人工智能AI在采矿产业链的应用场景包括但不限于：
1. 自动化勘探和探矿：AI可以通过分析大量传感器数据和声波图像，自动地进行地质勘探和探矿活动。这可以提高勘探和采矿效率，并降低采矿成本。
2. 智能化矿山规划：AI可以分析大量的地质数据，对矿区的地形、地质体、矿产分布等信息进行综合分析和判断，智能化地进行矿山规划，提高采矿效率。
3. 智能化矿山作业系统：AI可以通过多维数据分析和智能化预警系统，实现对矿山作业过程的实时监控和控制，可以自动调整挖掘机、运输车等设备的作业状态，保证生产过程的高效、安全和可持续性。
4. 采矿流程优化：AI可以优化矿石开采和破碎的流程，实现设备和流程的自动化控制，提高采矿效率和矿石品质，同时减少对环境的污染。
5. 智能化矿业管理：AI可以对矿山的生产、物流等数据进行集中监控和分析，分析出问题，并提供优化建议，提高矿山管理的信息化、智能化和高效性。
6. 自动化采矿机器人：AI可以通过自主学习和自主规划等技术，研发出具有自主决策和执行能力的采矿机器人，实现无人化采矿，提高生产效率和安全性。
7. 智能化维护和修理：AI可以通过对设备的实时监测，提前预警维修问题，自动规划修理方案并自动地分配维修任务，减少针对设备的故障维护时间和成本。
8. 矿物品质分析：AI可以通过扫描矿石的外表，识别矿石的矿种，对矿石石头中的矿物成分进行精细化分析，提高矿物品质的准确度和检测效率。
9. 数据化采矿过程：AI可以对矿山的采矿过程进行数据化建模，统计得出关键性能指标，流程影响因素等数据模型，以助于良好矿产生产。
10. 硕大的能源计划：AI可以通过识别出矿产的多种用途和特征，以优先级方式设定能源计划，以确保矿山的生产和能源部门的高效配合，提高能源利用效率。
11. 资源价格预测：AI可以通过对全球经济状况、市场需求、资源供应和全球政治局势的监测、分析，帮助采矿公司准确预测资源价格波动，合理制定采购计划和销售策略。
12. 智能控制矿槽：利用AI技术优化管理矿槽的运转，通过智能化管理提高生产能力，优化各个生产环节，让矿槽运转得更平稳，均衡。
13. 安全监测预防体系：AI可对危险品员工管理人员系统集成，以保持高质量的工业卫生标准，保证所有工作场所对于人体的健康和安全都是无害的。
14. 环境保护：AI可以分析和处理大量环境监测数据，对矿山环境的水质、空气、土壤和植被等进行分析和监测，监控污染物排放量，减少对自然环境的破坏和污染。同时，AI技术还可以用来自动化垃圾分类、废水处理和节能减排等环保工作。
15. 平台化矿业服务：利用AI技术增强矿业生态系统的交互和协作，让矿业参与者得到快速、更准确的信息反馈，提供可定制化的服务，保证市场需求与诉求、矿业资源的匹配。