近年来，人工智能（AI）技术在矿业领域的深度应用正逐步颠覆传统检测模式。从煤矿到金属矿，AI驱动的智能检测系统通过自动化、无人化流程，显著提升了效率与精度。这一变革不仅重塑了矿业生产链条，也对依赖人工操作的第三方检测机构带来深远影响。

传统矿业检测依赖人工采样、制样和化验，流程繁琐且易受人为误差影响。例如，兖矿能源东滩煤矿的智能通风系统通过红外感应风门、远程控风技术，灾变时可5秒内调整风流方向，显著降低瓦斯爆炸等事故风险，年节电7万度；大唐能源龙王沟煤矿，在各通风机，水泵，以及各主电缆，采用谐波技术加智能化计算，第一时间可以预警设备运行情况，以及实现智能化设备问题分析，将实时问题数据推送到设备值班人员手中，极大的控制了将问题解决在苗头。

人工现场检测灵活性高，矿井下的环境复杂多变，存在各种不规则的空间、狭窄的通道以及不同类型的电气设备分布。人工检测人员能够凭借自身的身体灵活性，轻松到达各种复杂位置，对设备进行近距离的检查和测试。人工检测可以根据实际情况随时调整检测方式和重点。检测人员可以根据设备的现场状况、运行声音、以往的故障记录等多种因素，灵活地选择合适的检测方法，在突发情况下人工更能有效的处理紧急情况。

人工检测和人工智能检测相结合，能够在提升检测效率、优化检测精度、增强系统可靠性等方面发挥显著优势，人工智能的出现就是为了更好的解决工人的无效劳动，人工检测在人工智能的辅助下，可将更多精力集中在关键问题和复杂故障的处理上，避免在无故障设备上浪费过多时间，从而提高整体检测效率，使设备能够更快地投入正常运行，减少停机时间，保障矿区生产的连续性。通过人工智能检测系统对设备进行初步筛查和监测，可以减少人工检测的工作量和频次，降低人工成本。两者结合促使检测领域不断引入新技术、新方法，推动检测技术的创新和发展。对于人工检测人员来说，与人工智能检测相结合的工作模式要求自身不断学习和掌握新的技术知识，提升自身的专业素养和技能水平，从单纯的体力劳动型向技术知识型转变，更有利于企业与个人的职业发展和成长。