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技术突破
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其中,CEO相子恒博士毕业于剑桥大学,曾担任多个欧洲航天局项目的负责人,长期从事遥感与AI相关研究,专注于高不确定性条件下的系统建模与推演。CTO方飞博士曾主导英国金融机构的AI转型工作,擅长模型能力嵌入业务流程。CSO/CFO Jesse Huang则来自国际投行体系,长期负责矿业并购与投融资工作。
Deep Optica的方向是构建一个“矿业世界模型”系统,试图将传统依赖人力和经验的矿业判断工作,通过AI实现自动化与规模化。
该系统整合了知识图谱与地质、地球物理、地球化学、遥感、钻孔等12类数据模态,总数据规模超过20TB,目标是推演成矿背后的条件逻辑,为工程与经济判断提供基础。
Deep Optica的首个产品为Resource Connect(简称RC),面向矿业交易流程的“案头判断”场景,提升项目从筛选、评估到决策的效率。用户只需输入目标区域位置,RC便可调用当地多源数据,对区域成矿条件进行系统化建模,辅助圈定潜在成矿靶区,并在条件允许下,生成地下矿体的三维分布预测。
RC平台中的AI智能体体系被划分为多个职能模块,分别从地质合理性、工程可行性和经济可行性角度协同工作。例如,部分智能易倍股份有限公司体用于资产初筛和横向比较,部分负责解析技术文件和历史数据,部分则负责结合市场与成本评估。
在实际应用中,RC已在蒙古南戈壁项目中完成一次高效测试。面对当地历史数据不足的情况,Deep Optica利用其数据清洗能力pipeline,在一周内抓取并对齐了7倍于原有规模的数据,形成矿体预测并提出4个钻探建议,其中3个与浅层矿体相符,将评估周期缩短了90%以上。
此外,Deep Optica还获得了UCL(伦敦大学)教授、RL China发起人汪军的支持,其在决策智能领域的经验提供了向“世界模型”演进的技术方向。
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