智赋大地—人工智能时代地质勘探企业业务升级实战

一、政策驱动和业界趋势

1. 国家方略和业界政策国务院《关于纵深施行“机器智能+”行动的意见》和“十五五”规划纲要核心要点。自然资源部“机器智能+地质调查”事务部署：智能填图、智能找矿，地质灾害隐患智能识别。国务院国资委“AI赋能业界焕新”专项行动精神：央企带头促成传统业界升级。浙江省“浙地智管”平台建设和“AI+规划”地方实践

2. 业界痛点和转型方向地质勘探业界“效率低、周期长、成本高”的传统困境。从“心得驱动”到“资料和智能驱动”的范式转变。新质出产力驱动下的地勘业界转型升级路径

二、AI对地质勘探类公司的系统性影响

业务模式变革：从传统勘察规划到数智化全进程服务。核心竞争力重构：资料资产成为公司核心资源。英才结构变化：复合型英才（地质+AI+海量资料）诉求激增。AI让地质师从危险一线退到安全后方，在实际应用里，回归“判断和决策”的核心价值

三、国土空间智能规划和审批

1. 国土空间资讯模型（TIM）和智能规划TIM模型贯通项目全生命周期的监管新范式，整合现况底图、规划管控、审批许可全链条资料。AI大模型驱动规划决策：广州实践——多源融合规划学识库+DeepSeek大模型，构筑“查规划、问规划、比规划、谋规划、评规划、助规划”六大运用情境。GIS和AI耦合：耕地非农化识别精度达89.7%，就一线经验说，违规占用发现时效从7天缩短至48小时

2. 智能审批和空间适配“审批一条链”和建设项目智能空间适配，从实践看，自动生成“智能诊断书”——做到“三个说得清”：说得清哪里有问题，说得清能不能批、说得清怎么批

标杆实例1：温州“AI+规划”全链条智能化跃升

施行路径：第 一步，构筑空间治理数智化平台，整合多类空间资料；第二步，引入AI大模型搭建规划“智能体”，达成资讯即时查询、规划结晶智能审查、存量空间动态监测；第三步，达成自动提取并生成地块规划条件

要害成效：甬台温高速公路复线瑞安联络线项目借助系统自动精进线位，成功避让约90亩永久基本农田。系统集成200余类空间资料，“一键”核查耕地占用，生态保护红线冲突等等限制条件

启示要点：智能审批的核心不是替代人，实操中，而是让审批人员从重复劳动中解放，锁住价值判断

一、AI地震资料智能解释

1. 智能解释技艺架构东方物探智能解释技艺架构：将资深地质心得转化为数智化标签和算法模型，精准刻画复杂断裂、陷落柱、薄储层等等疑难地质体。革新“三融合”智能声波曲线无样本预测技艺，破解新区缺井少井储层评价难题。革新陷落柱智能雕刻技艺，窄小地质体识别误差将控在3米以内

2. 深度研习和多源资料融合深度研习算法整合地质、物探、化探、遥感等等多源资料。海量资料智能找矿预测系统：多尺度海量资料融合的找矿预测

二、地质找矿大模型和平台

标杆实例2：中国冶金地质总局“未来勘探系统”——寻宝大模型·AI+找矿预测平台

施行路径：第 一步，构筑多学科协同革新制度，构筑以地质为核心、融合机器智能、机械、自动化等等多学科的革新模式；第二步，完成多源异构资料管控架构建设、成矿理论学识图谱构筑；第三步，研发“小冶”地勘学识智能助理；第四步，开发寻宝大模型·AI+找矿预测平台

要害成效：在辽宁省某区域圈定铁矿有利区154处，金矿有利区87处，野外验证显示高概率预测区和实际矿化区高度吻合，在实际应用里，铁矿匹配度达84.51%。平台已在国内多个地区试点运用

智能装备配套：500kg级电动重载运输无人机吊运机器人，智能模块化钻机至山顶；踏勘机器人在雨雪、陡坡等等复杂地形自主完成岩石样本识别、采集，具体来看，标记以及封装

启示要点：“云端大脑”+“空中奇兵”+“地面先锋”的协同作战模式，运行层面，是未来勘探的标配

标杆实例3：中国煤炭地质总局“探脉”大模型

施行路径：第 一步，换个角度看，实操中，以百亿，千亿和万亿级的多阶基座模型为核心；第二步，运用70余年地勘业界资料资料、专家学识构筑资料集；第三步，炼就地勘情境专属的模型工厂，已训练20多个业界情境模型

要害成效：找矿靶区圈定有效率拉升2倍；物探资料处理达成初至、速度谱、层位等等自动拾取，效率拉升超过10倍，精度高于人工处理。标的适配300多个地勘要害情境

标杆实例4：河南“豫见矿”AI找矿平台

施行路径：第 一步，历时两年建成省级地质海量资料底座，整合全省26大类、2万余项地质资料；第二步，融合学识图谱、机器智能大模型等等前沿技艺；第三步，构筑五大自主核心技艺架构：矿产专精学识图谱、多算法耦合智能预测引擎、多源资料智能拆解通道、一体化资料统筹架构，智能问答和报告自动生成

要害成效：在省内鲁山勘查区，省外新疆多处重点成矿带以及海外赞比亚、莫桑比克等等勘查项目庄重落地运用。形成“省内全覆盖、跨省可复制、海外树品牌”的三级运用格局

启示要点：资料底座是AI找矿的基础工程，没有高质量的资料治理就没有高质量的AI预测

一、智能装备和实地作业革新

智能钻探系统和踏勘机器人：岩石样本智能识别和采集。钻探多模资料智能处理：OCR+语义识别+大模型调用。大模型业界本地化部署：确保地质和地理核心资料不外泄，有效拉升资料安全。借助“业界学识库+深度思索推理+图像识别拆解”极大拉升事务效率

标杆实例5：大庆钻探岩屑归位智能体——“岩屑智能户籍管控员”

施行路径：第 一步，自研岩屑归位智能体，依托海量资料比对和智能算法精进；第二步，智能体自主研习岩屑纹理、岩性特征；第三步，精准联动多源录井资料，迅速为岩屑标定地层位置

要害成效：以往需要3天完成的岩屑归位事务，执行层面，换个角度看，升级为智能一键处理，具体来看，缩短到2小时内。相较于人工筛选比对主观判断误差率高，效率低的现况，具体来看，大幅简化人工校正流程，具体来看，规避人为偏差

启示要点：AI不是替代地质师，实操中，而是让地质师从繁琐的基础事务中解放，回归“判断和决策”

二、资料治理和大模型本地化

多源异构资料管控架构建设。成矿理论学识图谱构筑和“小冶”地勘学识智能助理。大模型本地化部署路径和资料安全保障

三、公司转型挑战和行动路径

1. 三大核心挑战：资料治理挑战、复合型英才短缺、技艺选型困惑

2. 化解打法：构筑公司级资料治理架构和学识图谱；探索AI+勘察规划情境落地；加强产学研携手和主力练就

3. 结合地下工程规划院业务特点的实践建议：国土空间规划编制——引入TIM模型和智能审批抓手；建设工程勘察——探索钻探资料智能处理和三维建模；人防工程规划——地下空间数字孪生和隐患智防

交流研讨（20分钟）：分组碰头——“结合我院实际业务，最迫切、最可行的AI运用情境为何？需要哪些资源和条件？”每组3分钟呈报，点评

一，落地时，地下空间数智化和智能治理

“地下CT+编码”治理模式：高精度三维地质模型+全球网格剖分编码技艺。CIM平台和地上地下一体化孪生城市模型：整合19大类90小类城市资料。地下隐患智防、勘察智护系统：“监测-预警-处置”闭环

标杆实例6：杭州地下隐患智防系统——城市地下空间精细化治理

施行路径：第 一步，依托CIM基础资讯平台整合19大类90小类城市资料；第二步，构筑地上地下一体化孪生城市模型，运行层面，首创城市拆解网格；第三步，开发地下隐患智防、勘察智护系统；第四步，执行层面，往细里说，形成“监测-预警-处置”闭环

要害成效：累计服务200余家单位，从实践看，惠及千万人口。系统性重塑地下隐患防治管控事务，执行层面，往细里说，促成破解“三个不清楚”问题

启示要点：地下空间治理的核心是“看得见，管得住、防得早”——数字孪生让地下变得透明

二、未来趋势和公司业务方向

AI和地下空间规划，执行层面，规划、建造，运维全链条深度融合。地下空间智能建造：地下管网智能修复，盾构协同智能施工。城市基础设施生命线安全工程和CIM组织底座。钱七虎院士看法：地下空间成为拉升城市韧性、拓展演进空间的要害载体

运用交流情境体验（20分钟）：杭州地下隐患智防系统或者CIM平台界面，参训者在还原平台上完成：①查看某区域地下三维地质模型和管廊分布；②识别系统预警的高隐患隐患点；③拟定初步处置方案并提交。点评各组处置推演和效率

一，课程核心要点回顾

三大领域核心技艺架构回顾：国土空间规划——TIM模型+智能审批+AI辅助决策。地质勘探——AI解释+大模型找矿+智能装备+资料治理。地下空间——CIM数字孪生+隐患智防+全链条智能化。六个标杆实例要害心得提炼：中冶地质总局“未来勘探系统”——软硬件协同完整解题打法；中国煤炭地质总局“探脉”大模型——多阶基座+情境模型的工厂模式；河南“豫见矿”——资料底座是AI找矿的基础工程。大庆钻探岩屑归位智能体——小切口破解大痛点。温州“AI+规划”——从“人治”到“数治”跃升。杭州地下隐患智防系统——让地下变得透明

二、实地实战工作坊

工作坊主题：结合省级地下工程规划研究院业务，规划一个AI赋能的具体施行方案

工作坊流程：

第 一步：发布差事书——选取公司核心业务中的一个具体情境（如某地下空间项目的勘察资料智能处理，往细里说，某国土空间规划项目的智能审批辅助，某地下管廊项目的隐患智能识别等等），规划从现况拆解到AI方案施行的全流程

第二步：参训者分组（4-8人/组），按照“AI运用方案规划模板”开展事务。模板包含：①情境描述和痛点拆解；②预期标的和要害指标；③所需资料和资料治理方案；④技艺选型和抓手建议；⑤施行步骤和时间规划；⑥预期成效和隐患化解

第三步：每组选派代表开展3分钟方案呈报，讲师与其他参训者开展提问和点评

三、行动实践指南发布

第 一周：认知升级和现况摸底组织内部研讨会分享课程核心内容和标杆实例。对公司现有资料资源开展周全盘查（资料类型、资料量、资料质量、资料孤岛状况）。梳理各业务环节效率瓶颈和资料痛点，形成“痛点清单”

第 一个月：选定情境和试点启动从“痛点清单”中选取1—2个痛点最突出、资料基础相对较好的情境作为AI试点。完成试点情境资料治理事务（资料清洗、准则化、入库）。选项适合的AI抓手或者平台（可考虑大模型本地化部署或者SaaS服务）。组建跨部门试点队伍（业务人员+资料人员+IT支持）

第三个月：试点验证和心得沉淀完成试点情境AI运用部署和测试。对比AI方案和传统方案的效率和质量差异，形成量化评核报告。收束试点心得教训，形成“AI运用最 佳实践指南”

第六个月：规模化推广和持续精进将验证成功的AI方案推广至更多业务情境。构筑公司级资料治理架构和学识图谱。持续迭代精进AI模型，充实高质量资料集。探索产学研携手，引入外部AI技艺资源

长期：本领建设和信念培育练就复合型英才（地质+AI+海量资料）。构筑AI运用常态化评核和迭代制度。关注业界前沿技艺动态，保持持续研习

四、课程收束和答疑

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博闻智咨询|蔺军老师