人工智能与矿业结合，既需要算法工具，也需要扎实的地质基础和企业流程支持。本站公开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。本文围绕这一题目介绍可供讨论的工作环节，区分技术辅助和专业结论。

先判断什么问题适合交给模型

模型较适合处理重复性强、信息量大的筛查和分类工作，例如整理既有资料、寻找可能相关的特征或标记需要人工复核的区域。但如果问题依赖复杂地质解释、现场条件或责任判断，仍须由专业人员主导。明确任务边界能避免对技术能力作不切实际的期待。

数据质量和代表性影响分析结果

用于分析的数据是否覆盖不同区域、不同矿床类型和不同勘查阶段，会影响模型学习到的规律。采集误差、标签不一致和样本偏少也可能造成偏差。团队应在建模前检查缺失值、数据口径和样本来源，并用独立资料复核表现，而不是只展示训练集上的结果。

解释性和可追溯性不可忽视

对资源勘查而言，理解模型为何给出某种提示，与得到提示本身同样重要。保存数据版本、模型参数、复核意见和后续验证结果，能够帮助团队追踪决策过程。若算法结果无法解释或复现，应谨慎用于高成本工程决策，并补充更传统的专业验证。

把技术部署到经营场景要循序推进

企业可以从资料检索、图像标注或内部知识管理等风险较低的环节试点，评估节省的时间、错误率和维护成本，再决定是否扩大使用。应用成效应结合现场反馈和业务目标判断，不能因为技术概念新颖就假设必然增储或提高收益。

报名时核实课题与师资的最新安排

历史课程表把赖勇和杨仝共同列在同一课题下，公开材料未给出个人章节分工。若你希望了解后续课程，可向课程方核实开班时间、授课教师、主题安排和适用对象。本文提供的是公开主题的知识性延展，并非对具体项目成果或投资价值的保证。

延伸阅读与实践

评价AI辅助流程时，可以比较它与既有工作方法在时间、覆盖范围和错误发现方面的表现，同时保留人工校核步骤。不同项目条件可能导致效果变化，因此应说明样本和适用范围。持续记录失败案例，也能帮助改进后续数据采集和验证方案。

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。

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