引 言

近年来，机器学习、深度学习及大语言模型等人工智能技术的快速发展，为地质学研究提供了新的技术手段。地学研究正从单一的物理模型驱动逐步转向物理约束与数据驱动并行的模式，GeoAI 亦已成为地球科学领域的重要增长方向。

人工智能在地质学中的图像分类与模式识别、文献综述辅助、数值模拟增强、智能地质制图、矿产远景预测、地下结构反演及地质灾害快速识别等环节，已涌现出ArcGIS Pro、eCognition、GeoGPT、GeoSim.AI、MapGIS、AI找矿1.0、GeoBayes以及深大地质灾害智能监测系统等一批融合深度学习与大模型技术的专业软件平台。

其核心价值并非取代地质学者在构造背景、成因机制和区域演化方面的专业判断，而是通过提升数据处理效率、强化信息整合能力以及挖掘复杂数据中的潜在规律，为后续地质解释提供有力的技术支撑和强力的量化能力（Dai et al., 2025; Widlansky et al., 2025）。

然而，在推动地质研究便利化的同时，人工智能技术的应用仍面临样本稀缺、数据异质性强和模型可解释性不足等问题。在实际工作中，人工智能更适宜作为地质研究的辅助工具，尚无法替代科研人员的专业判断。

GeoAI框架下数据-知识流程图

（据互联网资料）

文献阅读与科研写作 

当前人工智能在地质学中最具普适性的应用集中于文献资料的快速整理与知识萃取。大语言模型能够高效完成文献对照翻译、专业术语解读、复杂图件信息提取、研究背景梳理及核心结论归纳，显著降低了多学科交叉文献的阅读门槛。

以GeoGPT、DeepSeek等为代表的领域增强模型，已支持上传PDF后自动抽取地层年代表、地球化学分析数据表及构造剖面素描图的关键参数，并生成结构化的文献摘要报告。例如，在面对包含密集的测井曲线、速度谱及构造解释方案的地球物理文献时，人工智能可依据引言、方法、结果与讨论的逻辑框架重新组织要点，将单篇文献的阅读耗时缩短数十分钟，极大提升了文献调研效率。

最新研究进展表明，大语言模型已深度介入地学数据探索助手的构建，其目标在于通过自然语言交互实现跨数据库的资料检索、分析逻辑编排及研究假设的初步验证（Li et al., 2025; Widlansky et al., 2025）。

GeoGPT用户界面

在科研写作环节，人工智能同样展现出强劲的辅助效能。其应用范围涵盖论文提纲智能生成、科学问题精准凝练、摘要动态压缩、学术语言润色及参考文献格式自动化整理等多个维度，有助于提升行文效率与文本的学术规范性。例如，在撰写区域地质演化讨论部分时，AI工具可依据草稿内容推荐同义的专业表述，或快速将粗略引用的文献信息调整为统一的期刊投稿格式。

必须明确指出，此类应用本质上属于知识组织与表达层面的增强工具。在实际使用中，模型仍可能产生地质术语的幻觉或语境误用——如将岩浆岩的“分异”误用于沉积岩描述，或将不同构造域的专属名词混用，此类误差需由研究人员逐一校验修订。

人工智能目前无法独立完成涉及成因推断与地质逻辑闭环的专业分析，对于地层精细对比、构造期次厘定、成矿物质来源反演等核心科学议题，由AI生成的任何内容均必须经过领域专家的严格校核与逻辑重构。

代码生成与数值模拟 

数值模拟作为现代地质研究的重要支柱，已广泛应用于构造变形恢复、盆地沉降与热演化模拟、地下水渗流场分析、岩石圈热结构反演及工程岩体稳定性评价等领域。人工智能在该领域的应用，主要体现在代码框架生成、脚本修改、报错定位、函数重构和数据后处理等方面。

对研究者而言，chatgpt、Claude、Gemini等模型能够在较短时间内生成初始代码框架，并在多轮反馈中协助完成语法修改和逻辑调整，可以显著缩短模型搭建周期。此外，面向特定物理场的AI工具，如NVIDIA Modulus（物理信息神经网络框架）、针对地质力学过程加速的GeoSim.AI助手，以及基于傅里叶神经算子（FNO）的替代模型，已初步实现对偏微分方程求解的秒级近似预测，在敏感性分析或蒙特卡洛反演任务中展现出速度优势。

然而，人工智能在此类场景中仅作为加速数值迭代的技术手段，其输出结果的物理严谨性与数值稳定性仍需人工逐一核验。尽管AI能快速搭建代码骨架，但在边界条件的实际地质约束（如远场应力加载方式、自由面定义）、本构模型参数的物理量纲一致性、网格剖分与数值弥散的抑制、以及多物理场耦合的时间步长匹配等核心问题上，当前模型仍存在显著短板。

对于较冷门的编程语言或开源软件，其准确性更差，仍需要投入较大的时间精力进行修改。因此，人工智能更适合作为科研编程中的辅助工具，用于提高开发效率、减少重复劳动并支持错误排查，而非取代研究者对模型物理意义与地质约束的定义。

地质填图与图件数字化

地质填图正经历从传统影像分类向对象智能识别与逻辑生成阶段的深刻跃迁。Li et al. (2024) 基于深度学习方法实现了地质图的智能生成，有效缓解了复杂野外条件下标注样本获取困难的瓶颈。与此同时，机器学习方法正逐步融入野外地质调查流程——通过融合多源预测结果实现对填图路线的动态优化（Wang et al., 2024）；前沿大模型技术也被创新性地接入数字地质调查系统（DGSS），形成了地质数据智能查询、质检与建模的一体化方法，显著改进了传统绘图与数据分析的工作模式。

在历史地质图件数字化方面，人工智能方法已实现对岩性单元、断层、褶皱和层理等要素的自动化提取。模块化系统DIGMAPPER通过集成上下文学习与大语言模型技术，显著加速了历史地质图向分析就绪数据集的转化。这些技术赋予了存量纸质图件二次利用价值，完成从静态像素图像到结构化地学信息的转化，为区域地学知识图谱的构建奠定了数据基础。

此外，以GeoGPT为代表的大模型研究项目为地质信息数字化提供了新的工具视角：其Map Chat与Map Generator功能支持用户通过上传地质图进行问答交互，并可依据对话生成地质图件，输出GeoJSON、KML等通用数据格式，在不同编程语言与软件平台间展现出良好的兼容性与普适性。这一跨平台特性不仅简化了地质信息在多元学科间的流转，也为多源异构数据的深度融合与协同分析奠定了坚实的技术基础。

基于深度学习方法的地质图生成框架

（Li et al., 2024）

矿产预测与资源勘查

矿产形成受构造、岩浆活动、围岩蚀变、地球化学异常和地球物理响应等多因素共同控制，具有高度复杂性。传统矿产预测多依赖于专家经验判识与多图层加权叠加分析，而深度学习与多源数据融合方法的引入，能够自动提取高维隐式特征，显著增强对潜在矿化区段的识别能力。

Sun et al.（2024）的研究表明，深度学习已成为矿产远景预测的重要发展方向，但仍受样本不足、标签质量和可解释性等因素限制。Ning et al.（2025）进一步提出了一种基于多源地学数据的无监督矿产预测方法，表明矿产预测正由传统监督学习逐步向弱监督和无监督方向发展。在实际应用层面，以“AI找矿1.0（AIMES1.0）”为代表的国产智能找矿软件已投入实践，其通过集成深度学习与数据挖掘技术，实现多源地学数据的融合分析与成矿靶区智能圈定，显著提升了找矿效率。

AI MES用户界面

地球物理解释与水文地质机理约束

人工智能方法针对地球物理数据的高噪声与非线性特征，显示了超越传统经验方法的特征捕捉能力。Yu et al.（2024） 的研究表明，双向长短期记忆网络可利用微地震特征推断地壳渗透率变化，深度学习方法能够在地下流体演化与地震响应之间建立具有解释意义的联系。

Dai et al. (2025) 在水文地质建模领域的研究进一步指出，深度学习已被广泛应用于地下水时空变化预测、地下水资源识别及含水介质特性反演，并强调未来研究应着力推进多源数据融合、模型可解释性分析及物理约束机制的引入。人工智能方法在地下结构与地下流体研究中正由单纯的拟合工具转变为机理约束下的智能建模工具。

科研制图与成果表达

科研成果的可视化表达是地质研究的重要组成部分。构造模式图、成矿机制图、沉积演化示意图和综合解释图件，既是研究结果的重要载体，也是学术交流的重要工具。当前，以Gemini Nanobanbana为代表的生成式模型逐渐被用于机制图设计、图件元素组织、图注生成与视觉表达优化。

针对成矿过程、地下水循环、盆地演化及构造耦合等需要多源信息综合呈现的科学问题，人工智能可依据已有图件与文字描述生成初步示意性图稿，从而显著提升科研绘图效率。与此同时，图像分割模型在地质图件要素智能提取中的广泛应用，也为地质资料数字化与已有科研图件的二次开发提供了新的技术路径。同时，图像分割模型在地质图件要素提取中的应用，也为地质资料数字化与科研图件再开发提供了新的技术方案。

现存问题

尽管人工智能技术在地质学中的应用不断扩展，但其仍具有一定局限性。在数据方面，多源数据具有异质性与标签主观性，地质数据的多尺度特征与区域差异直接影响模型普适性与区域迁移能力。

地质学尤为注重成因机制与过程约束，而深度学习技术固有的黑箱属性使得预测结果缺乏充分的可解释性分析支撑，模型输出难以直接转化为具有强置信度的地质认识。大语言模型在文本生成、资料综述与代码编写方面虽表现出较高效率，仍可能出现术语误用、逻辑跳跃、事实偏差及文献引用失准等问题。

地质学的核心任务并非止步于分类与预测，而在于对地质体形成、演化及其相互作用过程进行系统解释。人工智能可在识别效率与预测精度上提供增益，却无法独立获得对构造背景、成矿环境、沉积动力学及时空演化格局的综合判断能力。因此，在地质研究中，人工智能的应用必须严格立足于野外事实、实验约束与先验地质知识基础之上，否则极易陷入结果看似精细而解释偏离地质真实的困境。

总 结

人工智能已深度融入地质学研究的文献研读、科研写作、程序开发、智能填图、矿产预测、地下结构反演及科研制图等多个环节，在提升效率与挖掘复杂数据规律方面展现出显著优势。然而，地质学的核心任务在于对地质体形成与演化过程的系统解释，这要求对构造背景、成因机制与时空演化进行综合判断，而该领域恰是当前人工智能的短板所在。模型预测若无野外事实、物理过程与先验知识的约束，极易产生精细却失真的解释。

因此，人工智能应定位为增强研究效率的辅助工具，而非专业判断的替代品。合理的未来分工模式应为：由人工智能负责大规模数据处理与流程加速，由地质学者主导科学问题凝练、机理约束与结果解释。唯有在此框架下深度融合，方能使地质研究迈向更高效率与更深机理并重的发展方向。

本文据（李江海，2026，世界地质学讲义）修改补充，限于篇幅，参考文献略。本文限于学术研究交流和教学参考，图片版权归原出版方及其原作者所有，请勿转载，请勿商业使用。（校对：陈宗铭）