矿业领域迎来技术革新，一家专注于人工智能应用的初创企业Deep Optica近日宣布完成种子轮融资，投资阵容包含BV百度风投与零以创投。这家公司正以构建“矿业世界模型”为目标，试图通过AI技术重构传统矿业决策流程。
创始团队背景深厚，CEO相子恒博士毕业于剑桥大学，曾在欧洲航天局主导多个科研项目，长期深耕遥感与人工智能交叉领域，尤其擅长在复杂环境下进行系统建模。CTO方飞博士拥有英国金融机构AI转型的实战经验，擅长将算法能力嵌入业务流程。CFO Jesse Huang则来自国际投行体系，在矿业并购与资本运作方面积累多年经验。
该公司的核心系统整合了地质、地球物理、地球化学、遥感等12类数据模态，数据总量超过20TB。通过知识图谱技术，系统能够解析成矿条件背后的逻辑链条，为工程设计与经济评估提供数据支撑。这种技术路径旨在将依赖专家经验的决策过程转化为可量化的智能分析。
首款产品Resource Connect（RC）聚焦矿业交易环节的“案头判断”场景。用户输入目标区域坐标后，系统可自动调用多源数据，构建三维地质模型，不仅圈定潜在成矿区域，还能在数据允许的情况下预测地下矿体分布。该平台采用模块化设计，不同智能体分别承担地质评估、工程可行性分析、经济价值测算等职能，形成协同决策网络。
在蒙古南戈壁的实地测试中，面对数据稀缺的挑战，团队通过数据清洗管道技术，在七天内将可用数据规模扩大七倍。系统生成的四个钻探建议中，有三个精准命中浅层矿体，将项目评估周期压缩90%以上。这种效率提升已获得巴西最大矿业地质服务集团的认可，目前正加速拓展南美市场。
技术演进方面，公司获得伦敦大学学院汪军教授的支持。这位决策智能领域的专家为系统向“世界模型”升级提供了理论指导，推动技术架构向更复杂的动态模拟能力发展。这种技术路线若能突破，或将重新定义矿业勘探的决策范式。
