扑面而来的第四次技术革命已经改变了很多行业的流程，以数据采集分析为基础的应用提高了不少传统行业的效率、降低了成本，并开拓了新的产业边际。黄金行业也同样在这波技术革新中受益。从生产到运输、从仓租到零售，都在数字化的赋能下变得更加高效、快速、精准。

       技术革命能做到的还不止这些，即使在勘探这个产业链最上游的环节，也感受到了人工智能带来的影响。由于在过去10年中，黄金矿业领域在勘探方面的投入不足，导致全球新投产项目有限，而这块行业中的短板有望通过人工智能技术的应用来补上。
       传统的矿业勘探是一个严重依赖人力资源的产业，而在新的技术中，不再需要勘探人员一开始就跋山涉水、风餐露宿，用双脚去丈量每一片山沟荒原；而是可以通过算法来完成前期的海量工作。   

       在新的数据分析模型中，首先自动地广泛收集历史和科学数据，把遥感、采矿和勘探数据整合到一个综合的功能性地质模型中；其次使用该地质模型来识别现有和历史开采矿床的数据层中的相关性，利用算法来辨别地表之下哪些目标区域最可能存在矿藏。    

       在划定初步的目标区域后，勘探方可以利用飞机和卫星测量有潜力的地区，将收集到的数据传输回电脑模型，进行二次分析和对比筛选。最后，模型才会告诉地质学家有的放矢地去目标地实地勘探，找到矿脉的可能性较高。    

       地质学家就位后，通过微型探针的钻孔实地取得土壤样本、碎片样本、钻探结果等，将这些化验结果形式经大量数据分析和总结得到进一步结论。    

分析钻孔得到的数据，要面临繁重的数据处理工作。单个钻孔创建的数据集就包括大量内容，一个项目需要很多钻孔和其他类型的信息，勘探最后的分析数据通常多达TB（太字节，计算机存储容量单位）量级，而且所有的数据并不能被精简；使用这些数据可以找到新的矿床。   

       在传统的勘探后期处理方式中，地质学家会被海量的数据压垮，很难快速精准地在从数百个实验项目中里挑选出最佳的样本。这就导致了或者勘探后期处理进度缓慢，或者挂一漏万，错过了回报最丰厚的选项。然而这类数据任务处理正是人工智能最擅长的工作，机器学习就能发挥它的功效，通过训练计算机模型，能够发现和过去已发掘的区域相似的地方。    

      人工智能通过严格评估哪些信息是最需要收集的来大幅提高信息效率。尤其是在很多浅层矿藏已经被发现的地方，通过已知的信息筛选和分析，人工智通能够帮助找到位于地下更深处的矿藏。这是一个整合历史数据、人工智能和地质矿业专业知识的过程，用来发现以前处于隐藏状态的矿脉。人工智能可能会更快地成为地质学家最称手的一件工具。