近期，江苏省地质局大数据中心组建了一支由地质专家、数据工程师和AI技术人员组成的跨专业团队，积极开展赋能地学研究的创新实践，把海量地质资料转化为智能决策的“活水源泉”，推动AI与地质业务深度融合，为新时代地质工作注入数字动能。

创新：把杂乱数据炼成找矿罗盘

地质数据由于种类多、来源广、格式杂，制约了智能应用落地。面对动辄上万条记录、上千份报告的数据治理任务，团队成员每天穿梭于不同系统之间，一边与地质专家反复确认技术逻辑，一边调试AI算法流程，确保每一条数据都经得起科学推敲。“地质数据理得清，AI工具才能用得好，宝藏才能探得明。”这句话点明了AI和地质大数据的真谛，也道出了大数据中心的初心使命——数据就是新时代的“新矿藏”，大家都是新时代的“探矿人”。

自从有了AI助手，海量数据高效清洗才有了可能，大量有用数据才易“拨开云雾见天日”。但AI也不是万能的，需要各类专业协同，在一项地质数据驱动找矿工作中，需要各类专业人员参与梳理成矿关键指标、构建智能清洗规则、反复验证结果可靠性等相关工作，从1.5万余组地质数据中提炼有效信息。团队通力合作，将地质经验融入AI处理流程，大幅提升了数据质量，成功将某项数据缺失率由6.8%降至0，产出可直接建模的高质量数据集，为智能成矿分析奠定了坚实的数据基础。

融合：让泛黄图纸跃入数字江河

如果说找矿研究是建高楼，新一轮找矿突破战略行动项目中的纸质地质资料数字化，则是夯基础的关键一环。面对大量手写报告、复杂表格和专业公式，中心团队没有止步于“扫成电子档”。他们清楚：存档不是终点，激活数据价值才是最终目标，一场“从纸到数”的深度转化悄然展开。团队精心筛选5000余页典型地质报告，构建高质量训练样本，用于优化智能识别模型和结构化解析算法。

成员们常常同时推进多个项目，这边刚完成一批档案扫描质检，那边又要调试新的识别参数；既要保证准确率，又要兼顾处理速度。经过反复调试，系统不仅能高精度识别文字，还能自动提取图件、解析表格，把一页页静态文档转化为可查询、可利用的数据集。资料识别准确率从不足七成提升至95%以上，真正实现了从“电子复刻”到“数据再生”的跨越。当第一份包含完整属性字段的数据包成功导入分析平台时，一位老资料员感慨：“这些躺在柜子里几十年的报告，终于能‘开口说话’了”。

这一突破，将纸质地质资料高效转化为结构化、可计算的数据集，不仅支撑全流程智能数字化，更显著提升了地质数据的共享效率与应用深度，为行业提供了从“存档”到“赋能”的可行路径。

探索：让智能之眼长出地质之心

如何让人工智能真正理解地质知识与规律？这是团队长期探索的核心命题。“慧眼识矿”智能识别系统的研发过程，正是这一探索的生动实践。

初期，AI时常把外观相似、颜色相近矿物混淆。团队并没有局限于单纯的技术调参，而是着力推动地质人员与开发人员的深度协作。地质同事在矿物博物馆现场讲解矿物辨别特征，并手把手指导：“立方体的黄铁矿，金属光泽强；颗粒不规则的黄铜矿，色深光暗……”。开发团队据此优化识别模型与逻辑。

在此基础上，团队共同筛选并标注上万张典型矿物图像，训练出自有的高精度矿物识别算法。他们不满足于AI“认得对”，更追求它“说得清”，设计了一套“识别+解释”的协同流程，将自研算法识别出的结果，交到国产大模型手中——不是让它简单重新看图，而是请它“用地质人的语言，讲明白判断的道理”。当系统第一次输出“该矿物呈立方体晶形，具强金属光泽，常见于热液脉中，初步判断为黄铁矿”时，大家相视一笑——路，走对了。那一刻，AI不再是黑箱，而成了能对话、可信赖的“地质新同事”。

通过该协同架构，系统不仅实现了近百种常见矿物的准确识别，更能以地质工作者熟悉的语言阐明判断依据，显著提升了模型对稀有或变种矿物识别结果的可理解性与可信度。经过15种识别模型的系统比选和千余轮迭代优化，该系统成为了“懂地质、会推理”的智能助手。

“慧眼识矿”系统正是深化人工智能、AI大模型等新型要素融合创新的务实成果，体现了以数据整合与智能驱动推进地质工作广领域应用的实践方向。

从理清一条数据，到唤醒一页档案，再到教会AI读懂一块矿物——每一次微小的突破，都是他们日复一日协同作战写下的答案。在这条数字赋能地质的新长征路上，他们坚信：唯有躬身入局，方能智启未来。