第九屆中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學學術研討會擬于2025年4月25 - 27日在湖南省長沙市召開。本屆會議致力于交流地球科學大數(shù)據(jù)與人工智能的研究，提升大數(shù)據(jù)地球科學、人工智能與工程研究水平，推動大數(shù)據(jù)、人工智能與地球科學的深度交叉融合發(fā)展。

會議組織機構

1.學術委員會

主 任：

成秋明（中國科學院院士）

李建成（中國工程院院士）

委 員：陳建國、陳建平、陳永良、陳永清、杜小平、樊雋軒、范湘濤、葛 詠、郭 科、黎建輝、李文昌、李志偉、吳沖龍、毛善君、潘 懋、邵擁軍、孫中昶、湯 軍、王功文、王力哲、肖克炎、夏慶霖、薛 峰、嚴光生、楊永國、余先川、袁 峰、周可法、周永章、周仲禮、張良培、張生元、屈紅剛、張 旗、左仁廣

2.組織委員會

主 任：

周永章（人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學專業(yè)委員會主任委員，中山大學教授）

毛先成（人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學專業(yè)委員會副主任委員，中南大學教授）

委 員：包金坤、曹禮剛、陳國雄、陳 進、陳躍紅、陳志軍、成 功、鄧 浩、鄧吉秋、董少春、竇 磊、傅 鵬、高 樂、郭 兵、郭甲騰、郭艷軍、韓 偉、賀金鑫、侯衛(wèi)生、侯西勇、胡先莉、黃繼先、季曉慧、賈 森、焦守濤、匡明星、李 楠、李瑞玲、李少華、李曉暉、李興遠、李永勝、李志忠、廖 杰、林 波、劉 剛、劉 健、劉 磊、劉 欣、劉江濤、劉榮梅、劉欣雨、劉艷鵬、劉占坤、柳炳利、羅 津、呂志成、毛慶軍、潘 鋒、潘聲勇、樸英超、邱芹軍、王 琨、王江浩、王 磊、王茂芝、王權鋒、王文磊、王艷軍、王永志、王占剛、魏友華、吳彬鋒、吳田軍、伍新明、肖 凡、熊俊楠、徐 南、閻繼寧、楊 慧、易嘉偉、張 楠、張 舟、張寶一、張廣平、張麗麗、張明明、仉天宇、趙志芳、鐘燕飛、周 琪、朱良峰、朱月琴、鄒艷紅

秘 書：肖 凡（秘書長）、鄧 浩、陳 進

主要議題：（包括但不限于以下方面）

1.深地大數(shù)據(jù)

2.深海大數(shù)據(jù)

3.深空大數(shù)據(jù)

4.深時大數(shù)據(jù)DDE

5.地球化學大數(shù)據(jù)

6.地球物理大數(shù)據(jù)

7.對地觀測大數(shù)據(jù)

8.國土空間規(guī)劃大數(shù)據(jù)

9.地質(zhì)災害大數(shù)據(jù)

10.雙碳大數(shù)據(jù)

11.能源礦產(chǎn)大數(shù)據(jù)與AI算法應用

12.地學AI大模型

13.地質(zhì)過程模擬與智能可視化

14.人工智能與新一輪找礦行動

15.智慧礦山與三維精細建模

16.深部資源三維智能預測

17.地質(zhì)云數(shù)據(jù)集成與應用

18.地球科學與虛擬現(xiàn)實增強現(xiàn)實

19.地質(zhì)大數(shù)據(jù)中心及地球大數(shù)據(jù)科學平臺

20.礦產(chǎn)勘查數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)智慧礦業(yè)

21.地質(zhì)大數(shù)據(jù)共享管理與數(shù)字地質(zhì)系統(tǒng)

22.礦物學、巖石學、礦床學與AI

23.地球物理勘查與AI

24.智能鉆探新技術

25.地學大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)模式探討

26.企業(yè)參與地學大數(shù)據(jù)與人工智能

27.媒體參與地學大數(shù)據(jù)與人工智能

28.地學大數(shù)據(jù)與人工智能科普

29.其他

主要內(nèi)容

1.開展學術交流；

2.宣布組建新一屆中國礦物巖石地球化學學中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學專業(yè)委員會，并召開專委會工作會議；

3.會議期間為有關組織和公司提供條件，進行業(yè)務宣傳、產(chǎn)品介紹及技術成果展示。

以下內(nèi)容為GPT視角對中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學學術研討會暨第四屆空間地球大數(shù)據(jù)高峰論壇相關領域的研究解讀，僅供參考：

中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學研究現(xiàn)狀

一、研究背景與趨勢

大數(shù)據(jù)的普及：隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，地球科學領域積累了海量的數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)、生態(tài)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)為人工智能技術的應用提供了豐富的素材。

計算能力的提升：近年來，中國在高性能計算和云計算領域取得了顯著進展，為大數(shù)據(jù)處理和人工智能模型的訓練提供了強大的算力支持。

政策扶持與資金投入：中國政府高度重視人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，出臺了一系列政策規(guī)劃，如《國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略綱要》和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等，為相關研究提供了政策保障和資金支持。

二、研究進展與成果

AI在地球科學中的應用：

地質(zhì)災害預測：利用機器學習和深度學習技術，通過對地震波形數(shù)據(jù)的快速分析，實現(xiàn)了地震的實時檢測和震級的精準預測。同時，在滑坡和火山活動等地質(zhì)災害預測中也發(fā)揮了重要作用。

氣候變化分析：AI技術能夠結合大氣和氣候數(shù)據(jù)，快速處理海量歷史觀測數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，生成準確的氣候預測結果。特別是在短期天氣預報和極端天氣事件預測中，AI表現(xiàn)出色。

大氣組分檢測：借助深度學習模型和神經(jīng)網(wǎng)絡，AI能夠高效分析云層結構和形態(tài)變化，大幅提升對云類型的自動化識別和未來演變的預測精度。

水循環(huán)評估：AI技術結合遙感數(shù)據(jù)，能夠?qū)ν寥罎穸?、蒸散量等關鍵水循環(huán)參數(shù)進行精確估算，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和水資源優(yōu)化配置提供了科學依據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理與分析：地球科學涉及海量數(shù)據(jù)的收集、整理和分析。中國的研究機構和企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術，構建了高效的數(shù)據(jù)處理和分析平臺，為地球科學的研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

模型預測與模擬：基于人工智能技術的地球系統(tǒng)模型能夠模擬地球系統(tǒng)的運行和演變，預測未來的氣候變化、自然災害等事件。這些模型不僅有助于更好地理解地球系統(tǒng)的運行機制，還能為政策制定和災害防范提供科學依據(jù)。

三、面臨的挑戰(zhàn)與未來展望

數(shù)據(jù)質(zhì)量與準確性：地球科學數(shù)據(jù)的來源廣泛，質(zhì)量參差不齊。為了提高分析結果的可靠性，需要加強對非標準化和不完整數(shù)據(jù)的處理技術研究。

模型復雜性與解釋性：地球系統(tǒng)是一個復雜的動態(tài)系統(tǒng)，涉及多個子系統(tǒng)和因素的相互作用。因此，構建地球系統(tǒng)模型需要考慮多個變量和參數(shù)，導致模型復雜性增加。同時，AI模型往往缺乏解釋性，使得人們難以理解和信任模型的預測結果。未來需要加強跨學科合作與溝通，共同推動AI技術在地球科學領域的應用，并加大對模型可解釋性的關注。

算力與能源制約：盡管中國在算力方面取得了一定的進展，但仍然面臨算力不足和能源消耗過大的問題。這限制了人工智能技術在地球科學領域的大規(guī)模應用。未來需要加大在算力提升和能源管理方面的研發(fā)投入。

倫理與法規(guī)問題：AI技術在地球科學領域的應用涉及數(shù)據(jù)隱私、知識產(chǎn)權等倫理與法規(guī)問題。需要制定相關政策和法規(guī)，確保AI技術的合規(guī)性和道德性。

中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學研究可以應用在哪些行業(yè)或產(chǎn)業(yè)領域

一、地球科學及相關領域

氣候模擬與預測

利用AI技術，尤其是深度學習算法，可以更高效地處理和分析大量氣候數(shù)據(jù)，預測未來的氣候變化趨勢。

AI模型能夠自動學習和識別氣候系統(tǒng)中的復雜模式，有助于更好地理解氣候系統(tǒng)的運行機制，為政策制定和災害防范提供科學依據(jù)。

地質(zhì)勘探與資源開發(fā)

AI技術通過深度學習和圖像識別技術，可以快速、準確地分析地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)，識別出潛在的地質(zhì)結構和資源分布。

AI還可以對地震、火山等自然災害進行預測和預警，為災害防范和應急救援提供有力支持。

環(huán)境監(jiān)測與保護

AI技術可以實現(xiàn)對環(huán)境數(shù)據(jù)的實時采集、傳輸和分析，幫助科學家及時發(fā)現(xiàn)環(huán)境問題并采取相應的措施。

例如，AI模型可以通過分析衛(wèi)星遙感圖像和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測森林砍伐、土地荒漠化、水環(huán)境污染等環(huán)境問題，為生態(tài)保護提供決策支持。

二、行業(yè)應用

農(nóng)業(yè)

結合物聯(lián)網(wǎng)技術，AI可以用于精準農(nóng)業(yè)，通過分析土壤、氣候和作物生長數(shù)據(jù)，優(yōu)化種植策略，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。

AI還可以用于農(nóng)業(yè)病蟲害的預測和防治，減少農(nóng)藥使用，保護環(huán)境。

能源

AI可以應用于能源勘探、生產(chǎn)、傳輸和消費等各個環(huán)節(jié)，提高能源利用效率，降低能源消耗和排放。

例如，在風能、太陽能等可再生能源領域，AI可以優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配策略，提高能源供應的穩(wěn)定性和可靠性。

制造業(yè)

AI與物理自動化的結合將為制造業(yè)帶來無限可能，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。

AI可以用于產(chǎn)品質(zhì)量檢測、生產(chǎn)流程優(yōu)化等方面，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

交通運輸

AI可以應用于智能交通系統(tǒng)，優(yōu)化交通流量，減少擁堵，提升道路安全。

自動駕駛車輛的發(fā)展也在改變城市交通格局，有望在未來實現(xiàn)更加安全、高效的交通出行。

醫(yī)療健康

AI在醫(yī)療領域的應用日益廣泛，包括疾病早期診斷、醫(yī)學影像分析、健康管理等方面。

通過深度學習技術，AI可以輔助醫(yī)生進行疾病診斷、治療方案制定和藥物研發(fā)，提高醫(yī)療服務的質(zhì)量和效率。

零售業(yè)

AI可以用于個性化推薦、庫存管理等方面，提升用戶體驗和銷售額。

例如，基于用戶的購物歷史和偏好，AI可以為用戶提供個性化的商品推薦，優(yōu)化供應鏈管理和精準營銷。

三、公共服務與管理

公共安全

AI技術可以用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)實時事件檢測和預警，增強社會治安管理水平。

例如，通過人臉識別、行為分析等技術，AI可以及時發(fā)現(xiàn)并預警潛在的安全威脅。

環(huán)境監(jiān)測

結合傳感器網(wǎng)絡和大數(shù)據(jù)分析技術，AI可以用于空氣質(zhì)量監(jiān)測、污染預測等環(huán)保措施。

這有助于制定更加科學、有效的環(huán)保政策，保護人類生存環(huán)境。

城市管理

AI可以用于智慧城市的建設和管理，包括城市規(guī)劃、交通管理、能源管理等方面。

通過優(yōu)化資源配置和提高管理效率，AI有助于打造更加宜居、可持續(xù)的城市環(huán)境。

中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學領域有哪些知名研究機構或企業(yè)品牌

研究機構

清華大學人工智能學院

清華大學人工智能學院成立于2024年4月，致力于人工智能前沿創(chuàng)新研究及頂尖人才培養(yǎng)。該學院在人工智能核心基礎、底層架構和未來計算模式等方面取得了重大創(chuàng)新突破，是全球一流的匯聚及培養(yǎng)頂級人工智能人才的大基地。

北京大學信息科學技術學院

北京大學信息科學技術學院在信息學科領域具有深厚的歷史底蘊和學術積累。該學院在人工智能、大數(shù)據(jù)處理和分析等方面具有顯著的研究成果和貢獻，為推動地球科學領域的發(fā)展提供了重要的技術支持。

中國科學院

中國科學院在人工智能和大數(shù)據(jù)領域擁有多個頂尖的研究機構和實驗室。其中，中國科學院自動化所等單位在人工智能基礎理論研究、算法開發(fā)以及應用推廣等方面取得了顯著成就，為全球AI研究貢獻了大量優(yōu)秀成果。

企業(yè)品牌

阿里巴巴

阿里巴巴作為全球領先的電子商務企業(yè)，在大數(shù)據(jù)處理和人工智能技術方面積累了豐富的經(jīng)驗和技術儲備。該企業(yè)在地球科學領域的應用主要集中在環(huán)境監(jiān)測、災害預警等方面，通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術提高預測和防范的準確性和效率。

科大訊飛

科大訊飛是中國領先的人工智能企業(yè)之一，專注于智能語音及語言技術、人工智能技術研究等領域。該企業(yè)在地球科學領域的應用主要集中在語音識別和自然語言處理等方面，為地質(zhì)勘探、環(huán)境監(jiān)測等領域提供了智能化的解決方案。

百度

百度作為中國最早布局人工智能的公司之一，擁有全球首家深度學習研究院。該企業(yè)在人工智能和大數(shù)據(jù)領域具有深厚的技術積累和創(chuàng)新實力。在地球科學領域，百度通過大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術為災害預警、環(huán)境監(jiān)測等方面提供了智能化的支持。

中國人工智能與大數(shù)據(jù)地球科學領域有哪些招聘崗位或就業(yè)機會

一、數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)分析師

崗位職責：

負責收集、清洗、整理和分析地球科學領域的大數(shù)據(jù)。

運用統(tǒng)計學、機器學習等方法，挖掘數(shù)據(jù)中的有價值信息，為決策提供支持。

任職要求：

通常要求具備統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學或相關領域?qū)W士及以上學位。

熟練掌握Python、R等編程語言，以及SQL等數(shù)據(jù)庫查詢語言。

對數(shù)據(jù)分析有濃厚興趣，并具備相關工作經(jīng)驗。

二、人工智能算法工程師

崗位職責：

設計、開發(fā)和優(yōu)化人工智能算法，解決實際問題。

負責構建和訓練機器學習模型，實現(xiàn)自動化決策和預測。

任職要求：

計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學或相關領域?qū)W士及以上學位。

精通Python、Java等編程語言，熟悉常用的機器學習框架。

具備扎實的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎，熟悉各種機器學習算法。

三、大數(shù)據(jù)工程師

崗位職責：

負責大數(shù)據(jù)平臺的搭建、維護和優(yōu)化。

開發(fā)大數(shù)據(jù)處理和分析任務，提高數(shù)據(jù)處理效率。

任職要求：

計算機科學、軟件工程或相關領域?qū)W士及以上學位。

熟練掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理框架。

具備分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理等方面的知識。

四、人工智能運維工程師

崗位職責：

負責大數(shù)據(jù)與AI產(chǎn)品的運營、運維工作。

開發(fā)相關組件的運維工具系統(tǒng)，提供客戶支持。

任職要求：

計算機科學、軟件工程或相關領域背景。

熟悉Linux操作系統(tǒng)，具備系統(tǒng)運維經(jīng)驗。

了解大數(shù)據(jù)和AI技術的基本原理和應用。

五、地球科學研究員

崗位職責：

結合人工智能和大數(shù)據(jù)技術，開展地球科學研究。

發(fā)表科研論文，參與科研項目申報和實施。

任職要求：

地球科學、地質(zhì)學、環(huán)境科學等相關領域博士學位。

具備扎實的地球科學知識，熟悉科研方法和流程。

對人工智能和大數(shù)據(jù)技術有一定的了解和應用能力。

六、其他相關崗位

此外，還有一些與人工智能和大數(shù)據(jù)地球科學領域相關的崗位，如產(chǎn)品經(jīng)理、項目經(jīng)理、售前工程師等。這些崗位通常要求具備相關的技術背景、項目管理能力和溝通協(xié)調(diào)能力。

就業(yè)機會方向

科研機構：如中國科學院、中國地質(zhì)科學院等，這些機構通常招聘地球科學研究員、博士后等崗位，從事基礎研究和應用研究。

互聯(lián)網(wǎng)公司：如阿里巴巴、騰訊、百度等，這些公司通常招聘數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師等崗位，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術推動業(yè)務發(fā)展。

金融科技公司：這些公司通常招聘人工智能算法工程師、大數(shù)據(jù)風控專家等崗位，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術提升金融服務的質(zhì)量和效率。

環(huán)保與能源企業(yè)：這些企業(yè)通常招聘環(huán)境監(jiān)測工程師、能源數(shù)據(jù)分析師等崗位，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術推動環(huán)保和能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。