7月15日，第二十八届中国科协年会“数据驱动的地球科学：人工智能、大数据与地球系统研究的深度融合”专题论坛在北京召开。论坛由中国科学技术协会主办，中国矿物岩石地球化学学会承办，旨在搭建跨学科交流平台，探索AI、大数据与地球系统科学融合的理论与技术路径。中山大学教授周永章担任论坛主席，北京大学地球与空间科学学院实验教学中心主任郭艳军担任学术秘书长。

主旨报告环节，北京大学教授、中国科学院院士陈衍景围绕成矿理论与智能找矿，展望数据驱动找矿预测前沿；周永章阐释了地球科学智能核心内涵，结合实例梳理智能找矿落地成效并预判行业发展趋势；中国地质大学（武汉）教授左仁广、中国地质大学（北京）教授王功文分别分享通用矿产预测AI模型、场景化智能找矿评价技术成果；广东省科学院测试分析中心正高级工程师周鹏就AI背景下核技术在资源与环境研究中的应用展开介绍。郭艳军以人工智能与大数据地球科学专业委员会十年发展为主题作报告，回顾2016至2026年行业发展历程，直观反映该交叉领域蓬勃发展的态势。

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非共识议题研讨环节，与会专家围绕智能矿产预测、地球系统智能模拟、AI矿产勘探评价、多源地学大数据智能解译四大议题开展学术交流。多位知名专家轮流发言，通过思想碰撞打通学科界限，深化对领域核心科学问题的理解。

论坛学术成果产出丰富，《矿物岩石地球化学通报》刊发“数据驱动地球科学”专辑，收录15篇高水平论文。论坛同步开设优秀论文墙报展区，严格筛选并集中展出青年学者科研成果，研究方向覆盖智能矿产预测、多源数据融合、地球系统模拟等热点。论坛特邀青年博士李杨凡作报告，香港大学、北京大学、中国地质大学（北京）、中国科学院地理科学与资源研究所等单位青年学者现场交流研讨，充分凸显对青年交叉科研人才的培育扶持。

在圆桌总结环节，全体专家形成四项行业共识：当前地学与数字技术交叉进入方法创新与场景应用并行阶段，需建立长期跨学科协同攻关机制；智能矿产预测必须坚持数据、知识双驱动，强化地质机理与算法模型融合；多源地学大数据发展要完善标准化硬件底座与开放共享体系；加快复合型交叉人才培养，夯实学科长远发展根基。

中国矿物岩石地球化学学会 供稿