“特斯拉”無(wú)人駕駛車(chē)輛人人艷羨，誰(shuí)不期望有一款能聽(tīng)自己使喚的小紅粉？2019年百度李彥宏在談到人工智能無(wú)人駕駛技術(shù)時(shí)，“宏言獲水”然后半開(kāi)玩笑說(shuō)：在AI前進(jìn)的道路上，還是會(huì)有各種各樣意想不到的事情發(fā)生。誰(shuí)又知道，礦業(yè)翹楚Rio Tinto，2008年就已經(jīng)擁有了350噸大型無(wú)人駕駛卡車(chē)，輔助礦石和廢石的運(yùn)輸。當(dāng)然，2008年實(shí)施的“無(wú)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(wú)人駕駛”不可同日而語(yǔ)。Rio并沒(méi)有就此止步，利用人工智能礦山運(yùn)營(yíng)和管理實(shí)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(lái)哪些變革呢？
什么是“機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能“
“機(jī)器學(xué)習(xí)”（Machine Learning，ML）和“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）是計(jì)算機(jī)的一個(gè)研究領(lǐng)域，致力于創(chuàng)造像人類(lèi)一樣工作和思考的智能機(jī)器和算法。人工智能四大分支包含：模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和智能算法。相應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域有：機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、專(zhuān)家系統(tǒng)等。ML和AI被認(rèn)為是數(shù)字礦山轉(zhuǎn)型的希望。從勘探到實(shí)際開(kāi)采階段，礦業(yè)AI應(yīng)用的領(lǐng)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(lái)，礦業(yè)領(lǐng)域也在悄無(wú)聲息的發(fā)生著革新。
人工智能可以為礦業(yè)帶來(lái)哪些變化？
獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：礦山大量的勘探鉆孔和巖土工程鉆孔，需要耗費(fèi)工程師大量時(shí)間識(shí)別巖性和巖體節(jié)理面等巖體參數(shù)。通過(guò)在鉆機(jī)上安裝AI檢測(cè)儀，實(shí)時(shí)識(shí)別礦物種類(lèi)和巖體結(jié)構(gòu)，有助于加快從勘探到采礦階段的決策時(shí)間。通過(guò)AI技術(shù)分析衛(wèi)星圖像、航空攝影、地球物理圖譜和無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，可以更好地預(yù)測(cè)礦物勘探和礦體可能的賦存方位及形態(tài)。
銅/金/鈷等礦產(chǎn)資源的發(fā)現(xiàn)難度較高，一旦發(fā)現(xiàn)回報(bào)卻很豐厚。發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的金礦只有0.5%的概率，然而在已經(jīng)探明的金礦附近發(fā)現(xiàn)另一個(gè)新的礦體的概率是5%。1990~2017年，全球用于金礦勘探的資金達(dá)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(duì)于這種一擲千金卻收獲甚微的境遇，可以借助AI技術(shù)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力，可以增強(qiáng)勘探工作的確定性，讓這個(gè)博弈游戲變得更有趣。
降低采礦風(fēng)險(xiǎn): 礦山生產(chǎn)安全大于天。通過(guò)使用遠(yuǎn)程操作的鉆孔設(shè)備/鑿巖設(shè)備/支護(hù)設(shè)備/運(yùn)輸設(shè)備，能減少采礦人員暴露在地下各種巖體失穩(wěn)導(dǎo)致的片幫和冒頂?shù)蕊L(fēng)險(xiǎn)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(xué)工程師每日需要數(shù)小時(shí)在地下礦山觀察巖體穩(wěn)定情況，以及每次采場(chǎng)爆破后支護(hù)體的損壞情況。而采用AI技術(shù)，可以利用無(wú)人機(jī)巡檢大大減少巖石力學(xué)工程師的井下工作時(shí)間。人工智能帶來(lái)的是一種技術(shù)的革新，也是人的體力的解放。
簡(jiǎn)化采礦作業(yè)：AI機(jī)器人可以幫助執(zhí)行各種任務(wù)，包括鉆孔、爆破、裝載、運(yùn)輸、取樣和救援被困礦工。在Rio Tinto的Cape Lambert港口，機(jī)器人已被用于鐵礦石取樣；而自動(dòng)裝載運(yùn)輸車(chē)輛，采用耦合脈沖激光校準(zhǔn)制導(dǎo)系統(tǒng)和全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)相結(jié)合引導(dǎo)卡車(chē)沿著預(yù)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(jìn)采用的鑿巖臺(tái)車(chē)，裝有三維電子測(cè)定儀，可實(shí)現(xiàn)鉆孔精確定位、無(wú)人駕駛，可連續(xù)24小時(shí)循環(huán)作業(yè)。采礦機(jī)器人，更是將來(lái)一種新的探索，用于完全取代井下采礦工人。無(wú)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(biāo)準(zhǔn)：帶有無(wú)線通信的GPS系統(tǒng)和設(shè)備可以監(jiān)控地下水，溫度和地下通風(fēng)變化等生態(tài)參數(shù)，幫助評(píng)估采礦活動(dòng)的影響。遙感技術(shù)，例如衛(wèi)星圖像，可以監(jiān)測(cè)環(huán)境變化并預(yù)測(cè)侵蝕，野生動(dòng)物棲息地，表土再分布和植被的變化。降低采礦對(duì)環(huán)境的影響也有益于維護(hù)社區(qū)關(guān)系，減少采礦中的各種風(fēng)險(xiǎn)。
目前AI在礦業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的例子
快速識(shí)別礦體：EARTH AI通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，可以訓(xùn)練計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)以往礦體賦存情況來(lái)發(fā)現(xiàn)新的礦體分布。EARTH AI這家公司開(kāi)發(fā)的相應(yīng)的軟件和技術(shù)，通過(guò)分析遙感和地球物理數(shù)據(jù)，可以找到突出礦體和蝕變暈圈，并繪制出極其細(xì)致的硬巖和風(fēng)化層。 增加勘探成功幾率：Goldspot Discoveries Inc.是一家致力于通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，降低資本風(fēng)險(xiǎn)的公司，使得黃金勘探更像科學(xué)而非藝術(shù)。利用歷史上的數(shù)據(jù)來(lái)更好的理解資源潛力，通過(guò)人工智能大數(shù)據(jù)處理方法和傳統(tǒng)地質(zhì)學(xué)科相結(jié)合，提高資源的勘探和投資的成功率。Goldcorp and IBM Watson: 通過(guò)IBM的識(shí)別技術(shù)，用于分析大量數(shù)據(jù)，從鉆探報(bào)告到地質(zhì)調(diào)查信息，幫助地質(zhì)學(xué)家確定下一個(gè)勘探區(qū)域，通過(guò)高精度的計(jì)算地質(zhì)模型，更快的找到高價(jià)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(shù)來(lái)分析駕駛員的腦電波來(lái)判斷疲憊狀態(tài)。在地下礦山，卡車(chē)司機(jī)通常工作10-12個(gè)小時(shí)，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(shù)被整合到超過(guò)150輛卡車(chē)中，以提高生產(chǎn)效率和增加安全性。詳細(xì)信息請(qǐng)?jiān)谒阉饕嬷胁檎襍martCap。
加快自動(dòng)決策：在西澳某礦山使用AI輔助技術(shù)幫助他們選用合適的破碎機(jī)卡車(chē)；在礦場(chǎng)布置自動(dòng)運(yùn)輸車(chē)輛，成本降低了約20%。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自動(dòng)運(yùn)輸車(chē)輛的使用，使得卡車(chē)輪胎使用壽命增加了30%。同樣，卡車(chē)的其他零部件，包括發(fā)動(dòng)機(jī)和燃油的消耗也大大降低。
礦石廢石分離：Tomra開(kāi)發(fā)了礦物和礦石分選設(shè)備，使用傳感器將有價(jià)值的礦石與廢石分離，快節(jié)奏的激光分選和產(chǎn)品識(shí)別。作者驚訝于這種分離技術(shù)，至于該技術(shù)是否能真正有效解決礦廢分離問(wèn)題，還期待相關(guān)的專(zhuān)業(yè)人士給予意見(jiàn)。
輔助巖土工程師風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：在自然崩落法的采礦方法中，PETRA公司使用三維測(cè)量數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了一個(gè)算法來(lái)幫助快速識(shí)別礦石破碎程度。此算法被訓(xùn)練用來(lái)識(shí)別礦石中是否有混凝土碎塊等。更多的應(yīng)用可以參考該公司的網(wǎng)站。另外，該算法還可以用于輔助巖石力學(xué)工程師進(jìn)行地下或者露天礦的檢查，比如識(shí)別混凝土裂縫、支護(hù)錨桿托盤(pán)變形等。此技術(shù)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(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取，礦業(yè)未來(lái)的發(fā)展將會(huì)得益于在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別、大數(shù)據(jù)處理等方面的發(fā)展。人工智能將會(huì)帶來(lái)工作結(jié)構(gòu)的變化，大量縮減一線工人數(shù)量，但在AI前進(jìn)的道路上將需要更多大數(shù)據(jù)分析等專(zhuān)業(yè)人員來(lái)幫助礦業(yè)實(shí)現(xiàn)變革。
或許在不遠(yuǎn)的將來(lái)，新的礦業(yè)從業(yè)者不但不會(huì)因?yàn)榈V山艱苦的工作條件對(duì)礦業(yè)望而卻步，反而因?yàn)樗薮蟮陌l(fā)展?jié)撃芎透呖萍紤?yīng)用而歡呼雀躍。人工智能時(shí)代的來(lái)臨，將沒(méi)有什么能限制我們的想象力。
圖1 1990-2017年金礦探勘資金投入和勘探成功率曲線
（Source: S&P Global Market Intelligence, 2018）
