巴西石油公司用AI助手每年节省370万美元，BHP在智利矿山通过AI控制节省30亿升水，沙特矿业公司实现7公里地下实时成像——人工智能正在从勘探、运营到人力资源全链条重塑矿业竞争格局。德勤2026年趋势报告系统梳理了AI在矿业领域的应用现状与未来方向，本文聚焦三大核心场景深度解读。

矿业行业正面临双重压力：矿石品位持续下降，同时大批经验丰富的专业人员即将退休。预计未来十年内，近50%的采矿工程师将达到退休年龄，带走岩土工程和维护等领域至关重要的知识。在此背景下，AI不再只是效率提升工具，而是保障运营韧性和竞争力的战略资产。

巴西国家石油公司与德勤和英伟达合作，将数十年的运营经验转化为名为Petronemo的AI助手，专为海上和陆上维护任务设计。该助手基于30年的运营数据（包括维护日志、事件报告和技术手册）训练了一个面向特定领域的大语言模型。

巴西石油公司每年进行约30,000次资产检查，其中约20%发现存在需要提出维修建议的异常情况。Petronemo目前可提供建议性维修方案，由400名可靠工程师组成的团队进行评估。该策略实现了30%的性能提升，并将每个token的成本降低了50%。到2029年，巴西石油公司预计通过提高维护效率节省370万美元（2亿雷亚尔）。

2025年5月，BHP在新加坡推出了首个行业人工智能中心，定位为战略核心枢纽，旨在加快人工智能在采矿和资源领域的应用。在新加坡企业发展局和新加坡人工智能机构支持下，该中心汇聚了BHP的人工智能专家，致力于利用数据驱动工具应对企业范围内的挑战。

在以往AI举措的基础上，BHP已在Escondida矿山通过AI赋能的工厂控制节省了30亿升水和118吉瓦时的能源。该中心展示了矿业公司如何在全球范围内推动运营效率的规模化提升，也为行业在AI领域的更广泛合作奠定了基础。

全球矿产发现率持续下降——近年来每年仅新增约70至90个重要矿床，发现成本相比于2005年之前已超过两倍。项目开发周期从最初发现到投入生产的平均时间目前约为15年。在此背景下，数据与AI正逐步成为变革性驱动力。

自然语言处理——AI的一个分支使计算机能够理解、生成和处理人类语言——已应用于加拿大、澳大利亚和美国的数千份档案报告，将非结构化文本转化为关于矿产系统及其找矿潜力的结构化洞察。在不列颠哥伦比亚省，机器学习流程已处理了超过10万份历史文件，以识别以往被忽视的碳酸岩靶区。

数据标准化同样至关重要。如果没有统一的数据格式和元数据体系，AI系统就无法可靠地整合来自不同来源的数据。国际GeoSciML为地球科学数据交换建立了通用语言。

2025年5月，沙特阿拉伯矿业公司Ma'aden与Fleet Space Technologies及沙特系统集成公司Tahreez签署为期四年合同，在约12,012.6平方公里的阿拉伯地盾区域部署基于空间技术的矿产勘探系统。

通过使用Fleet Space公司的ExoSphere平台——一个将低地球轨道卫星、智能地面传感器和先进AI相结合的垂直整合系统——Ma'aden将实现最深七公里的实时三维地下成像。这有望使勘探团队在数天内而非数月内确定目标，提升运营敏捷性同时减少环境影响。此次合作支持沙特“2030愿景”中将矿业转变为第三大经济支柱的目标。

采矿业的员工通常分布在偏远地区，难以获得人力资源支持。由生成式AI驱动的聊天机器人和数字助手正在弥补这一差距，员工可通过不同平台即时获取有关政策、薪酬或流程问题的解答。德勤非洲成员所开发并部署了标准操作程序智能助手（SOPHIA），可为员工提供对标准操作程序的实时访问，直接影响安全结果和运营效率。

对于偏好数字化优先互动方式的年轻员工，AI驱动的人力资源服务的可获得性有助于提升员工的积极认知，并将采矿业塑造为现代化、技术先进的行业。

AI可帮助矿业企业将工作拆解为若干任务单元，并实时更新员工能力档案、识别技能差距并推荐针对性培训。到2030年，全球预计将有超过39%的劳动者核心技能发生变化。若企业未能准确识别技能与能力需求并系统推进技能提升，将可能面临生产力落后以及人才吸引与保留能力下降的风险。

尽管势头良好，但AI部署仍面临挑战。文化上的抵触仍是一大阻碍——员工可能担心AI会取代他们而非赋能他们。领导层共识可能是另一个障碍，对AI热情程度差异导致投资不一致和试点项目停滞。测量困难带来“试点瘫痪”风险。

首席人力资源官可采用三重视角框架：作为业务负责人确保AI应用与战略重点保持一致；作为劳动力管理者建立信任并推动技术应用；作为人员管理者倡导AI的伦理使用。通过设计嵌入主权和网络安全、优先考虑AI既能降低风险又能提升生产效率的场景、投资数据质量与治理，企业可实现从试点到规模化的跨越。