近日，我院在人工智能与地球科学交叉融合领域取得快速进展，成功实现了基于DeepSeek基础大模型的河南成矿规律知识库接入，并与现有目标识别人工智能技术研究相结合，拓展地质矿产典型应用新能力。
一、打造自主可控的行业大模型底座 研究团队攻克敏感数据安全应用技术，完成DeepSeek大模型本地化部署及全栈式优化，创新构建"基础大模型+地质知识图谱"双引擎架构。通过融合河南省矿产志等地质权威成果，延长地质数据价值，促进全生命周期闭环管理。有利于破解行业长期存在的"共享"难题，为地质大数据要素释放新价值。
二、构建地质科研智能新范式 依托省科技攻关项目，团队突破三大核心技术：研究矿产资源勘查图件智能识别算法，研发多模态识别系统，构建矿产术语推理引擎。经实测验证，复杂地质图件结构化识别准确率提升至93.1%，为海量扫描电子化图像识别与智能化挖掘利用奠定了技术基础。
三、服务国家重大战略需求 当前成果已对接深地国家科技重大科技研究目标，为重要矿产勘查区选区提供智能决策支持。研究团队正以参加"数字深地系统应用研究与示范"前沿探索为契机，深化与中国地质科学院、国家超算郑大中心、南京师范大学等国内科研力量的协同创新。重点攻关方向包括：成矿理论知识指导下的多模态等智能化算法研究，成矿要素空间分布综合推断等。通过支撑辅助决策智能化，进而为保障国家能源资源安全、推动地质行业数字化转型提供强有力的科技支撑。