随着科技的飞速发展，智能采矿学与人工智能技术的融合成为矿业领域的重要趋势。在当今资源需求不断增长且开采环境日益复杂的背景下，这种融合为采场优化设计提供了新的途径与方法。通过运用机器学习、深度学习等人工智能技术，实现对采场数据的智能分析与决策支持，从而优化采场布局和开采顺序。然而，融合过程面临数据安全与隐私、技术实施难度以及人才短缺等挑战。针对这些挑战，可采取数据安全保障、技术改进创新以及人才培养引进等策略。智能采矿学与人工智能技术的融合已取得一定成效，未来有望与物联网、大数据等新兴技术进一步融合，实现更高程度的智能化，推动矿业行业的可持续发展。
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