在把数据与挖掘两个字眼结合在一起时，大家首先想到的可能是IT与技术共同从企业数据当中提取价值的场景。事实上，数据与智能完全能够在真正的“挖掘现场”迸发可观的能量，并且其中带来的价值则是实实在在的地球资源。即使是在这个非常具体的行业当中，人工智能与机器学习同样有望成为提高效率、有效性、改善环境以及安全问题的有力手段，帮助采矿企业长期保持自身价值产出。
过去一个世纪以来，采矿已经成为一个相当成熟的行业。我们不再利用人力或者畜力进行劳作，镐子和油灯也成为博物馆中的物件供人瞻仰。现代矿山是一个复杂且充斥大量机器的复杂环境，重型设备与计算机驱动型技术围绕着人类操作员部署到位。无论我们开采的是矿物/矿石（例如铜、铁、金），或是丰富的能源储藏（例如煤、石油或者天然气），都由机器从地下挖掘资源，并将其运送至地表。庞大的车队则负责把产出进一步运送到后续目的地，以供精炼或者使用。由于我们的日常生活对这类自然资源的依赖度越来越高，采矿业背后的动作体系也变得愈发复杂。
值得注意的是，从地下采集矿物的行为对环境具有巨大的破坏性。在进行开采或者钻探时，我们实际上就是在挖掘地球本体。此外，我们还需要清理周边碎片并管理采矿过程中产生的大量废料。一般来讲，由采矿环境管理带来的支出，可能已经基本相当于资源采集本身的成本水平。
在这方面，人工智能的引入，有望将采矿业转化成一个更安全、利润空间更大且更为环保的行业。
>>> 利用AI技术改进资源的发现与规划
采矿的成本非常昂贵。为了最大限度减少前期投资，矿业企业需要非常精确地了解他们开展挖掘的地点与方式。采矿业利用AI技术的一种主要方式，就是借此分析当前环境的地形特征。与人类相比，计算机能够更精确地绘制并预测地形走势。在大多数情况下，我们先要挖开通路，才能真正触及希望采集的资源。这不光要耗费大量投资，同时在错误的位置进行错误的挖掘操作，还有可能带来数百万甚至是数千万美元的损失。而AI技术能够帮助我们更好地预防这些失误。
除此之外，人工智能还被广泛用于识别值得开采或钻探的潜在高价值区域。通过模式匹配、预测分析以及能够处理地图与地质数据的计算机视觉系统，AI能够分析大量数据，从而更好地预测所需资源所处的位置。这种更强大且精准的预测能力，将为采矿行业带来更科学的规划思路与更可观的投资回报。
因此，AI技术正逐步成为分析采矿行业中各类数据的有力工具。大多数行业目前都开始利用机器学习与人工智能以分析其运营数据，包括管理运输与物流、人力资源乃至供应链体系等等。就是因为机器学习有助于降低相关成本，优化资源并减少浪费。
>>> 智能无人机与自动机器
与此同时，采矿行业还在大量采用无人机设备，并将其作为一种值得大力推广的理想工具。比如，许多企业开始利用无人机扫描其采矿作业现场，密切关注采石场与废物堆放情况，及时识别环境问题、存放池与浸出池以及管道基础设施的运作情况。在无人机的帮助下，企业能够快速发现很多身处地面时无法通过肉眼观察到的问题。这种俯瞰视角，使得监测工程进度以及矿山对周边生态系统的影响成为可能。利用基于机器学习的计算机视觉系统，这些无人机还能够分析收集到的图像数据，帮助矿业企业以人类无法实现的方式持续、全天候访问并监控自身设施。
众所周知，采矿行业一直存在极高的风险。但为了获取我们需要的自然资源，人类不得不前往愈发恶劣的环境当中进行挖掘。无论是通过地下矿床获取煤炭或矿物，还是在深海钻井管道内抽取石油及天然气，甚至是在北极地区挖掘冰盖，我们不得不逐步走向残酷而严苛的自然环境。
在这方面，利用机器与设备取代人类无疑能够显著降低可能出现的危险事件。利用由AI技术支持自动系统，采矿与能源企业可以在恶劣环境中更多地使用自控式机器，确保其在无人操作的情况下持续工作。另外，这类设备也能够用于不少人类根本无法到达的地区。
不仅如此，无人采矿设备还将提高整体生产力。这些机器可以不知疲倦地持续工作，并显著减少风险极高甚至有可能造成生命威胁的错误操作。如果机器被卡在矿井当中，我们可以稍后再进行处理，而不必担心其生命安全。正因为如此，Komatsu矿业公司已经开发出多种AI支持型自主设备，并将其投入多种恶劣环境当中。除了自动挖掘机之外，他们还在广泛使用自动运输与装载车辆。目前不少现代矿业企业都在采用“数字采矿”系统，其中各设备相互连接，利用智能技术进行分散控制，并最大限度减少人力需求。其中无人驾驶载具正是数字采矿中的重要组成部分。
同时，这些自动机器还能够帮助采矿企业执行某些定期检查任务。通过将摄像机与传感器连接到设备之上，企业可以检测矿井中出现的问题——例如气压水平以及结构不稳定性等。检查频率越高，采矿业的安全性也就越可靠，人类检查员进入矿井的次数也就越少，采矿作业最终也就越安全。
>>> 利用AI技术减少对环境的影响
采矿业在本质上具有破坏性，会对环境产生巨大的负面影响。虽然不可能完全消除这种环境影响，但通过管理资源的获取、运输以及处理方式，AI技术仍然有望极大缓解这方面问题。目前各采矿企业开始在矿井内部与外围大量部署摄像机与传感器，其不仅能够监控挖掘、开采以及其它常规采矿活动，同时也将密切关注废物以及有害物质的传播情况。
AI设备与功能设备之间的最大区别，在于前者能够对数据进行分析。AI支持型设备可以即时分析并解释大量传感器数据，并在出现问题时发出警报。这些系统能够发现可能需要关注的模式。利用机器学习技术，我们完全可以及时发现矿山中各个部分出现的定期震动、温度变化以及其它异常事件。
可以看到，人工智能技术已经对采矿行业产生了广泛影响。采矿设备制造商与开发公司正越来越多地利用AI技术提升整个行业的价值回报与可靠性，同时减少安全事件并降低对环境的影响。通过更安全的采矿方式，更为环保的开采方法，更高的经济效益以及更可观的资源产出量，AI技术已经证明其确实拥有影响世界的能力。
