采矿市场中的人工智能（2025 - 2033）

人工智能矿业市场概述

2024年全球人工智能矿业市场规模预计为299.4亿美元，预计到2033年将达到6856.1亿美元，2025年至2033年复合年增长率为41.87%。由于对人工智能技术的需求不断增长，人工智能技术的需求不断增长，这些技术可以通过采矿业的技术创新提高数据管理、决策、生产力的准确性，并通过环境可持续性优化运营，从而通过减少能源和废物的消耗进一步提高分选和准确性，从而显着加速采矿市场的增长。

采矿市场中的人工智能主要是由于其能够通过高效的工程周期减少碳足迹、废物，并提高对ESG目标的遵守程度以更好地利用地球自然资源的能力所驱动。它为采矿工人提供远程安全操作的数字指导和学习，并确保预算保持一致配合项目运营，确保更快的项目和顺利交付产品。它实施资产维护的预测策略，从而延长组织的资产生命周期，提高材料、能源、产量和质量领域的运营效率。

此外，通过加强协调和增强供需平衡，优化组织价值链并提高生产力，从而改善从矿山到加工厂的预测，通过利用数据管理和控制方法。采矿中的人工智能用于通过分析调查、传感器和天气模式等各种来源的数据来改进流程，提高资源开采、减少浪费和采矿过程的整体效率。

采矿人工智能还具有独特的作用，它可以为人工智能系统提供安全性，以检测潜在的潜力。山体滑坡、结构破坏、屋顶倒塌、涌水等环境条件下的危险，并提醒工人注意此类情况，以应对此类情况并确保安全。先进的人工智能可穿戴设备配备了配备人工智能的物联网传感器，可以针对采矿过程可能引起的疲劳和其他健康问题发出警报。人工智能可以监测采矿活动对环境的影响，预测环境风险并管理资源优化，还有助于在采矿作业中使用可再生能源，以减少碳足迹和能源成本。

采矿类型洞察

由于对人工智能工具自动化、数字化的需求不断增长，这些工具可以提高效率和安全性，从而最大限度地减少人际互动，到2024年，露天采矿领域的收入份额将占全球市场的56.3%，占据市场领先地位或在执行提高燃油效率和生产率的操作时面临风险。更远，对电气化的需求不断增长，通常可以减少碳和其他有害酸的排放，同时支持环境目标。例如，2023 年 12 月，安百拓推出了新的安全爆破数字解决方案工具 Blast Support，该工具可提高采矿现场爆破活动的意识和安全性，并向危险矿区的工人发出警报。

由于工人对安全的需求不断增长，通过使用自动化机器技术监控实时危险，从而提高效率，从而提高效率，地下采矿领域预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长。提取地质数据以做出更好的决策。在采矿业中使用人工智能可以通过遵守法规来提高能源效率，同时降低成本和对环境的影响。例如，2025 年 4 月，该部印度煤炭公司推出了针对印度地下煤炭开采的举措，例如降低最低收入份额和减少财务支出。出台这些政策是为了了解民间投资，加快项目实施，鼓励使用先进、环保的采矿技术。该举措符合印度的可持续发展、能源安全目标以及 Atmanirbhar Bharat 的愿景，即通过促进现代化、高效和生态意识的煤炭工业。

技术见解

机器学习和深度学习领域在 2024 年占据最大的收入份额，因为其在采矿中采用机器学习和深度学习以及机器人和自动化的能力包括提高运营效率、降低成本。成本，并通过自动化和更好的数据分析来提高安全性，从而可以通过处理地质数据来准确勘探地球上的矿物。逻辑数据，增强资源开采优化，并预测设备故障以减少时间浪费。人工智能驱动的机械和自动驾驶车辆还可以最大限度地减少人类暴露在危险条件下的机会，从而提高安全性。此外，人工智能还可以增强环境监测并促进可持续采矿实践，提供安全保障。

由于需要降低运营成本（主要是能源和维护成本）以及通过自动化和远程控制减少危险区域中的人员存在来提高安全性，因此计算机视觉领域预计在预测期内将以最高复合年增长率增长。人工智能通过优化运输路线、实现预测性维护和增强矿物加工来提高效率和生产力，从而减少停机时间并最大限度地减少资源浪费。此外，采矿作业中产生的大量数据进一步需要人工智能集成，因为高级分析可以提供资源管理

部署洞察

云细分市场在 2024 年占据了最大的收入份额，这得益于其更高的运营效率和实时数据洞察力，支持跨采矿场进行更智能的决策和预测性维护。顺利进行远程操作的需求提出了对云模型的需求，该模型将本地边缘计算与集中式云分析相集成，以解决网络连接可能受到限制的不同采矿站点之间的连接限制。此外，云的采用增强了矿场和合作伙伴之间的协作，通过远程操作降低了现场劳动力成本，并通过确保可持续发展报告的数据透明来加强环境合规性。

本地部分预计在预测期内将以最高的复合年增长率增长，这得益于其提供的能力更强的数据安全性和更轻松的监管合规性，因为它降低了数据泄露的风险。这种部署方法还提供低延迟和实时处理，这对于时间关键的采矿活动来说更好，因为快速决策会影响现场工人的安全和生产力。它通过消除云费用和支持更好的预算规划来提供更多潜在的节省。例如，2023 年 8 月，Petrel 为地球科学家和工程师引入了地下采矿，以分析从勘探到生产的地下数据，使公司能够标准化操作并在了解风险和机遇的情况下做出明智的决策。

区域洞察

由于提高运营效率、安全性和可持续性的需要，北美采矿市场中的人工智能在 2024 年占据主导地位，收入份额为 34.98%在采矿业。矿业公司正在整个价值链中部署人工智能提高生产力、削减成本并满足对安全标准日益增长的需求。随着脱碳和环境控制的加强，人工智能正在被用来优化能源使用、安全和减少排放。人工智能驱动的解决方案，包括预测性维护、自动化、机器人、数字孪生和高级分析，对于实时决策和加强操作安全至关重要。由矿业公司、技术合作伙伴和监管机构组成的强大网络正在共同努力，在北美创建一个更安全、更高效和可持续的采矿环境。

美国采矿业人工智能市场趋势

在监管要求的推动下，美国采矿业人工智能市场预计将在 2024 年大幅增长，这些监管要求允许公司满足严格的环境和安全标准，使他们能够使用人工智能解决方案。大量运营矿山提供了许多实施的机会维护自动化和预测性维护。人工智能通过更精确地分析地质数据，对于加强矿产勘探也很重要。与此同时，自主机械和机器人技术提高了生产力，降低了人类工人的风险。

欧洲人工智能在采矿市场的趋势

由于该地区高度重视可持续发展及其到 2030 年实现原材料独立的战略目标，欧洲采矿市场中的人工智能将在预测期内稳步增长。环境法规鼓励企业采用人工智能来减少或减少排放并更好地利用资源。与此同时，欧洲正在努力通过投资技术和劳动力技能来缩小与世界其他地区的人工智能采用差距。人工智能支持更高的流程效率、预测性维护和更高的安全性，这些对于实现采矿业的卓越运营至关重要。

亚太地区采矿市场的人工智能技术结束

在澳大利亚、中国和印度等国家政府和企业投资的推动下，亚太地区采矿市场的人工智能预计将在预测期内录得最高的复合年增长率，这主要是由于采矿业采用人工智能，而澳大利亚、中国和印度等国家的政府和企业对通过人工智能技术（包括自主机械、预测性维护和实时风险管理）提高运营效率、安全性和可持续性有着强烈的需求。该地区不断增长的人工智能人才和数字化转型举措进一步加速了这种应用。此外，国家人工智能战略和支持性创新生态系统正在推动增长和可扩展性。

采矿业人工智能关键公司洞察

采矿业人工智能的一些关键公司包括山特维克、微软、IBM、SAP和ABB。

• 山特维克从事高科技工程，正在利用人工智能驱动推进采矿创新提高生产力、安全性和可持续性的解决方案。他们的人工智能工作包括远程监控服务，它利用先进的分析和机器学习进行预测性维护，以最大限度地减少设备故障并提高运营效率。山特维克还投资以采矿和岩石加工为中心的人工智能项目，利用云数据和人工智能来提高采矿效率和环境可持续性。此外，他们的人工智能技术（包括图像和语音识别）可促进整个采矿作业的自动化和更智能的决策。

• SAP 致力于企业软件和业务人工智能，通过强大的数据洞察和人工智能驱动的解决方案帮助采矿公司增强运营。他们的专业采矿软件可提高资产绩效、预测性维护、供应链效率和可持续发展报告，从而促进更具弹性和简化的采矿作业。 SAP 的 AI 工具使预测设备故障、将 ESG 指标纳入采购、优化劳动力管理，所有这些都有助于采矿业的数字化转型。

近期发展

• 2025 年 5 月，必和必拓在新加坡建立了行业人工智能中心，以推动人工智能的采用并推进采矿和资源行业的数字化转型。该中心致力于通过应用人工智能来提高安全性和生产力，将数据驱动的决策和自动化纳入其运营的核心，从而应对企业级挑战。

• 2025 年 3 月，ABB 推出了 GMD Copilot，这是一款基于人工智能的数字助理，旨在提高性能并维护无齿轮磨机驱动器 (GMD)，这在矿物开采中非常重要。该工具通过自然语言提供针对上下文的实时见解，从而改善决策并帮助减少停机时间。 GMD Copilot 凭借安全功能和多语言支持，使采矿运营商能够实现更高的效率和可靠性，特别是在需求持续增长的铜行业。

• 2024 年 9 月，小松计划收购智利采矿优化软件开发商 Octodots Analytics，以增强其人工智能能力并协助客户改善采矿作业。此次收购将支持小松的新模块化生态系统，该生态系统旨在统一各个矿场的数据并简化工作流程。 modu 基于小松的调度车队管理系统构建lar 生态系统增强了从单个机器到整个站点和组织的决策。

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