这家公司，让「AI 淘金」有了新的意义！

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文章摘要

采矿作为人类文明的基础产业之一，其勘探过程至今仍高度依赖经验与运气，面临着高成本、低命中率的挑战。传统方法中，地质学家需在荒野中徒步数周，通过有限的地表信息推断地下矿藏，而钻探验证的失败率高达90%以上。Deep Optica 公司试图通过人工智能技术改变这一现状，其核心是构建一个整合多模态数据的「矿业世界模型」，旨在将模糊的经验判断转化为可量化、可迭代的系统化决策。

Deep Optica 的首个产品 Resource Connect（RC）专注于提升矿业勘探与评估的效率。该系统能够快速整合区域地质数据，生成成矿概率评估，并推演矿体三维分布，帮助矿业公司优化勘探策略。RC 并非直接替代人工决策，而是通过多角色 AI 智能体协作，模拟地质、工程与经济团队的判断流程，从而降低早期决策的盲目性。目前，该技术已在南美矿业市场获得应用，并在蒙古南戈壁项目中显著缩短评估周期，避免了数百万人民币的无效钻探投入。

团队背景与数据积累是 Deep Optica 的关键优势。创始成员涵盖遥感、AI 建模及矿业投融资领域，他们从全球范围内系统性收集了20TB的矿业数据，包括地质报告、钻孔记录等，并通过标准化处理构建了训练模型的基础。这种数据驱动的 approach 使其在蒙古项目中展现了高效的数据整合能力，为传统勘探提供了新思路。

未来的技术方向聚焦于三维矿体建模。Deep Optica 计划突破二维概率分析的局限，直接生成地下矿体的三维预测模型。这一目标依赖两条路径：一是利用成熟矿山的完整三维数据训练模型；二是对历史钻孔记录等离散资料进行数字化重建。通过与伦敦大学学院汪军教授的合作，团队试图将模型从静态感知升级为具备动态推演能力的系统。

矿业行业的保守特性要求技术落地必须谨慎。Deep Optica 强调其工具并非「AI 找矿」，而是通过结构化分析辅助决策。在缺乏标准答案的领域，公司选择以实际案例验证技术，逐步推动行业接受新方法。尽管挑战巨大，但团队认为，当矿业判断从经验主导转向数据驱动时，这一古老产业或迎来真正的效率革命。