随着科技飞速发展，人工智能技术以前所未有的速度渗透到各个行业，已进入从技术研发转向产业落地的关键阶段。技术层面，大模型参数量突破万亿级推理成本持续下降，规模效益开始显现。应用场景方面，从早期通用场景转向垂直细分领域，为我们所处行业带来了前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战。经济效应方面，通过大数据分析与智能决策，进一步提高了生产要素利用率、实现资源配置优化。人工智能技术已成为驱动传统行业转型升级的核心引擎。结合中基发展开云(中国)业务板块，谈以下几点思考。
　　一、建筑工程领域的应用
　　（一）岩土工程勘察方面
　　岩土工程勘察领域可通过结构化数据的知识、图文识别、外接语言类DeepSeek模型，以互联网共享的模式创新发展。如勘探孔布置方面，可通过识别平面图，批量完成勘探点布置，自动生成勘探线、自动更新钻孔编号，根据自主适配的规范要求智能推荐钻孔间距和各类型钻孔数量。外业采集方面，可将电子化采集、现场拍摄自动识别岩块及长度、AI智能识别与编录等手段收集的数据整合，为生成勘察报告、三维地质建模自动处理提供依据，大幅提升资源利用率。
　　（二）工程设计方面
　　AI技术的介入，可快速分析大量案例和设计数据，为设计师提供创新的设计思路与灵感。岩土设计中，综合地质条件、荷载需求、周边环境、施工可行性等多维度因素，通过算法优化、实时模拟和风险预测，快速生成基坑支护结构的多方案对比（如排桩、土钉墙、地下连续墙），结合造价系统自动智能优化桩长、桩径和桩型。中南局冶勘资环开云(中国)在总局支持下开展的《武汉城市圈基坑与基础工程BIM智能平台关键技术研究》课题，建立了一套适用于武汉地区基坑与基础要素族模型，初步构建了人工智能在基坑设计应用的基础架构。
　　（三）建筑施工方面
　　人工智能技术正驱动建筑施工向?无人化、低碳化、高精度化转型升级。现场布置时，可通过大数据分析和机器学习，分析人材机等资源使用情况，帮助进行场地规划、线路优化布设，通过物联网监测设备状态，提升施工安全性和精度。通过施工工艺智能化管控，实现工艺施工顺序优化、流水段的合理设置，减少窝工损失。可进一步提高自动化设备和机器人的应用水平，如钢筋绑扎机器人能自动完成复杂的钢筋结构搭建工作，提高施工速度和精确度。
　　二、生态环境与矿山修复治理领域的应用
　　人工智能技术在生态环境与矿山修复治理领域的应用极为广泛。AI能够通过集成卫星遥感、无人机航拍、地面传感器、人工采集上传等多维度收集生态环境修复过程中的各类数据，并进行深度挖掘和分析，对地质、水文、土壤及重金属含量、植被覆盖率、生物多样性进行建模分析，改善土壤质量，预测森林碳汇能力，选择合适的植物种类和种植方式，为生态恢复规划提供科学的治理方案。矿山生态修复方面，为修复工作提供科学依据。如推荐适宜坡比安全的设计方案，选择适应当地气候的植物组合和完善的保水、排水系统。通过智能化的能耗监控系统和绿色技术的导入，帮助矿山企业有效降低碳排放和环境污染，实现对环境的友好开发。污染土壤修复方面，可借助人工智能技术筛选耐污染植物基因，结合基因编辑技术培育更加适宜环境的植物品种。智能装备应用方面，人工智能与无人化作业相结合，实现生态精准修复。如使用仿生无人机播撒草种，提高作业效率；使用人形机器人开展土壤翻耕、植被种植等作业。中基发展开云(中国)在吕梁市吴城水库和沿黄沟壑兴县绿化建设项目中已尝试利用无人机运送树苗，确保在复杂地形条件下提高人工效能、提升作业安全度。
结合中基发展开云(中国)的业务需求，下一步可以重点关注以下研究方向：AI技术在地质灾害治理项目各阶段的具体应用研究；大面积土方平衡量化，利用无人机扫描建模，快速精准计量土方量，降低人工成本，将削坡与填方工作相结合，优化资源配置；智能化与无人机的综合应用，提升树苗和肥料等材料的运输效率，优化机器钻孔机复杂场地作业效能，增强作业现场安全性，实现智能化管理。
　　三、安全预警与管理领域应用
　　人工智能技术在安全预警领域应用的核心价值在于将被动响应转化为主动预防，通过实时监测、智能分析和预测性干预，显著提升生产领域安全水平。基坑监测中通过部署物联网传感器（如应力、位移、地下水位监测设备），结合CNN图像分析技术，实现支护结构稳定性的实时预警。边坡工程中可通过气象、地形、环境等数据与滑坡、泥石流相关的条件因素相结合，构建滑坡、泥石流易发性模型，精准预测发生事件。矿山运维过程中，可对露天开采矿山的边坡稳定、巷道开采的应力场、地下水渗漏状况等数据进行采集，提前发出预警，从而有效避免或减少安全事故的发生。
　　2024年，自然环境部、生态环境部等七部门联合出台的《关于进一步加强绿色矿山建设的通知》（自然资规〔2024〕1号），明确了在产绿色矿山持证运营的要求，提出加快人工智能信息化技术应用，推动矿山企业数字化、智能化、绿色化发展，提升资源开发利用与生产管理效能。
人工智能技术在安全风险管理方面，应用于智能监控摄像头、智能安全帽，对人员安全进行实时监控，对识别出的不安全行为迅速发出警报。相关数据表明，AI视觉识别系统将事故风险预警准确率提升至92%，较传统方法有了大幅提升。
　　四、未来发展思考
　　人工智能技术与建筑业、生态环境修复业的深度融合带来了诸多机遇，但我们必须清醒地认识到挑战与机遇并存。如数据隐私和安全问题、AI技术的稳定性和可靠性问题、AI技术与传统行业工作方式的融合问题等。面对这些挑战，我们需要培养技术研发人才，进一步加强与高校、科研院所的合作，解决技术适配性不足、数据孤岛、业务场景碎片化等问题，积极探索人工智能技术在冶金地质业务领域的创新应用。我们相信，人工智能与冶金地质业务板块的深度融合，必将为冶金地质高质量发展注入新的活力。