赖勇老师与杨仝共同列在本站“找矿增储与AI赋能矿企突围”历史课表中。赖勇的公开师资履历介绍了地球科学、矿床学及相关研究背景。本文据公开课题讨论矿产资源勘查中资料、模型和专业判断的关系，不将共同课题写成个人独讲安排。

矿产勘查首先要建立可靠地质认识

找矿工作需要综合区域地质背景、矿床特征、成矿条件和已有勘查成果。数据可以来自不同阶段和不同技术手段，分析时应了解采集方式、覆盖范围和精度差异。把资料按来源与可信度整理清楚，才能判断哪些线索能够互相支持，哪些仍需补充验证。

专业经验帮助提出更好的数据问题

人工智能工具并不会自动知道哪类地质现象值得关注。领域专家可以根据成矿认识提出特征选择和假设，模型则协助处理大规模信息、比较资料组合或发现潜在异常。两者需要来回校验：若输出不符合地质背景，应检查数据、模型和前提，而非忽略专业判断。

异常结果要转化为可检验的工作计划

从模型提示到工程验证之间，还要评估资料质量、现场条件、工作成本和安全要求。可以先列出异常的证据链及不确定性，再决定采用何种后续调查方式。将判断过程记录下来，便于团队复核，也能避免把探索性分析过早宣传为确定发现。

矿企应用还涉及组织和合规管理

技术项目进入企业后，要明确数据归属、保密边界、审批流程和结果使用责任。不同团队之间建立共同的术语和复核标准，可以减少沟通误差。对外分享技术成果时，也应谨慎区分公开信息、内部数据与尚未验证的判断，保护企业和合作方的合法权益。

公开记录显示这是联合课题

本站课表将赖勇与杨仝共同列在“找矿增储与AI赋能矿企突围”题目下，没有公开拆分两人的授课章节。本文据此围绕共同课题作一般性介绍，不推断赖勇单独承担未明示的内容。课程页面记录的是历史期次，后续安排以最新正式课表为准。

延伸阅读与实践

对每个勘查线索，可以列出支持证据、反向证据、资料可靠性和下一步验证方式，并由不同专业人员分别复核。这样的工作表能把模型提示转化为可讨论的地质问题，同时显示哪些环节还缺少数据。清楚表达不确定性，往往比给出一个看似肯定的判断更能支持团队决策。

课程与师资对应依据

本站2026年7月5日课程表将赖勇与杨仝共同列于“找矿增储与AI赋能矿企突围”课题。本文保留共同列名关系，不把该课题写成赖勇单独授课或独立负责某一模块；该日期为历史期次，后续安排须查最新通知。

公开履历：赖勇。北京大学地球与空间科学学院教授、博士生导师，研究方向包括矿床学与流体包裹体地球化学。

本文依据本站公开的课程通知、历史课表和师资履历，围绕公开主题作一般知识梳理，不等同课堂逐字内容，也不代表老师未公开的个人观点。所引页面对应既往期次，不能替代当前招生信息；如关注后续班次，请核对开课时间、师资和完整课表，以最新正式通知为准。

查看赖勇老师的师资介绍：赖勇老师师资页。

索要详细招生简章、最新课表和后续课程安排，请致电 4000616586，联系人程老师；咨询微信：pxbbaoming。

查看课程来源与课表原页：点击查看课程通知