1. 研究背景
矿产勘查研究的未来趋势取决于我们社会和工业界的需求，而这些需求在过去十年中已发生了明显的变化，并将在未来持续演变.总体上，当前所有矿床地质学家必须认真思考如何应对矿产勘查领域中的（1）深部勘查、（2）智能勘查和（3）绿色勘查等（即：Deep-Intelligent-Green（DIG）exploration）三大挑战.对于研究人员来说，最关键的是要确定我们在矿产勘查研究中应该关注什么？以及我们可以做些什么工作来应对这些矿产勘查中的挑战？
2. DIG勘查的含义
由于地表暴露和埋深较浅的金属资源有限，深部勘查变得越来越重要.联用多种新开发的技术方法，将极大提高深部勘查工作中的成功概率.除了近年诸如DF-IP和WA-EM等地球物理勘查技术手段的突破，利用热液蚀变矿物的物理和化学特性，进行地球化学定位靶区的方法也逐步形成，并且在将来具有良好的应用潜力，如斑岩系统中的绿泥石（Wilkinson et al.，2015）.近年来，传统的地表地球化学勘探也有向深部转变的趋势，例如我国地质工作者开发的深层穿透地球化学勘探方法（Wang et al.，2011）.此外，矿床地质工作者应更加关注如何精确限定成矿深度和剥蚀速率，因为这些信息将在明确区域构造演化与抬升历史的情况下，为矿区和区域尺度的矿产勘查工作提供更多科技支撑，典型案例可参考Gong et al.（2021）在我国西北地区一古生代斑岩Cu矿床的最新研究成果.
在过去的100年中，矿床研究已积累了大量的理论知识.然而，这些有价值信息的应用主要基于个人经验和有限的高新技术方法，因此，相比过去十年中环境和生命科学等其他领域的惊人发展，矿产勘查中相关信息的应用效率明显较低.显然，未来应该建立一个强大且更高效的、基于AI辅助的勘探指导系统.如果没有为每种矿床类型建立一个准确的数据库，这种系统将无法有效工作.这只能通过训练有素的专业矿床地质学家的参与，以及与数学地质和计算机科学的结合来实现.在构建这些数据集的过程中，在转向人工智能帮助之前，全面整合每种矿床类型的有效识别标志（即识别系统）至关重要.尽管一些公司已经取得了一些突破，例如加拿大的GoldSpot可以指导绿岩带中的脉型Au矿的勘探工作（https://goldspot.ca/news/），但这些方法对于构建全面的AI勘查系统来说，仍远远不够.
矿产资源的勘探和开采工作可能对环境产生负面影响，即使在许多发展中国家也面临严格的限制性政策.与许多采矿废弃物和污染控制相关的环境研究相比，采取更积极主动的“绿色勘探和采矿”方式，将可以在初始阶段消除这些负面影响.考虑到环境影响和治理成本，需要开发一个评估系统对新发现的矿床是否有开发价值，进行准确的经济评价.矿床地质学家需紧密参与到这项工作中，因为每种矿床类型具有不同的金属元素组合，对应的采矿方法也不同，而且这也将因不同的地貌和气候条件而变得复杂.显然，为特定地区的不同矿床类型开发子系统，将是建立整个环境友好型矿床开发评估系统的基础，例如，我国在东南部强风化山区针对斑岩-浅成低温热液矿床开发中所做的新尝试（张纪伟和陈华勇，2021）.
3. 未来发展方向
2000多年前，中国人已经开始在长江中下游地区开采利用铜等金属矿产，如湖北省东南部著名的铜绿山Cu矿床.在那个时期，除了“挖掘”之外，我们的祖先没有现代的勘探和开采技术手段.然而，当进入21世纪时，现在的人类不得不再次开始通过“DIG”（Deep-Intelligent-Green）进行矿产勘查，这是一条“古老的”但却是通往未来的必由之路.
