人工智能是否能提高有色金属的开采技术，缓解矿产资源枯竭的问题？
人工智能（AI）确实正在成为提升有色金属开采技术、缓解矿产资源枯竭压力的重要工具，但它并不能从根本上逆转资源枯竭的趋势，而是通过“更高效、更精准、更绿色”的方式延缓这一过程。
一、AI如何提升开采技术
1. 找矿更精准，减少“盲目开采”
AI通过大数据建模和机器学习，能在复杂地质条件下快速识别潜在矿体。例如，广西二七四地质队用随机森林算法构建铝土矿预测模型，成功圈定18处找矿靶区，大幅提高了勘探成功率。
2. 开采更高效，降低资源浪费
智能化采矿设备（如自动钻机、无人矿卡）已在国内多个矿山部署，实现地面远程遥控甚至自主作业，减少井下人员50%以上，同时提升回采率、降低贫化率。
3. 选矿更智能，提升资源利用率
5G+AI矿石分选系统可将选矿成本降低22%，同时将矿石品位识别精度提升至95%，这意味着更多低品位矿石也能被经济利用，间接“放大”了资源储量。
4. 全链条优化，延长资源生命周期
行业首个AI大模型“坤安”已覆盖从勘探、开采、冶炼到再生利用的全流程，支持深地资源开采、再生金属保级利用等关键技术，推动资源“吃干榨尽”。
二、对“资源枯竭”的缓解作用
- 短期看：AI提升了找矿成功率和开采效率，使一些原本不具备经济价值的低品位、深部资源得以利用，延长了矿山服务年限。
- 中期看：AI助力再生金属回收体系，2025年中国再生金属产量预计突破2000万吨，AI辅助回收体系可进一步降低对原生矿的依赖。
- 长期看：AI无法创造新的矿产资源，只能延缓枯竭节奏，真正的解决之道仍在于循环经济、替代材料与全球资源配置。
人工智能不能“阻止”矿产资源枯竭，但它正通过更高效、更绿色、更智能的方式，显著延缓这一过程，并推动行业从“资源依赖”向“技术驱动”转型。未来，AI+矿业的核心价值不在于“挖得更多”，而在于“挖得更少、用得更久、回收得更好”。
共 1 页 1 条数据