报告概述

全球采矿和自然资源市场中的人工智能在 2024 年创造了272.2 亿美元收入，预计将从 2025 年的386.3 亿美元增长到约9009.7 亿美元 2034 年，整个预测期内的复合年增长率为 41.9%。 2024 年，亚太地区占据主导市场地位，占据35.​​9%以上份额，收入36.4 亿美元。

随着矿业公司和采掘行业采用智能系统来提高效率、安全和决策，采矿和自然资源市场中的人工智能不断扩大。市场已逐步从试点阶段转向大规模运营使用。增长反映了矿山、采石场和资源对数字平台、自主系统和预测分析的日益依赖提取地点。

市场的增长可归因于对生产力提高、成本降低和操作安全性增强的日益关注。采矿运营商在优化资源利用率和减少设备停机时间方面面临着越来越大的压力，这增强了对人工智能系统的需求。环境和监管期望也促使公司采用更精确的监控和报告工具。扩展的传感器网络和高性能计算能力进一步支持采用。

露天和地下采矿环境的需求都在增长。公司需要人工智能工具来预测设备故障、分析地质数据、自动化运输并改善矿石品位控制。自然资源作业依靠人工智能来预测油藏行为、提高钻井精度并评估环境影响。需求还得到远程操作的支持，其中人工智能协助控制和协调来自中央通信的设备和中心。

推动采用的关键技术包括基于机器学习的地质建模、计算机视觉检查、自主运输系统、机器人钻井和预测维护平台。物联网传感器、实时遥测、卫星成像和无人机的集成为人工智能分析提供了连续的数据流。基于云的平台和边缘计算即使在偏远采矿区域也能实现更快的决策周期。

关键要点

• 硬件解决方案占40.3%，反映出对支持人工智能驱动的开采和资源管理的先进传感器、机器人和自主系统的强劲需求。
• 地表采矿以65.7% 的份额，得益于采用人工智能进行车队自动化、地形分析和安全监控的大规模运营。
• 机器学习和深度学习技术占据了51.6%，强调了这一点它们在矿石预测、运营预测和流程优化方面的重要性。
• 本地部署占 60.4%，表明在高风险、任务关键型采矿环境中对安全、低延迟数据处理的持续偏好。
• 预测性维护占 23.8%，这是由减少设备故障、减少运营停机时间和延长资产寿命的需求推动的。
• 矿业公司随着主要运营商扩展人工智能工具以提高效率、安全性和成本效益，人工智能在最终用户需求中占据主导地位，占73.6％。
• 亚太地区占35.9％，这得益于主要经济体采矿业快速现代化的支持。
• 中国在 2024 年达到37.3 亿美元，复合年增长率快速增长，在重型设备的推动下36.5％对人工智能采矿自动化和智能资源开采的投资。

China 市场规模

中国的贡献尤为显着，到 2025 年，市场价值将超过 37.3 亿美元。中国对人工智能驱动的采矿解决方案的积极投资支持了其实现庞大采矿业现代化和提高运营效率的目标。该国仍然是主导者，预测表明在政府支持的项目和行业现代化努力的支持下，经济将持续增长。这些市场的快速增长使中国成为人工智能在全球采矿业扩张的关键驱动力。

在中国、印度和澳大利亚等国家丰富的矿产资源和快速扩张的采矿业务的推动下，亚太地区在采矿市场的人工智能领域处于领先地位，到2025年将占据35.​​9%的显着份额。该地区专注于数字化转型和自动化的大型项目和政府举措推动了高增长人工智能的采用率。预计从 2025 年到 2034 年，该市场将以 42.09% 的复合年增长率增长，这反映出人工智能技术在优化资源开采和提高安全标准方面的日益集成。

按解决方案：硬件

到 2024 年，硬件在采矿和自然资源市场，占解决方案领域的显着40.3％份额。传感器、摄像头、自动驾驶车辆组件和边缘计算硬件等重型设备可实现实时数据收集和现场处理。

这些硬件组件构成了用于采矿优化、安全和自动化的人工智能系统的支柱。投资强大而可靠的硬件可确保在恶劣的采矿环境中有效部署人工智能解决方案，提高操作可靠性并减少停机时间。​

硬件的重要性也同样重要o 在于使先进的算法能够在现场正常运行，包括机器学习和预测性维护的算法。采矿作业受益于这一有形技术层，该技术与现有机械和基础设施集成，同时支持自主系统和远程监控的发展。

按采矿类型：露天采矿

2024 年，露天采矿 在人工智能采用中占据主导地位，占65.7% 份额，这反映了其适用性，因为可到达的地形和大规模行动。人工智能技术广泛应用于优化挖掘机、运输卡车等设备，提高物流效率和燃油消耗。露天矿生产大量可开采资源，是集成自动化和人工智能驱动的流程改进的理想选择。​

露天采矿的露天性质使人工智能解决方案能够跟踪车辆路线、优化生产流程。有效负载并实时监控设备运行状况。这些功能可以降低地面作业的成本并提高生产率，地面作业通常比地下采矿简单，但可从可扩展的人工智能部署中受益匪浅。

按技术：机器学习和深度学习

2024 年，机器学习和深度学习构成采矿业的核心人工智能技术，占51.6%该行业的技术使用情况。这些技术分析来自传感器和地质调查的大型数据集，为设备维护、矿物勘探和运营决策提供预测模型。从数据模式中学习并改进预测的能力是最小化风险和最大化收益的关键。​

深度学习模型支持复杂的任务，例如矿物识别和自主系统控制。它们的广泛应用反映了传统的基于规则的自动化的转变适应持续输入和环境变化的智能系统。​

按部署：本地

2024 年，本地部署在挖矿人工智能系统安装中占据60.4%的领先份额。这种方法使矿业公司能够更好地控制其数据、安全性和系统定制。它在连接有限或数据隐私问题至关重要的地区或细分市场尤其受到青睐。​

本地人工智能解决方案与现有基础设施紧密集成，并允许以最小延迟进行实时处理，这对于设备监控和危险检测等安全相关应用至关重要。此部署模型支持可扩展性和灵活性，同时保持远程采矿站点的操作连续性。​

按应用程序：预测性维护

到 2024 年，预测性维护是最主要的应用，占采矿业人工智能用例的23.8%。人工智能系统利用传感器和机器学习算法来持续监控设备状况并在故障发生之前进行预测。这种主动维护可减少意外停机时间、延长机械使用寿命并降低运营成本。​

采矿作业面临与设备故障和维修延误相关的高昂成本。人工智能驱动的预测性维护通过仅在必要时安排干预来帮助避免此类损失，从而提高资产可靠性和现场安全性。对成本节省的切实影响使其成为行业采用人工智能的关键驱动力。​

按最终用户：矿业公司

2024 年，矿业公司是人工智能技术的主要最终用户，占主导地位的73.6%份额。这些公司包括运用人工智能来提高整个价值链的运营效率、安全性和资源管理。直接好处包括提高生产力、减少环境足迹以及更好地遵守安全法规。​

高采用率反映了矿业公司正在进行的数字化转型努力，旨在通过人工智能和物联网集成实现勘探、开采和加工现代化。企业越来越多地投资于定制的人工智能解决方案，以应对其独特的挑战和战略重点。​

主要细分市场

按解决方案划分

• 软件
  • 人工智能平台
  • 数据管理工具
  • 人工智能驱动的分析软件
• 硬件
  • 机器人和无人机
  • 传感器和执行器
  • 自动采矿车
• 服务
  • 人工智能咨询
  • 系统集成
  • 支持和维护

采矿类型

• 露天采矿
• 地下采矿
• 其他

按技术

• 机器学习与深度学习
• 机器人与自动化
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 其他

按部署

• 云
• 本地

按应用

• 勘探和资源发现
• 矿山规划和设计
• 钻爆优化
• 预测性维护
• 矿石品位控制和分选
• 安全与风险管理
• 可持续发展和 ESG 合规
• 供应链和物流优化
• 环境监测
• 能源管理
• 其他应用

最终用户

• 矿业公司
• 设备制造商
• 政府和监管机构
• 咨询和工程公司
• 其他

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美洲
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会
  • 南非
  • 中东和非洲其他地区

新兴趋势

增长因素

驱动因素分析

运营效率和成本优化

人工智能在采矿业的兴起很大程度上是由提高运营效率和降低成本的需求推动的。矿业公司面临着越来越大的压力，既要提高生产率，又要管理微薄的利润率。人工智能技术可以实现矿产勘探、设备维护和实时监控等复杂任务的自动化。

这减少了体力劳动并提高了精度，从而大大节省了时间和费用。公司使用人工智能可以更快、更准确地分析大量地质数据，这有助于做出明智的决策，优化资源并减少浪费。

这一驱动力得到了行业更广泛的数字化转型趋势的支持。通过采用人工智能，矿业公司能够简化从资源识别到开采和加工的运营。对更具成本效益的采矿作业的需求不断增长，特别是在具有挑战性或偏远地区，继续推动人工智能在全球范围内的采用。

限制分析

高实施成本和熟练劳动力短缺

尽管有其好处，但采矿业中人工智能的采用仍面临限制，主要是由于初始投资成本高昂。采购先进的人工智能系统、传感器并将其集成到现有基础设施中需要大量的资本支出，而小型采矿运营商很难负担得起。此外，人工智能技术的维护和更新dd 持续的费用可能会很繁重。

另一个重大限制是缺乏能够管理人工智能工具和解释其数据输出的熟练专业人员。采矿作业通常位于偏远地区，吸引和留住人工智能人才具有挑战性。缺乏专业知识会减慢部署速度，并限制公司充分利用人工智能功能的能力。这些成本和人才障碍共同阻碍了人工智能应用在整个行业的快速扩展。​

机会分析

自动化和可持续采矿实践

人工智能在自动化中的使用为采矿业转型提供了巨大的机会。自动驾驶车辆、机器人钻井和人工智能驱动的过程控制系统通过减少危险环境中的人员存在来增强安全性。这些技术提高了运营连续性并减少了停机时间，同时提高了提取过程的精度。

此外，人工智能通过实现更好的环境监测和资源管理，为可持续采矿做出了贡献。预测性维护可减少设备故障和能源消耗，而人工智能驱动的数据分析有助于优化用水和尾矿管理。这些发展使采矿实践与更严格的环境法规和对可持续发展日益增长的社会期望保持一致。因此，人工智能的采用不仅可以提高生产力，还可以帮助矿业公司实现环境、社会和治理 (ESG) 目标。​

挑战分析

将人工智能与遗留系统集成

矿业采用人工智能的一个主要挑战在于将新的人工智能解决方案与现有的遗留基础设施集成。许多采矿作业仍然依赖传统的机械和数据系统，而这些系统并非设计用于与人工智能技术配合使用。这会产生兼容性问题并使人工智能驱动的分析的部署变得复杂溶解和自动化。

地下环境的复杂性也给可靠的数据收集和分析带来了困难。地质和操作条件的变化会影响传感器的准确性和人工智能模型的性能。此外，监管框架的不确定性以及对数据隐私和网络安全的担忧增加了风险层。矿业公司必须认真应对这些技术和运营障碍，才能充分发挥人工智能的优势。​

主要参与者分析

Google、微软、亚马逊网络服务和 NVIDIA 在矿业和自然资源市场的人工智能中发挥着核心作用。他们的云平台、人工智能引擎和高性能计算系统支持预测性维护、车队优化和实时地质分析。这些公司使采矿运营商能够更准确地处理大量数据。他们的技术提高了安全性并降低了运营风险。

Caterpillar、小松、山特维克、海克斯康、ABB、罗克韦尔自动化、日立建机和 Wenco 通过自主设备、智能钻井系统和人工智能车队管理解决方案巩固了市场。他们的系统支持对机器的连续监控、优化运输和改善能源使用。传感器和自动化控制的集成提高了地面和地下作业的生产力。

必和必拓、力拓、淡水河谷、英美资源集团、自由港麦克莫兰、纽蒙特、泰克资源、嘉能可、金田、巴里克黄金等主要矿业公司以及其他参与者通过大规模部署项目加速人工智能的采用。他们的重点是减少停机时间、提高矿石回收率和加强环境合规性。人工智能辅助规划和自主站点运营改善了复杂价值链的决策。

主要参与者

• Google LLC
• 微软公司
• Amazon Web Services, Inc.
• Caterpillar Inc.
• 小松有限公司
• Sandvik AB
• Hexagon AB
• ABB Ltd.
• 罗克韦尔自动化公司
• 日立建机有限公司
• NVIDIA Corporation
• SAP SE
• 思科系统公司
• Wenco International矿业系统有限公司
• 必和必拓集团
• 力拓集团
• 淡水河谷公司
• 英美资源集团
• 自由港麦克莫兰公司
• 纽蒙特公司
• 泰克资源有限公司
• 嘉能可公司
• 金田有限公司
• 巴里克黄金公司
• 其他市场参与者

近期发展

• 2025 年 9 月小松有限公司宣布与 Applied Intuition, Inc. 进行战略合作，共同为其采矿设备开发软件定义的车辆和自主平台。该举措被描述为小松如何将人工智能、机器学习和自动化引入其下一代采矿技术的一步改变。
• 2025 年 3 月，Hexagon AB 成立了一个新的专用机器人部门，专注于为采矿、农业和工业市场提供自主和人工智能支持的解决方案。该部门建立在公司的测量、空间智能和人工智能专业知识的基础上。