)據，開發(fā)了一個算法來幫助快速識別礦石破碎程度。此算法被訓練用來識別礦石中是否有混凝土碎塊等。更多的應用可以參考該公司的網站。另外，該算法還可以用于輔助巖石力學工程師進行地下或者露天礦的檢查，比如識別混凝土裂縫、支護錨桿托盤變形等。此技術不受環(huán)境限制，即使在地下礦的黑暗、潮濕、多粉塵環(huán)境等。

AI的發(fā)展和使用得益于大量高質量的數(shù)據獲取，礦業(yè)未來的發(fā)展將會得益于在機器學習、圖像識別、大數(shù)據處理等方面的發(fā)展。人工智能將會帶來工作結構的變化，大量縮減一線工人數(shù)量，但在AI前進的道路上將需要更多大數(shù)據分析等專業(yè)人員來幫助礦業(yè)實現(xiàn)變革。AI之于礦業(yè)，好似 “隨風潛入夜，潤物細無聲 ”。

或許在不遠的將來，新的礦業(yè)從業(yè)者不但不會因為礦山艱苦的工作條件對礦業(yè)望而卻步，反而因為它巨大的發(fā)展?jié)撃芎透呖萍紤枚鴼g呼雀躍。人工智能時代的來臨，將沒有什么能限制我們的想象力。