矿业公司正在投资人工智能（AI）领域，以提高其生产力、安全性、成本效率以及矿物发现能力。人工智能在矿业中的影响已经显现，并且在未来几年其重要性将进一步提升。

人工智能使矿业公司能够部署自动化设备，并利用数据分析来提高运营效率和生产力。自动化设备可以全天候以最高效率运行，以确保操作不用间断。

先进的人工智能算法能够实现预测性维护，通过在事故发生前进行预防来减少停机时间。预测性维护系统可以帮助矿业公司将相关成本降至最低，同时避免在设备无法修复的情况下发生昂贵的资本支出。此外，先进的人工智能算法还能够实现实时调整运行，进一步提高效率。

矿业充满了安全隐患。美国矿山安全与健康管理局报告显示，2023年发生了42起矿业死亡事故。人工智能在提升矿业安全方面发挥了重要作用，能够通过自动化完成许多矿井内的危险工作，而这种方法有效地减少了矿业事故风险：最有效的风险降低方式就是完全消除风险，自动化可以实现这一点。

人工智能使矿业公司能够利用传感器、实时数据和分析，掌握诸如：岩石应力的细微变化（微振）、温度和设备异常的加速度振动等因素的变化可能导致的危险。人工智能驱动的可穿戴传感器可以持续监测矿工的瞌睡、疲劳和身体不适等迹象，从而采取主动措施，避免高风险工人发生事故。

下表详细列出了矿业公司应将时间和资源集中在人工智能的哪些领域。矿业公司应投资绿色标注的技术，探索黄色标注技术的投资可能性，忽略红色标注的技术。

矿业公司必须优先投资人工智能（AI）在运动控制方面的应用，以保持竞争力。除了勘探和市场营销之外，采矿设备和选矿设备的运动控制技术可以在整个矿业领域得到应用。自动化采矿设备，如自动驾驶运输卡车和检测无人机，已在全球范围内的矿山中得到部署，来用于提高矿山上的生产力和安全性。这项技术对于位于偏远地区的矿山尤为重要，因为它在采矿、开采和加工阶段提供了显著的优势。

人工智能的决策能力对提高运营精度和效率也至关重要。通过分析大量数据集，人工智能算法可以帮助企业做出更明智的决策、预测设备故障并优化资源分配。这不仅带来了显著的成本节约，还提升了整体绩效。

人工智能的创造能力同样适用于矿业。尽管矿业通常与生成式人工智能联系不大，但这些技术可以支持市场部门创建个性化内容，从而增强利益相关者的参与度。生成式人工智能还可以为维护团队提供即时的技术问题解答，从而提高生产效率并减少停机时间。

人与人工智能的交互是矿业公司最不感兴趣的领域。然而，在某些场景下，如开采和加工阶段，计算机视觉摄像头可以用于主动监控员工的安全状况。

根据2024年GlobalData矿山技术应用调查，全球主要矿山中96%的员工认为人工智能（AI）将对他们的矿山产生显著影响。然而，54%的员工指出，人工智能技术缺乏经过验证的有效性是矿业领域投资人工智能的主要障碍。

矿业公司内的技术转型团队必须展示人工智能解决方案的具体优势和可靠性，以应对对其采用的抵触情绪。这包括缓解员工对人工智能实施可能导致岗位流失的担忧，这是一个必须小心应对的挑战性问题。

人工智能如何应对安全挑战

尽管过去一个世纪由于现代技术的出现，矿业行业死亡率显著下降，但依然非常危险。美国矿山安全与健康管理局报告称，2023年发生了42起矿业死亡事故。深度采矿作业面临许多风险，包括暴露在有毒气体中、极端高温、设备故障以及可能导致塌方的地质不稳定。

矿工在远程地点、深矿、压力变化和重型设备的工作环境中容易发生事故。他们还更容易患上慢性健康问题。矿业公司必须确保工人在现场得到适当保护，采取措施避免事故发生，并对安全进行监控。事故不仅会夺去生命，还会摧毁社区、吓退投资者和人才，抑制生产，并可能导致失去运营许可证、诉讼和保险索赔。

人工智能在提升矿业安全方面发挥了关键作用，通过自动化完成许多矿井内的危险工作。减少风险的最有效方法就是完全消除危险，而自动化就可以实现这一点。远程操作的无人机可以执行检查任务，而自动化岩石切割机可以进行开采和矿石提取。自动驾驶卡车还可以处理装载和运输工作，消除了由人类驾驶员疲劳和判断失误导致的事故风险。根据GlobalData的调查，截至2024年7月，GlobalData矿业情报中心跟踪了全球2,080辆自动化运输卡车在地面矿山的运行，这些车辆将事故率降低了80%。

人工智能还通过预测性维护提升安全性。人工智能系统可以持续监控和分析操作数据，预测潜在的设备故障和结构弱点，从而实现及时干预，避免灾难性事故的发生。根据IBM欧盟和北约技术领导人Dirk Claessens的说法，IBM“对中国的煤矿行业进行了研究，尽管现在中国安全法规严格，煤矿也应用了很多先进的技术，但每年仍有矿工死于煤矿事故，80%的死亡是由设备故障引起的。因此，预测性维护在安全应用方面有着重要的影响。”

人工智能赋能的设备比人类更迅速、更准确地完成任务，减少了矿工在危险环境中的停留时间。自动化岩石锚固系统比人工方法更快速、更精确，降低了地下事故的风险。检查无人机可以不对结构造成压力地进入矿区，而连续切割车辆则能，创造出比爆破法更具完整性的均匀隧道。

人工智能驱动的可穿戴传感器还可以持续监控矿工的瞌睡、疲劳和身体不适等迹象，从而实现及时干预，预防事故发生。地下矿井缺乏自然光源可能增加疲劳感并影响决策能力。矿业任务通常要求高度体力劳动，且前往偏远地区的旅行十分疲惫。

卡特彼勒公司的一项研究发现，高达65%的露天矿卡车驾驶事故与疲劳有关。人工智能驱动的可穿戴传感器能够在驾驶员面临较高事故风险时发出警告，提醒驾驶员和后台工作人员。必和必拓（BHP Billiton）正在部署这一技术，2022年开始在其智利铜矿使用人工智能驱动的瞌睡帽，监测驾驶员的大脑波动，发现疲劳迹象。

人工智能如何应对生产力挑战

矿山必须通过采用最新技术来确保提高生产力。多种因素，包括矿产稀缺和需求增加，推动了向更多地下采矿和偏远矿藏的转变，这导致了更长的运输距离、矿石品位下降以及材料和劳动力成本上升。

尽管人工智能在预测性维护中的应用对提高矿业安全至关重要，但它在提升生产力方面也发挥了关键作用。当设备接近故障时，它会表现出多种迹象，如振动增加、过热和功率下降。机器学习可以实时处理并理解这些数据，利用它预测设备何时会发生故障，并在设备故障前停止运行，从而提高生产力。2024年西门子的报告显示，全球500家最大的公司因计划外停机每年损失近1.4万亿美元，相当于其收入的11%。预测性维护系统可以帮助矿业公司最小化这些成本，同时在设备无法修复的情况下避免昂贵的资本支出。

人工智能技术在提升矿山业务运营效率与客户价值方面正发挥着重要作用。ALPHA的工业设备PHM（Prognostics and Health Management）系统，通过整合传感器网络、云计算、大数据分析与人工智能，为全球领先企业提供高效的智能化运维解决方案。

在拉法基（Lafarge）位于摩洛哥卡萨布兰卡的水泥厂，ALPHA部署了PHM系统，实现了全厂设备的实时运行状态监测及预测性维护。系统通过采集设备振动、温度等关键数据，利用云端算法分析设备性能趋势，并通过手机端推送报警信息。得益于该系统，拉法基显著降低了人工维护成本，同时优化了审批与工作调度流程，大幅提升了运营效率。

在巴西，淡水河谷（Vale）的港口物流公司，ALPHA安装了超过20,000个无线温度传感器，覆盖了所有皮带托辊，构建了全面的设备健康监测网络。所有监测数据实时传输至Alpha云平台，客户可远程访问设备状态，快速定位潜在问题并采取预防措施，有效降低设备故障风险。

在国家能源韩家村洗煤厂，ALPHA实现了PHM系统的整厂部署，对选煤厂所有关键设备实施实时监控和预测性维护管理。通过云端分析，该系统精准识别设备运行异常，例如浮选泵的异常振动并伴随温度升高，及时发出预警。现场维护团队在收到报警后迅速处置，有效避免了设备非计划停机风险，显著提高了设备运行可靠性和整体运营效率。

这些应用案例充分展示了ALPHA工业智能系统在矿业领域的广泛适用性与强大优势，通过提升设备运维精准性、高效预警设备故障及优化生产流程，帮助客户实现业务的持续优化与价值创造。

尽管自动化矿山设备和运输车辆提高了生产力，但矿业运营中日益增加的数字化程度也提高了遭受网络攻击的风险。因此，矿业公司必须投资强大的网络安全措施，以防止可能导致严重后果的攻击。

人工智能如何应对资源开发挑战

矿业行业面临的最大挑战之一是识别和获取可开采的矿产资源。矿业公司在识别新的实际可行矿山方面承受着巨大压力。随着矿石品位的下降，这一任务变得更加困难。寻找新的矿床或评估已知资源的经济可行性都存在很大挑战，而这一问题随着开发成本的上升和矿藏更加偏远而愈加严峻。勘探和评估过程需要大量的时间、资金和技术投入。

矿业公司已经开始使用人工智能来帮助识别这些矿产储备。人工智能可以帮助矿业公司分析大量的地质数据、卫星影像和历史记录，从而识别潜在的矿藏。它能够提供比人工更精确的地形知识，预测和绘制地形图。模式匹配和预测分析结合人工智能对大量地质数据的分析能力，能够揭示矿床及其他资源最可能的位置。机器学习算法可以检测模式、异常和矿化迹象，从而帮助更高效地进行勘探和目标选择。这种精度的提高有助于减少勘探过程中投入的时间和资金，从而获得更好的投资回报。

矿业勘探领域的一些专业人工智能供应商包括ALS GoldSpot Discoveries、DroneDeploy和Earth AI。ALS GoldSpot Discoveries的LithoLens利用计算机视觉技术处理钻探核心照片，生成最新的地质日志。钻探核心照片、露头图像、钻孔传感器数据及其他现有图像经过清理和优化，用于识别不同的地质层段和特定特征，如矿脉等。

人工智能如何应对成本控制挑战

今天，矿业公司比20年前更难为新项目筹集资金，这导致了显著的投资不足危机。为了筹集资金，公司不得不寻找新颖且通常更昂贵的方式，包括小众基金、高净值个人、版税和众筹等方式。矿业公司还面临着来自通货膨胀、更高的劳动成本和地缘政治复杂性的运营成本上升。因此，它们转向技术寻求更便宜的生产方式。人工智能技术在应对成本控制挑战方面发挥着重要作用。

如前所述，使用人工智能进行预测性维护将提高矿业行业的生产力和安全性。然而，它对有效的成本控制同样至关重要。通过实施预测性维护策略，矿业公司可以主动安排维护活动，减少意外停机并优化设备性能。这种方法可以最小化与计划外维修相关的成本，并最大化整体运营效率。反应性维护每年会给企业带来数十亿美元的生产损失。最终目标不是过早地替换机器或部件，而是在适当的时机进行维护。

同样，人工智能还可以用于优化资源，如燃料、水和能源。人工智能系统可以通过分析来自各种来源的数据（包括天气条件、设备性能和生产目标），优化资源的配置和消耗。

人工智能驱动的自动化系统，如自动化运输卡车或钻井平台，也为矿业公司提供了显著的成本节约。尽管初期投资较高，这些系统通过先进的算法、计算机视觉和传感器技术，减少了人工成本，并缓解了人才短缺问题，实现了最低限度的人为干预。

人工智能如何应对ESG挑战

环境、社会和治理（ESG）问题日益影响全球的商业运作。利益相关者要求在各类ESG问题上提供更多的透明度和行动。企业必须在GlobalData的ESG框架中的所有12个方面表现良好；在任何一个方面落后都将损害品牌声誉，最终影响利润。

矿业和金属行业约占全球温室气体排放的4%到7%。从本质上讲，采矿消耗自然资源并对周围生态系统造成重大影响。然而，金属和矿物将在全球向更绿色未来转型过程中发挥关键作用。随着ESG问题的审查日益严格，矿业公司将使用人工智能使其运营更加环保和社会可持续。

在环境方面，人工智能可以用于分析卫星图像，以监测森林砍伐、评估土地退化并跟踪植被覆盖的变化。这些信息可以帮助识别需要保护的区域，并跟踪重森林和土地恢复计划的效果。人工智能系统可以识别模式、预测结果并评估各种缓解策略的效果。这可以帮助矿业公司优化其运营，以最小化负面环境影响。

人工智能还具有减少和缓解负面环境影响的潜力。传感器和摄像头可以用于监控矿山并收集数据，然后分析这些数据，以了解如何减少废物并提高能源效率。人工智能可以比人类更快地分析数据，从而更好地监控和控制矿山通风，大大提高能源效率并降低成本。

人工智能还可以改善矿业的社会影响。例如，人工智能算法可以分析访谈、社交媒体和其他在线平台上的地方社区反馈和对矿业活动的情绪，帮助矿业公司了解并解决社区的需求和担忧。这可以促进更加可持续的发展，并防止公关灾难。

最后，人工智能可以用于改善矿业领域的治理和透明度。例如，人工智能可以帮助改善供应链透明度，通过追踪原材料的来源，使得更准确、完整的范围3排放报告成为可能，并识别潜在的伦理问题。

注：本文来源于mine issue，翻译人Ruolan，转载请注明来源