人工智能 (AI) 已于 2023 年迅速进入公共视野，这阵狂潮的背后已有众多公司在近几年入局各种场景的AI应用。对于采矿业而言，人工智能也成为了许多头部矿业公司初步探索的领域，并尝试开发了相应的试用产品，但目前尚未彻底改变业内的运营方式。
人工智能目前仍然是一种被误解的技术，它的常见解释是“一台像人一样聪明的计算机”。但这不是 2023 年的人工智能，创造人工智能的人创造它们是为了解决特定问题，而不是为了模仿人类。目前所认为的人工智能有两种广泛的用途： 进行预测 或 优化现有流程 。
01人工智能采矿
在采矿业，人工智能逐步应用在整个价值链中。虽然具体应用差异很大，但在价值链的每个领域发现的共性问题类别很容易理解。在数以千计且复杂的调研和钻探结果中寻找经济资源是一个预测问题；我们需要预测岩体可能在哪里，然后根据该预测进行测试，测试结果形成反馈用以改进下一次预测。在矿场调度运输卡车则属于一个优化问题；我们希望在一天内使车队的空闲时间最小化、产量最大化，并且存在各种定量和变量因素。
2023年人工智能 在采矿价值链的关键领域：
探测（预测）
掘采（优化）
处理（优化）
维护（预测）
安全（预测）
ESG（优化）
02数字孪生
数字孪生（Digital Twins）可以将现实世界的某些场景映射在软件之中，这样我们就可以分析和操作数据，并在现实世界中做出改变。这与我们今天所做的有什么不同？
今天，我们有许多系统做不同的事情，许多人做不同的事情，当出现问题时，人们会查看他们孤立的系统内部以收集有关做什么的数据。问题是每个人都可能从维护、控制和规划系统中看到不同的数据，有些人在现场查看问题并用他们的感官来诊断问题，而其他人则在数千公里之外想象问题，每个人都以不同的方式看待问题的不同层面。
数字孪生通过创建问题的视觉图景来创建清晰度和背景，其中所有人都可以以相同的方式查看相同的数据（来自许多系统）。从而维护可以看到控制数据，计划可以看到工程数据，数据冲突时均可以同时观察捕捉，由此可以促使决策得到改进。通过数字孪生制定的决策流回系统并在现实世界中创造变化，然后再反映在孪生系统之中。
03采矿的数字孪生
在采矿界，有 2 个主要的孪生类别可反映该行业：资产孪生  流程孪生
采矿业作为一个拥有庞大资产且流程驱动的行业，既有业务流程，也有矿石的物理和化学加工，都是由资产来驱动的。资产和流程都依赖于工作；工作（例如维护、计划、升级）在它们上完成并改变它们，并且两者都“工作”并被该“工作”改变。因此，采矿业中的任何数字孪生都必须处理 资产 、 流程 和 工作数据 ，以创造清晰度和背景。

半自磨机孪生系统就是一个例子：资产孪生将专注于机械、温度和振动、功率消耗、执行和计划的维护、工程数据。流程孪生将侧重于研磨效率、耗材使用、输入和输出流量。这对数字孪生系统可能用于非常不同的目的，但它们显然有着千丝万缕的联系，因为在现实世界中，物质流与进度流分开是没有意义的。
04数字孪生和人工智能
这两个技术类别有什么共同点？他们都寻求改进决策。 人工智能优化和预测，数字孪生提供清晰度和背景 。将它们结合在一起可以让决策者在资产、流程和工作的优化和预测方面有更 清晰的认知。 人工智能提供了改进某些决策并学习如何进一步改进的能力； 数字孪生使人类能够将人工智能的预测和优化与我们每天使用的基于规则的系统和流程进行比较。
随着人工智能的发展，在性能和跨用例方面，预测与规则的比重将会发生变化，并且预测违反规则的应用将会增加。人类将需要掌握问题的清晰度和背景来解决这些冲突，并使预测和优化能够在没有负面后果的情况下进行。人工智能和数字孪生正在迅速成熟，并在各种特定的采矿场景应用中证明了自己。
随着特定指标的预测和优化能力的增强，人们期望将这些洞察力用于改善整体矿山的运营。在大多数情况下，这将需要与职能部门密切协作，以了解基于规则的业务流程的变化，以及变化对流程、工作和资产的影响。
人工智能有可能完全改变我们做决定的方式，但未来的数十年决策权仍然会紧紧掌握在人类手中，我们的行业需要在现场结合个人经验，找到机器和人类的正确配合方式。数字孪生是将人员、流程和技术联系在一起的一个转变枢纽，并以结构化、规避风险的方式来管理这些转变。