优势在于“灵活适配”。针对砂石行业露天作业、车流密集、多货主管理等复杂场景，系统可基于矿企实际产能、开采模式定制开发，例如通过模块化部署实现无人值守称重、电子围栏预警等功能的按需选配，既避免通用系统“
土不服”，又降低后期运维成本，真正实现技术与业务的深度耦合。AI与物联网深度融合，实现全流程智能监管智砂物联的技术先进性集中体现在AI与物联网的协同应用上，通过“感知-分析-决策”的智能闭环，将传统人工监管升
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欢迎你，AI新同事——聚焦我国第一代“智能填图”与“智能找矿”系统
来源: i自然、矿业界 发布时间: 2026-09-14
AI不仅能在地质调查填图过程中自动生成地质图，还能在找矿阶段高质量完成矿产资源预测评价工作！9月11日，在2026中国国际矿业大会上，中国地质调查局发布的“智能填图（AI-GeoMapping）”与“智能找矿（AI-OreSeeking）”两大“人工智能+地质调查”软件产品刚一亮相，便引发广泛关注，成为大会的明星科技展品。
从“数字填图”到“智能填
原文链接：http://www.zhzx.cgs.gov.cn/xxfw02/mtgz/202609/t20260914_868445.html
品正式上线。
本次上线的软件是“智能地质填图系统”，契合了地质填图从预研究、野外调查、综合研究到成果表达的全流程智能化需求，为地质调查提供了一个智能化、数字化的工作平台。软件通过对地质对象的智能识别、AI辅助成图等新技术，实现多源海量地质数据与人工智能相结合，可在开展野外工作前形成智能预测地质图，并在具体工作部署、断裂及主要地质体调查等方面提供参考，目前已在我国60余幅1:5万地质填图项目中开展示范应用，
AI+ 开启智能矿山建设新纪元
——中铁资源鹿鸣矿业深度融合国产AI大模型助推矿山智能化升级
文章来源：中国铁路工程集团有限公司 发布时间：2025-03-20
生产助手、采购助手、安全助手、法律助手、智矿问答……近日，随着多项AI智能化应用系统“上新”，中铁资源鹿鸣矿业完成DeepSeek等国产大模型本地化部署和试运行，与有关单位联合开发的智能矿山AI服务平台——“钼光大模型”，以DeepSeek、智谱清言、讯飞星火等国产大模型为引擎，实现多版本
原文链接：http://www.sasac.gov.cn/n2588025/n2588124/c33087093/content.html
AI mining model launched in Xinjiang region to support mineral exploration
By Global Times
Published: Aug 24, 2026 10:50 PM
AI Photo: VCG
A Chinese research team has launched an artificial intelligence (AI) model designed specifically for mineral exploration in the southern parts of Northwest China’s Xinjiang Uygur Autonomous Region, marking what developers describe as the region’s first large language model dedicated to the mining sector.
The “Congling Zhixun” AI mineral exploration model was unveiled at the 16th Kashgar Central and South Asia Commodity Fair, held recently in Kashi, Xinjiang
治理的需求。河南智砂物联网科技有限公司作为国内砂石与矿产数智化转型的标杆企业，依托“天地空一体化感知+AI智能识别+全链条数据闭环”的核心技术体系，在全国多个省份落地了矿产资源跨部门协同监管平台标杆项目，打
自然资源、税务、水利、交通、生态环境等多部门的数据壁垒，实现了矿产资源从开采、运输、销售到税费征管的全生命周期可追溯、可管控、可优化，为行业提供了可复制、可推广的实战经验。一、四川6地市河道砂石智慧河
本文作者：旅行者大美中国
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近日，陕西有色金属集团权属企业西勘院（以下简称“西勘院”）申报的“基于行业大模型与RAG知识图谱的岩土工程智能勘察设计应用”成功入选陕西省“人工智能+”典型案例（第一批）名单，成为陕西省岩土勘察设计领域AI赋能实体经济的示范标杆。
本次案例重点遴选技术创新强、落地效果实、具备推广价值的成果。全省共确定20项典型案例，覆盖产业发展、科技研发、行业大模型应用等方向，集中展现全省人工智能赋能实体经济的实践成果。
原文链接：https://www.yousergroup.com/wap/Info.aspx?classId=47&id=22988
形、资源储量、设备状态的实时动态更新，模型校准周期缩短至8小时/次，数据响应延迟≤1秒。
劳动生产率：通过AI驱动的装运调度、智能布料系统，减少50%的现场作业人员需求，装运效率提升35%，年节约人力成本约200万元/矿山
开采回采率：本技术通过动态储量模型优化开采路径，低品位矿石利用率提升至85%。
选矿回收率：AI算法实时调整破碎筛分参数，骨料粒径合格率从80%提升至95%。
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典型实例及成效
本技术已在云统科技承建的中电建水电七局TB
本文作者：中国砂石协会
建材矿开采AI智能调度系统
发表时间：2026-07-28
作者: 焦培华
资料简介
摘要：
建材矿开采AI智能调度系统
焦培华
新疆锦绣资源工程有限公司 830000
摘要：
针对新疆建材矿山传统调度响应慢、车辆空驶率高的问题，设计了一套基
5G专网与深度强化学习的AI智能调度系统。系统融合UWB精确定位与多目标路径规划，实现了车铲动态派单和全局冲突消解。在昌吉某500万t/a砂石矿应用中，矿卡等待时间缩短81%，油耗降低12%，操作人员减少5人，显著提升了安全与
Improve Energy Efficiency in Surface Mines Using Artificial Intelligence
In: Alternative Energies and Efficiency Evaluation
Author
Listed:
Ali Soofastaei
Milad Fouladgar
Registered:
Abstract
This chapter demonstrates the practical application of artificial intelligence (AI) to improve energy efficiency in surface mines. The suggested AI approach has been applied in two different mine sites in Australia and Iran, and the achieved results have been promising. Mobile equipment in mine sites consumes a massive amount of energy, and the main part of this energy is provided by diesel. The critical d