  作者：李熵 编译：AI商业周刊 “变现”是当下阶段人工智能公司面临最重要的难题，表面看来人工智能已经在安防、医疗、教育、智能手机、汽车、金融等诸多行业纷纷落地，但这些行业实际上能产生的营收并不十分乐观。而且诸多均为to G类的项目，资金周期长，现金流不充裕。再加上人工智能人力和物力成本较高，行业面临较大挑战。 马云说：“选择比努力重要，眼光比能力重要!” 那么人工智能变现除了以上这些主流赛道，还有没有新的蓝海呢？近日，一家加拿大人工智能公司Goldspot就把目光瞄准了人类最古老的行业之一——黄金开采。该公司仅成立三年就已在多伦多证券交易所创业板上市。 几个世纪以来，黄金开采出现了许多创新，但近年来创新已经放缓。在去年的“跟踪趋势”报告中，德勤分析师观察到，“50年前的矿工如果进入今天的矿山，就会发现变化不大，这种情况在其他行业肯定不成立。” 如果研究过去20年的黄金勘探支出，2012年的支出达到峰值，达到61亿美元。从那以后，只发现了四个金矿床。在2012年之前，该行业过去常常每年发现十个。 Goldspot使用人工智能来改善矿物勘探，通过开发能够摄取不同数据的AI系统来改变经验主义的采矿方式，从中发现潜在的金矿位置。 具体而言，Goldspot将30多年的历史遥感、采矿和勘探数据整合到一个综合的功能性地质模型中。然后，使用该地质模型来识别现有和历史开采矿床的数据层中的相关性，进而能够识别具有最高前景潜力的目标区域。 目前，Goldspot通过仅使用4%的地质表面、矿物的拓扑数据，能够预测加拿大86%的金矿带现有金矿床。 美国内华达洲Jerritt Canyon矿场的勘探副总裁Jamie Lavigne表示，“Goldspot已经为The Jerritt Canyo项目地区生产了一个非常高质量的三维地质模型，为继续勘探提供了良好的基础。我们期待通过对数据的详细评估（AI技术）来推导出优先目标。JerrittCanyon Gold的管理层期待未来与Goldspot合作继续探索和开发Jerritt Canyon矿区。” Goldspot创始人兼总裁丹尼斯·拉维奥莱特（DenisLaviolette）说，“有些人称Goldspot为'黄金产量到顶'，但我更倾向于将其视为'发现到顶'，这是一个旨在使用人工智能（AI）和机器学习，彻底改变矿产勘探业务的第一个公司。“ 这家总部位于蒙特利尔的公司才刚刚成立三年，已经获得了一些矿业巨头的支持，其中包括美国全球投资者弗兰克·霍姆斯（FrankHolmes）、埃里克·斯普洛特（Eric Sprott）、罗伯·麦克尤恩（Rob McEwen）、矿业金融家三旗（TripleFlag）和霍奇森（Hochschild），而且加拿大金矿巨头公司Integra Resources和Yamana Gold为早期客户。 2016年，Goldspot在Integra淘金挑战赛中获得第二名，该竞赛全球申请人数多达4,600人。目前Goldspot的团队有23个专业人士，包括6个博士学位。 Goldspot核心团队(点击查看高清图) Goldspot表示，发现一些材料的新来源包括铜、黄金甚至是钴都是非常艰难的。勘探出新矿产的成功率很低，只有0.5%，如果在已知的矿产资源附近探索，成功率也仅仅只会上升至5%。而且勘探所需的费用支出仍然处于历史高位，在过去几十年中，用于黄金勘探的费用大约在543亿美元，但发现金矿的速度却在下降。 而AI的应用会降低勘探活动的风险，还带来了很多其它的好处，包括减少支出、获得有价值的数据、提高发现矿产的速度等等。 采矿业是一个占主导地位的行业，它为全球各国创造了大量业务，也影响了经济的各个方面，为电子到能源的几乎每个领域提供了所需的原材料。 采矿业利润丰厚，但它也面临着电力、基础设施、健康、安全、资金分配方法、商品价格、环境后果等问题。为了更好地处理场景并克服现有的挑战，人工智能和机器学习正在采矿行业带来重大突破。 在人工智能的帮助下，可以克服采矿中与工作相关的风险，如吸入粉尘、因采矿地点的噪音而导致的听力伤亡、化学风险和坍塌风险。运营、生产力和浪费也可以得到更好的管理。总之，人工智能让采矿变得更安全，同时也降低了成本。 人工智能可应用于采矿的各种场景 其实除了Goldpsot，全球还有诸多公司已经将AI应用于采矿的各个环节和场景，并取得了重大突破。 1、加拿大公司Motion Metrics正在使用碎片分析（Fragmentation Analysis）——一种基于人工智能模型，精确测量铲斗内的岩石碎片的方法。在这一过程中，收集到的数据可通过有效载荷监测和通过检查齿磨损优化换齿，为爆破工程师提供有价值的反馈，提高生产率。 2、挪威一家跨国公司Tomra开发了矿物和矿石分选设备，该设备利用传感器将重要的矿石与废石分离，有助于提高运营的能源和成本效益。 3、一家名为Petra的数据科学公司开发了一种人工智能算法，该算法能在一分钟内自动对指定的矿石进行碎片分割，而手工完成时需要一个多小时。 4、BHP是一家总部位于墨尔本的矿业公司，在智利进行了一项铜矿开采项目，该公司使用基于神经网络技术的智能帽来分析司机的脑电波，以便根据情况采取行动。一旦他们成功测试，这项技术将被集成到150辆卡车，以加速生产力和保证安全。 5、巴西一家金属矿业跨国公司Vale采用预测分析法来提高机器寿命，并减少资本投资。他们预测卡拉贾斯（ Carajas ）和维多利亚（Victoria，巴西境内）煤矿的铁路故障率高达85%，从而将运货卡车轮胎的使用寿命提高了30%，每年节省500万美元。 6、Goldcorp公司最近与IBM合作，为采矿勘探注入智能技术。IBM Watson正被用于研究钻井报告、地质调查数据和指定要勘探的区域，这有助于快速定位所需区域。 7、一家名为Dronedeploy 的公司正在使用无人机收集空中数据进行分析。一旦对数据进行分析，它将有助于创建地图和建立三维模型，以便进行准确的规划和关键计算。这项技术为公司节省了时间和金钱。 众所周知，印度拥有丰富的铁、锰、铝土矿、铬铁矿、煤炭等矿产资源。根据2012年的人口普查，大约有700万人在采矿业工作。它占工业部门GDP的10%到11%，接近1060亿美元。尽管印度是世界上最大的云母片生产国、第三大铁矿石生产国和第五大铝土矿生产国，但印度采矿业仍面临诸多障碍，包括土地可用性、过时的机制和无效的资本投资等。一份报告表明，CNN和人工智能等深度学习技术帮助了印度采矿业，随着人工智能在印度的研究加速，许多创业公司即将进入人工智能领域。 最近，许多矿业公司们就表示，人工智能等数字技术将彻底改变这个世界上最古老的行业之一，就像改变其他行业一样。这说明，矿业公司也将使用人工智能挖矿。而且据埃森哲估计，未来十年内，包括机器人技术和自动化技术在内的创新技术将为金属和采矿业创造 3210 亿美元的价值，相当于预期营收的 3% 到 4%。 来源：forbes、analyticsindiamag、globenewswire、newsfilecorp |
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