在把數(shù)據(jù)與挖掘兩個字眼結合在一起時，大家首先想到的可能是IT與技術共同從企業(yè)數(shù)據(jù)當中提取價值的場景。事實上，數(shù)據(jù)與智能完全能夠在真正的“挖掘現(xiàn)場”迸發(fā)可觀的能量，并且其中帶來的價值則是實實在在的地球資源。即使是在這個非常具體的行業(yè)當中，人工智能與機器學習同樣有望成為提高效率、有效性、改善環(huán)境以及安全問題的有力手段，幫助采礦企業(yè)長期保持自身價值產(chǎn)出。

 過去一個世紀以來，采礦已經(jīng)成為一個相當成熟的行業(yè)。我們不再利用人力或者畜力進行勞作，鎬子和油燈也成為博物館中的物件供人瞻仰。現(xiàn)代礦山是一個復雜且充斥大量機器的復雜環(huán)境，重型設備與計算機驅動型技術圍繞著人類操作員部署到位。無論我們開采的是礦物/礦石（例如銅、鐵、金），或是豐富的能源儲藏（例如煤、石油或者天然氣），都由機器從地下挖掘資源，并將其運送至地表。龐大的車隊則負責把產(chǎn)出進一步運送到后續(xù)目的地，以供精煉或者使用。由于我們的日常生活對這類自然資源的依賴度越來越高，采礦業(yè)背后的動作體系也變得愈發(fā)復雜。

 值得注意的是，從地下采集礦物的行為對環(huán)境具有巨大的破壞性。在進行開采或者鉆探時，我們實際上就是在挖掘地球本體。此外，我們還需要清理周邊碎片并管理采礦過程中產(chǎn)生的大量廢料。一般來講，由采礦環(huán)境管理帶來的支出，可能已經(jīng)基本相當于資源采集本身的成本水平。

 在這方面，人工智能的引入，有望將采礦業(yè)轉化成一個更安全、利潤空間更大且更為環(huán)保的行業(yè)。

利用AI技術改進資源的發(fā)現(xiàn)與規(guī)劃

 采礦的成本非常昂貴。為了最大限度減少前期投資，礦業(yè)企業(yè)需要非常精確地了解他們開展挖掘的地點與方式。采礦業(yè)利用AI技術的一種主要方式，就是借此分析當前環(huán)境的地形特征。與人類相比，計算機能夠更精確地繪制并預測地形走勢。在大多數(shù)情況下，我們先要挖開通路，才能真正觸及希望采集的資源。這不光要耗費大量投資，同時在錯誤的位置進行錯誤的挖掘操作，還有可能帶來數(shù)百萬甚至是數(shù)千萬美元的損失。而AI技術能夠幫助我們更好地預防這些失誤。

 除此之外，人工智能還被廣泛用于識別值得開采或鉆探的潛在高價值區(qū)域。通過模式匹配、預測分析以及能夠處理地圖與地質數(shù)據(jù)的計算機視覺系統(tǒng)，AI能夠分析大量數(shù)據(jù)，從而更好地預測所需資源所處的位置。這種更強大且精準的預測能力，將為采礦行業(yè)帶來更科學的規(guī)劃思路與更可觀的投資回報。

 因此，AI技術正逐步成為分析采礦行業(yè)中各類數(shù)據(jù)的有力工具。大多數(shù)行業(yè)目前都開始利用機器學習與人工智能以分析其運營數(shù)據(jù)，包括管理運輸與物流、人力資源乃至供應鏈體系等等。就是因為機器學習有助于降低相關成本，優(yōu)化資源并減少浪費。

智能無人機與自動機器

 與此同時，采礦行業(yè)還在大量采用無人機設備，并將其作為一種值得大力推廣的理想工具。比如，許多企業(yè)開始利用無人機掃描其采礦作業(yè)現(xiàn)場，密切關注采石場與廢物堆放情況，及時識別環(huán)境問題、存放池與浸出池以及管道基礎設施的運作情況。在無人機的幫助下，企業(yè)能夠快速發(fā)現(xiàn)很多身處地面時無法通過肉眼觀察到的問題。這種俯瞰視角，使得監(jiān)測工程進度以及礦山對周邊生態(tài)系統(tǒng)的影響成為可能。利用基于機器學習的計算機視覺系統(tǒng)，這些無人機還能夠分析收集到的圖像數(shù)據(jù)，幫助礦業(yè)企業(yè)以人類無法實現(xiàn)的方式持續(xù)、全天候訪問并監(jiān)控自身設施。

 眾所周知，采礦行業(yè)一直存在極高的風險。但為了獲取我們需要的自然資源，人類不得不前往愈發(fā)惡劣的環(huán)境當中進行挖掘。無論是通過地下礦床獲取煤炭或礦物，還是在深海鉆井管道內(nèi)抽取石油及天然氣，甚至是在北極地區(qū)挖掘冰蓋，我們不得不逐步走向殘酷而嚴苛的自然環(huán)境。

 在這方面，利用機器與設備取代人類無疑能夠顯著降低可能出現(xiàn)的危險事件。利用由AI技術支持自動系統(tǒng)，采礦與能源企業(yè)可以在惡劣環(huán)境中更多地使用自控式機器，確保其在無人操作的情況下持續(xù)工作。另外，這類設備也能夠用于不少人類根本無法到達的地區(qū)。

 不僅如此，無人采礦設備還將提高整體生產(chǎn)力。這些機器可以不知疲倦地持續(xù)工作，并顯著減少風險極高甚至有可能造成生命威脅的錯誤操作。如果機器被卡在礦井當中，我們可以稍后再進行處理，而不必擔心其生命安全。正因為如此，Komatsu礦業(yè)公司已經(jīng)開發(fā)出多種AI支持型自主設備，并將其投入多種惡劣環(huán)境當中。除了自動挖掘機之外，他們還在廣泛使用自動運輸與裝載車輛。目前不少現(xiàn)代礦業(yè)企業(yè)都在采用“數(shù)字采礦”系統(tǒng)，其中各設備相互連接，利用智能技術進行分散控制，并最大限度減少人力需求。其中無人駕駛載具正是數(shù)字采礦中的重要組成部分。

 同時，這些自動機器還能夠幫助采礦企業(yè)執(zhí)行某些定期檢查任務。通過將攝像機與傳感器連接到設備之上，企業(yè)可以檢測礦井中出現(xiàn)的問題——例如氣壓水平以及結構不穩(wěn)定性等。檢查頻率越高，采礦業(yè)的安全性也就越可靠，人類檢查員進入礦井的次數(shù)也就越少，采礦作業(yè)最終也就越安全。

利用AI技術減少對環(huán)境的影響

 采礦業(yè)在本質上具有破壞性，會對環(huán)境產(chǎn)生巨大的負面影響。雖然不可能完全消除這種環(huán)境影響，但通過管理資源的獲取、運輸以及處理方式，AI技術仍然有望極大緩解這方面問題。目前各采礦企業(yè)開始在礦井內(nèi)部與外圍大量部署攝像機與傳感器，其不僅能夠監(jiān)控挖掘、開采以及其它常規(guī)采礦活動，同時也將密切關注廢物以及有害物質的傳播情況。

 AI設備與功能設備之間的最大區(qū)別，在于前者能夠對數(shù)據(jù)進行分析。AI支持型設備可以即時分析并解釋大量傳感器數(shù)據(jù)，并在出現(xiàn)問題時發(fā)出警報。這些系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)可能需要關注的模式。利用機器學習技術，我們完全可以及時發(fā)現(xiàn)礦山中各個部分出現(xiàn)的定期震動、溫度變化以及其它異常事件。

 可以看到，人工智能技術已經(jīng)對采礦行業(yè)產(chǎn)生了廣泛影響。采礦設備制造商與開發(fā)公司正越來越多地利用AI技術提升整個行業(yè)的價值回報與可靠性，同時減少安全事件并降低對環(huán)境的影響。通過更安全的采礦方式，更為環(huán)保的開采方法，更高的經(jīng)濟效益以及更可觀的資源產(chǎn)出量，AI技術已經(jīng)證明其確實擁有影響世界的能力。

 來源：科技行者