人工智能AI在采礦産業鍊的應用場景包括但不限于：
1. 自動化勘探和探礦：AI可以通過分析大量傳感器資料和聲波圖像，自動地進行地質勘探和探礦活動。這可以提高勘探和采礦效率，并降低采礦成本。
2. 智能化礦山規劃：AI可以分析大量的地質資料，對礦區的地形、地質體、礦産分布等資訊進行綜合分析和判斷，智能化地進行礦山規劃，提高采礦效率。
3. 智能化礦山作業系統：AI可以通過多元資料分析和智能化預警系統，實作對礦山作業過程的實時監控和控制，可以自動調整挖掘機、運輸車等裝置的作業狀态，保證生産過程的高效、安全和可持續性。
4. 采礦流程優化：AI可以優化礦石開采和破碎的流程，實作裝置和流程的自動化控制，提高采礦效率和礦石品質，同時減少對環境的污染。
5. 智能化礦業管理：AI可以對礦山的生産、物流等資料進行集中監控和分析，分析出問題，并提供優化建議，提高礦山管理的資訊化、智能化和高效性。
6. 自動化采礦機器人：AI可以通過自主學習和自主規劃等技術，研發出具有自主決策和執行能力的采礦機器人，實作無人化采礦，提高生産效率和安全性。
7. 智能化維護和修理：AI可以通過對裝置的實時監測，提前預警維修問題，自動規劃修理方案并自動地配置設定維修任務，減少針對裝置的故障維護時間和成本。
8. 礦物品質分析：AI可以通過掃描礦石的外表，識别礦石的礦種，對礦石石頭中的礦物成分進行精細化分析，提高礦物品質的準确度和檢測效率。
9. 資料化采礦過程：AI可以對礦山的采礦過程進行資料化模組化，統計得出關鍵性能名額，流程影響因素等資料模型，以助于良好礦産生産。
10. 碩大的能源計劃：AI可以通過識别出礦産的多種用途和特征，以優先級方式設定能源計劃，以確定礦山的生産和能源部門的高效配合，提高能源利用效率。
11. 資源價格預測：AI可以通過對全球經濟狀況、市場需求、資源供應和全球政治局勢的監測、分析，幫助采礦公司準确預測資源價格波動，合理制定采購計劃和銷售政策。
12. 智能控制礦槽：利用AI技術優化管理礦槽的運轉，通過智能化管理提高生産能力，優化各個生産環節，讓礦槽運轉得更平穩，均衡。
13. 安全監測預防體系：AI可對危險品員工管理人員系統內建，以保持高品質的工業衛生标準，保證所有工作場所對于人體的健康和安全都是無害的。
14. 環境保護：AI可以分析和處理大量環境監測資料，對礦山環境的水質、空氣、土壤和植被等進行分析和監測，監控污染物排放量，減少對自然環境的破壞和污染。同時，AI技術還可以用來自動化垃圾分類、廢水處理和節能減排等環保工作。
15. 平台化礦業服務：利用AI技術增強礦業生态系統的互動和協作，讓礦業參與者得到快速、更準确的資訊回報，提供可定制化的服務，保證市場需求與訴求、礦業資源的比對。