一是开展了空白区地质图成图模型建模，证明人工智能具有较强的空白区地质图预测能力和水平；二是地质路线深度学习地质图成图建模方法可以准确体现测区的地质格架和空间分布形态；三是地质路线深度学习地质图成图建模模型的空间表达，有利于新问题、新信息的新发现，对于加深野外地质问题的认识和分析具有很强的指导意义；四是地质路线深度学习地质图成图建模模型对于提高填图精度和研究程度具有不可替代的作用；五是完善了关于沉积岩区深度学习在样本和知识载体数据处理方面的技术与方法，大幅度提高了地质图成图的模型精度，向逼近实测地质图迈出一大步。

　　深度学习地质图成图技术方法研发是中国地质调查局党组关于地质云、大数据、智能化“三位一体”建设的核心工作之一，也是中国地质调查局2021年信息化要点明确的一项重点任务，可为推进区调改革、加强预研究提供重要的技术支撑，充分反映大数据时代地质填图技术变革的必然趋势。

　　通过此次示范应用，工作人员进一步完善了“深化预研究水平（空白区地质图预测）+面向地质填图科学家的地质填图成图建模+地质知识图谱+地质大数据+深度学习算法”为一体的地质填图技术方法、体系和工作流程，为推动新一代地质填图或地质调查工作模式奠定基础。（中国矿业报）