在全球“双碳”战略背景下，能源金属作为新能源产业的关键原材料，其产业链面临效率低、污染重、资源浪费及供应链不稳等问题。人工智能凭借数据驱动与智能优化优势，正推动勘探、开采、制造、供应链及回收等环节的智能化升级。然而，人工智能与能源金属产业的深度融合仍受限于数据孤岛、算法可解释性差、基础设施薄弱、人才短缺及数据安全等挑战，且缺乏统一标准与政策支持。为此，需在宏观层面完善制度设计，推动数据共享、人才培养及协同创新；在企业层面制定分阶段智能化战略，提升数据管理与风险防控能力。本研究揭示了人工智能赋能能源金属产业链的路径与价值，为传统产业绿色低碳转型提供理论与实践参考。

能源金属产业链关键环节与核心痛点

能源金属产业是新能源转型的核心支撑产业，其涵盖的金属材料是锂电池、永磁电机、储能系统等关键器件的基础原料。随着全球“双碳”目标推进，新能源汽车、储能、光伏风电等产业爆发，能源金属的需求呈指数级增长，同时也面临产业链发展的挑战。能源金属产业链由“勘探-开采-选矿-冶炼-应用”五大核心环节构成，各环节因技术属性与产业定位差异，面临不同的瓶颈约束。第一，上游勘探的显示问题在于经验依赖型方法的效率瓶颈与环境扰动。勘探环节的核心目标是识别潜在能源金属矿化体，传统手段以地质学家的经验认知与专业知识为核心，通过野外地质调查、样品采集与分析推测矿源位置及资源储量。然而，此类方法存在效率与不确定性的瓶颈，偏远地区的勘探作业需投入大量时间与人力成本，且矿源定位的准确性难以保障。勘探过程中的土地扰动、植被破坏等行为，易引发局部生态退化，尤其在生态敏感区，环境修复成本极高。第二，开采环节面临安全风险与效率提升的双重约束。地下开采存在塌方、突水等隐患，直接威胁矿工生命安全。服役时间超过20年的老旧矿山，因岩层裂隙发育造成地质条件恶化，安全事故发生率较新建矿山高3～5倍。传统开采设备与技术的滞后性，导致矿石开采速率低下，进而推高生产成本。第三，选矿过程面临资源利用率与环境友好性的平衡难题。选矿的核心功能是实现有用矿物与脉石矿物分离，提升矿石品位。但该环节存在资源浪费问题，如重选法等选矿工艺对矿物嵌布粒度、表面电性的适应性较差，导致有用矿物回收率偏低，造成资源浪费。选矿尾矿的不当处置，易引发重金属离子析出，造成土壤污染，尾矿水泄漏可能造成水体污染。锂矿尾矿中富含铅、镉等重金属，其淋滤液进入地下水后，周边居民饮用水中重金属浓度将严重超标。第四，冶炼环节面临高能耗与重污染的技术挑战。冶炼是将精矿转化为电池级锂、电解钴等金属产品的关键步骤，传统工艺面临高能耗与重污染的双重压力。生产1吨电池级锂需消耗20～30吨标准煤，能耗约为传统金属的2～3倍，火法冶炼钴的能耗更是高达50～60吨标准煤/吨。冶炼过程中伴随大量温室气体与污染物排放。冶炼废渣的无害化处理仍是技术难题，若未经处理直接排放，易引发土壤酸化、大气污染等严重环境问题。第五，下游应用受到质量阈值与供应稳定性的产业约束。新能源产业对金属的纯度与物理化学性能具有严格阈值，如电池级锂纯度需≥99.9%，钴的晶粒尺寸需控制在1μm～5μm。若金属质量不达标，将直接导致电池容量衰减、安全事故等问题。全球能源金属资源分布不均，导致部分国家对能源金属的进口依赖度极高。若供应链条中断，将对下游产业造成严重冲击。

人工智能在能源金属产业链的具体应用场景

智能勘探与资源评估

在能源金属产业价值链中，智能勘探与资源评估是支撑产业起始端决策的核心环节。传统勘探模式高度依赖地质专家的经验判断与有限数据支撑，存在效率瓶颈与精度局限。人工智能技术通过多源地质数据融合分析，实现高精度矿床成矿预测。通过算法识别与能源金属矿化相关的地质特征（如构造破碎带、蚀变异常），精准圈定潜在矿靶区。在资源评估环节，人工智能技术通过地质统计学模型整合钻孔岩芯、品位分析等勘探数据，快速量化矿床的储量规模、品位分布、开采技术条件等关键参数，为企业提供决策支持。人工智能驱动的资源评估流程可缩短周期，提升精度，以降低投资风险。

智能矿山建设

智能矿山是人工智能技术在能源金属开采环节的深度渗透场景，核心在于通过“设备状态感知-数据驱动决策-智能控制执行”的闭环系统，实现生产效率与安全水平的双提升。在设备智能运维方面，通过在采矿设备上部署物联网传感器，实时采集设备运行参数，利用机器学习算法识别轴承磨损、液压系统泄漏等情况，提前预警故障并触发维护指令，避免突发停机导致的生产中断。在无人化采掘作业方面，通过无人驾驶技术与数字孪生系统，实现采矿、运输环节的全流程自动化，减少深部矿井、高瓦斯环境的人工干预。安全风险预警方面，通过多源环境传感器采集数据，利用融合算法实时评估作业环境风险，当参数超过阈值时触发分级预警，保障矿工生命安全。

智能材料设计与先进制造

智能材料设计是能源金属产业向高端制造延伸的核心驱动力。人工智能技术通过构效关系建模，揭示材料微观结构与宏观性能之间的关联，实现按需定制化材料设计。在新能源电池领域，研究人员采用生成对抗网络与密度泛函理论结合的方法，设计出高容量锂离子电池正极材料。通过优化材料的化学成分与晶体结构，提升电池的能量密度，以延长循环使用寿命。在先进制造环节，人工智能技术与3D打印、工业机器人结合，实现复杂零部件的高精度制造。航空航天企业可以采用金属3D打印技术与人工智能质量控制算法，制造钛合金发动机零部件，不仅可以缩短制造周期，还能降低生产成本。

智能供应链管理

智能供应链管理是保障能源金属产业供应链韧性的关键。人工智能技术通过供应链全链路数据集成，实现实时可视化监控与动态优化。锂矿企业利用人工智能供应链预测模型，分析全球锂辉石原料的供应数据、需求数据，可以预测原料供应中断风险，提前调整了采购计划，避免了生产停滞。在市场分析环节，人工智能技术通过大数据融合分析，实现能源金属市场的精准预测。市场研究机构可以采用Transformer模型分析全球锂价格数据，结合宏观因素，预测锂价格波动，为企业的市场决策提供依据。

智能回收

智能回收是实现能源金属循环利用的关键。人工智能技术通过废旧产品智能识别与分类技术，提高回收效率与回收率。废旧电池回收企业可以结合RGB相机与近红外光谱传感器开发人工智能分拣系统，对废旧锂离子电池进行自动化分类，实现电池的快速拆解，提高回收效率。在回收工艺优化环节，人工智能技术通过实时监测回收设备的破碎粒度、浸出液浓度等参数，利用遗传算法调整工艺参数，提高资源回收率。镍钴回收企业可以采用人工智能技术优化的湿法冶金工艺，提升镍钴的回收率，降低酸消耗。在循环经济环节，人工智能可以促进能源金属的再制造，通过对回收的金属材料进行提纯处理，生产出符合工业标准的原料，实现资源的闭环利用。

融合发展中的核心挑战与关键问题

数据孤岛效应与数据治理困境

在人工智能与能源金属产业的融合进程中，数据的碎片化分布与质量短板构成了首要障碍。能源金属产业涵盖勘探、开采、冶炼等全链条环节，不同主体的数据多处于封闭状态，形成典型的“数据孤岛”。因利益保护、安全管控等因素，跨主体数据共享机制缺失，导致人工智能算法无法获取完整、连贯的训练数据，直接影响模型的泛化能力与预测精度。数据治理层面的问题同样突出，能源金属数据来源广泛，易存在噪声干扰、值缺失、误差偏移等质量缺陷，如地质勘探数据因技术局限性与地质复杂性导致误差。同时，不同数据源的格式标准不统一，进一步增加了数据清洗、整合的难度。低质量数据会导致人工智能模型性能退化，无法支撑精准决策。

技术适配性与算法可解释性局限

尽管人工智能技术迭代迅速，但针对能源金属产业的复杂场景仍存在技术适配瓶颈。能源金属生产过程涉及物理、化学等多领域交叉知识，例如选矿需综合分析矿石成分、粒度、解离度等多维度因素，现有算法在处理多变量、非线性、强耦合问题时，难以有效捕捉场景的动态特征，导致模型适用性不足。算法的可解释性缺陷是另一关键问题。能源金属产业的决策需兼顾安全、环保、成本等多重约束，要求算法输出可追溯、可解释的决策逻辑。但深度学习等主流算法多为“黑箱”模型，无法清晰阐明决策的因果关系，这极大限制了其在高风险场景中的应用。此外，能源金属数据的时序性与空间性特征，也对现有算法的时空数据处理能力提出了更高要求。

智能化基础设施短板与高实施成本约束

能源金属产业的智能化转型依赖于完善的基础设施支撑，但当前基础设施存在明显短板。部分生产现场环境恶劣，网络覆盖不足，导致传感器数据无法实时传输至云端；企业信息化水平参差不齐，老旧设备占比高，缺乏智能化改造的硬件基础。实施成本高企是另一重要约束。人工智能项目需投入大量资金用于采购边缘计算设备、传感器等硬件，定制化算法模型开发软件，以及对员工进行人工智能技术与产业知识的融合培训。此外，人工智能技术的快速迭代要求企业持续投入，这进一步加剧了成本负担。

跨学科知识融合壁垒与复合型人才短缺

能源金属与人工智能的融合需要跨学科的知识协同，但当前存在明显的知识壁垒。能源金属产业的专业人员对人工智能技术的理解有限，难以提出符合技术逻辑的需求；而人工智能领域的研发人员对能源金属产业的业务流程与核心需求缺乏深入认知，无法开发出针对性的解决方案。复合型人才短缺是融合发展的关键瓶颈。既具备能源金属产业知识，又掌握人工智能技术的人才严重不足。高校人才培养体系存在学科分割问题，目前矿业工程与计算机科学专业缺乏交叉课程，难以输出符合产业需求的复合型人才；企业在招聘与培养此类人才时，面临成本高、周期长等困难，导致智能化转型缺乏人才支撑。

数据与系统安全隐患及伦理决策风险

随着人工智能技术的广泛应用，安全性与伦理问题日益凸显。在数据安全方面，能源金属产业的数据包含企业核心机密，若发生泄露，可能被竞争对手利用，损害企业市场竞争力，甚至对国家安全造成风险。在系统安全方面，人工智能系统的脆弱性可能导致矿山设备误操作，冶炼过程失控，进而引发生产事故，威胁人员安全与财产安全。伦理风险主要体现在决策的公平性与社会影响上。智能设备的普及可能替代部分传统岗位，引发就业结构调整问题；算法可能因训练数据的偏见，导致不公平结果，影响社会公平性。

融合场景下标准规范体系缺位

当前，能源金属与人工智能融合的标准规范体系尚未建立，严重阻碍了产业的规范化发展。在数据标准方面，缺乏统一的数据采集规范，缺乏传感器数据的采样频率、精度的规范要求。数据格式标准与数据质量评估标准的缺失导致不同企业的数据无法实现互操作与共享，不同矿业公司的勘探数据因格式差异无法整合。在应用标准方面，缺乏针对能源金属产业的算法评估标准、系统安全标准与效果评估标准。企业在选择人工智能技术与产品时，缺乏客观的参考依据，难以判断其适用性与可靠性，这不仅增加了企业的决策风险，也不利于市场的健康竞争。

政策支持体系不完善与监管框架滞后

政策与监管环境是融合发展的重要保障，但在当前情况下存在明显不足。在政策支持方面，缺乏针对能源金属产业智能化转型的专项政策，现有政策多为通用性支持，主要为企业技术创新奖励，难以满足产业的具体需求。监管框架方面，由于融合领域的创新性，监管部门缺乏相关经验，导致监管法规与制度不完善。例如，数据隐私保护、算法安全等领域缺乏明确的监管要求，容易引发企业的违规行为，可能产生未经授权使用用户数据的情况。此外，政策的稳定性与连续性不足，也给企业的长期规划带来了不确定性。

人工智能与能源金属产业融合的发展路径与对策建议

产业发展层面：制度供给与生态构建

推动人工智能与能源金属产业深度融合，国家在产业发展层面需构建系统性政策框架与协同创新生态，重点围绕财政支持、数据治理、人才培育、法规监管及联盟建设五大维度施策。其一，强化研发投入的财政引导。针对人工智能与能源金属产业融合的前沿领域，设立跨学科融合专项科研基金，通过“项目制资助”推动产学研协同创新，实现高校、科研机构及能源金属企业联合攻关的合作机制。其二，推进数据标准化与共享体系建设。能源金属产业涉及地质勘探、生产流程、市场交易等多源异构数据，数据碎片化严重制约智能化升级。国家需牵头制定能源金属产业数据元标准、接口标准及安全标准，构建国家级能源金属数据共享平台，通过数据确权、隐私计算等技术实现数据“可控共享”，提升产业数据要素的配置效率。其三，实施复合型人才培育战略。人工智能与能源金属产业融合需要“懂技术、懂产业”的复合型人才，需从教育端与引育端双管齐下，在高等教育中增设“人工智能+能源金属”交叉学科专业，开设融合性课程，如机器学习在选矿中的应用、能源金属供应链智能建模等。通过“人才特区”政策吸引海外高端人才，包括人工智能算法专家、能源金属产业数字化转型顾问等，弥补国内复合型人才缺口。其四，健全法规监管与伦理规范。针对人工智能在能源金属产业的规模化应用可能引发数据安全的问题，制定针对性法规框架，出台《能源金属产业数据安全管理办法》，明确数据收集、存储、使用的边界；建立人工智能算法评估机制，要求能源金属企业对核心算法进行“可解释性”与“公正性”评估，确保算法决策符合产业伦理。其五，培育产业联盟与行业自律组织。产业联盟是推动企业协同创新的关键载体，国家需引导成立人工智能与能源金属产业融合联盟，其核心职能包括：制定行业标准、推动共性技术研发、搭建企业间合作桥梁，通过“集体行动”降低企业单独研发的成本与风险。

企业发展层面：主体责任与能力建设

企业作为产业融合的执行主体，需围绕战略转型、技术创新、人才管理、数据能力及风险防控五大核心能力构建智能化升级路径。其一，制定智能化转型战略蓝图。企业需将人工智能应用纳入长期发展战略，明确“阶段目标”与“实施路径”。能源金属企业可制定“三步走”战略。短期实现生产环节自动化；中期推动生产与管理环节智能化；长期构建“智能矿山”生态，并将人工智能技术融入企业价值链各环节，包括勘探阶段的智能地质预测、生产阶段的智能选矿优化、销售阶段的智能定价系统等。其二，提升技术创新的内生能力。企业需加大研发投入强度，内部建立人工智能研发中心，聚焦企业具体场景需求，如智能选矿算法、能源金属库存预测模型；外部与高校、科研机构开展“课题合作”，关注行业前沿技术，通过“技术引进+二次创新”快速提升智能化水平。其三，强化人才队伍的数字化能力。内部通过开展“人工智能技术应用培训”提升现有员工的数字化能力；外部通过“高薪+期权”吸引人工智能专业人才，充实研发与应用团队。其四，构建数据驱动的管理体系。数据是人工智能应用的基础，企业需加强数据全生命周期管理。在数据收集环节，通过物联网设备实现生产流程数据的实时采集；在数据处理环节，建立数据清洗与标注系统，确保数据的真实性与一致性；在数据应用环节，通过机器学习模型对数据进行深度挖掘，为企业决策提供参考。其五，建立风险防控的动态机制。人工智能应用存在技术风险，如算法失效导致生产停机将会对企业造成严重的经济影响。企业核心数据泄露导致商业机密流失与伦理风险都对企业的发展有着巨大的威胁，企业需构建风险预警与应对体系。针对技术风险，建立“算法测试与验证机制”，如在智能选矿算法上线前进行场景模拟测试，对矿场生产安全事故风险进行情景构建；针对数据风险，引入数据安全保险与隐私计算技术；针对伦理风险，建立算法审计制度，定期评估算法决策的公正性，确保人工智能应用安全、可靠。

作者简介：刘川 中共辽宁省委党校