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智東西
作者|江宇
編輯|漠影
智東西12月29日報道,近日,礦業AI初創公司Deep Optica完成種子輪融資,投資方包括BV百度風投與零以創投。
Deep Optica的創始團隊包括CEO相子恒、CTO方飛和CFO Jesse Huang。
其中,CEO相子恒博士畢業于劍橋大學,曾擔任多個歐洲航天局項目的負責人,長期從事遙感與AI相關研究,專注于高不確定性條件下的系統建模與推演。CTO方飛博士曾主導英國金融機構的AI轉型工作,擅長模型能力嵌入業務流程。CSO/CFO Jesse Huang則來自國際投行體系,長期負責礦業并購與投融資工作。
Deep Optica的方向是構建一個“礦業世界模型”系統,試圖將傳統依賴人力和經驗的礦業判斷工作,通過AI實現自動化與規模化。
該系統整合了知識圖譜與地質、地球物理、地球化學、遙感、鉆孔等12類數據模態,總數據規模超過20TB,目標是推演成礦背后的條件邏輯,為工程與經濟判斷提供基礎。
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▲Deep Optica數據資產(圖源:極客公園)
Deep Optica的首個產品為Resource Connect(簡稱RC),面向礦業交易流程的“案頭判斷”場景,提升項目從篩選、評估到決策的效率。用戶只需輸入目標區域位置,RC便可調用當地多源數據,對區域成礦條件進行系統化建模,輔助圈定潛在成礦靶區,并在條件允許下,生成地下礦體的三維分布預測。
RC平臺中的AI智能體體系被劃分為多個職能模塊,分別從地質合理性、工程可行性和經濟可行性角度協同工作。例如,部分智能體用于資產初篩和橫向比較,部分負責解析技術文件和歷史數據,部分則負責結合市場與成本評估。
目前,該產品已獲得巴西最大礦業地質服務集團的采用,并開始拓展南美市場。
在實際應用中,RC已在蒙古南戈壁項目中完成一次高效測試。面對當地歷史數據不足的情況,Deep Optica利用其數據清洗能力pipeline,在一周內抓取并對齊了7倍于原有規模的數據,形成礦體預測并提出4個鉆探建議,其中3個與淺層礦體相符,將評估周期縮短了90%以上。
此外,Deep Optica還獲得了UCL(倫敦大學)教授、RL China發起人汪軍的支持,其在決策智能領域的經驗提供了向“世界模型”演進的技術方向。
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