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厉害了!两个哈佛博士用AI去非洲挖到了最大铜矿,全球亿万富豪抢着来投资【附人工智能应用场景分析】

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 趋势速递 • 2024-10-23 16:28:49 来源:前瞻网 E8441G1
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厉害了!两个哈佛博士用AI去非洲挖到了最大铜矿,全球亿万富豪抢着来投资

(图片来源:摄图网)

在深邃的地下,在那片人类肉眼难以洞察全貌的岩层深处,隐藏着大自然的宝藏 —— 铜矿。长久以来,矿工们凭借着经验、运气和有限的勘探技术在大地中寻找着这些珍贵的金属资源。然而,如今一种全新的力量正在改写这一传统的挖掘篇章,那就是人工智能(AI)。

今年2月,AI探矿技术初创公司KoBold Metals在非洲国家赞比亚明戈巴项目(Mingomba copper project)上成功发现了该国一个世纪以来最大的铜矿储量。

仅在前14个月,KoBold Metals才出资近1.5亿美元(约合10.69亿元人民币)买下了该矿床的多数股权。如此短的时间内便取得如此显著成果,充分证明了AI技术在矿产资源勘探中的高效性和准确性。

随着这一重大发现的公布,KoBold Metals在新一轮融资中也迎来了前所未有的热潮。根据美国证券交易委员会的文件,该公司已经筹集了4.91亿美元(约合35亿元人民币),目标筹集额更是高达5.27亿美元(约合37.5亿元人民币)。而公司在此次融资中的估值更是达到了20亿美元(约合142.5亿元人民币)。这笔资金将主要用于开发赞比亚的巨型铜资源,同时推动其他数十个勘探项目的顺利进行。

KoBold Metals的融资热潮吸引了众多富豪和机构的竞相追捧,其中包括微软联合创始人比尔·盖茨、亚马逊创始人杰夫·贝佐斯、阿里巴巴联合创始人马云以及OpenAI创始人山姆·奥特曼等科技和商业界的重量级人物。

据了解, KoBold Metals成立于2018年,总部位于美国硅谷,是一家专注于AI探矿初创公司。其创始团队由来自谷歌、NASA等科技公司的科学家和工程师组成,拥有丰富的技术背景和创新能力。这家公司今年以来之所以受到关注,核心就在于其通过AI技术进行数字化探矿开发。公司自成立以来,便致力于将地球科学、系统化数据分析与AI相结合,以加快勘探进度、降低矿产勘探的成本。

KoBold Metals推出的AI工具融合了信息效能(EOI)的概念,能够指导勘探人员在每个勘探步骤中收集最有用的数据,从而最大限度地减少不确定性。

除了赞比亚的明戈巴项目外,KoBold Metals还在澳大利亚、加拿大和美国等国的60多个地区展开勘探工作。同时,公司还与澳大利亚必和必拓、英国力拓等铁矿业巨头建立了紧密的合作关系,共同推动矿产资源的勘探和开发。此外,KoBold Metals还计划利用AI技术去寻找锂、钴、镍等多种其他的金属矿物,以提高电动汽车相关稀有金属的开采能力。

据了解,KoBold Metals三位创始人中,CEO Kurt House是哈佛大学的应用数学和地球科学专业的博士,总裁Josh Goldman则是哈佛大学的物理学博士,研究重点是量子计算。

KoBold Metals的成功案例为人工智能在资源勘探领域的应用提供了有力的范例。这也引发了人们对人工智能在其他行业的潜力和前景的探讨。随着人工智能技术的不断发展和应用,它已经逐渐渗透到各个行业,并在其中展现出了巨大的潜力。

人工智能应用场景广泛,互联网和金融行业渗透度最高

近年来,人工智能技术已广泛应用于安防、金融、交通、物流、医疗和零售等不同领域。由于各领域的复杂性、技术成熟度和数据公开水平不同,人工智能技术的渗透度也各不相同。根据IDC的数据,到2022年,中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业分别是互联网、金融、政府、电信和制造,其中金融和电信行业的人工智能应用增长速度最为显著。

图表2:2021-2022年中国人工智能行业应用渗透度分布(单位:%)

人工智能发展趋势

随着人工智能技术不断演进,人工智能已应用到人们日常生产、生活的方方面面。与此同时,人工智能风险引起普遍担忧,因此,对于安全可信人工智能技术的需要已经提升到前所未有的高度,推动人工智能可靠可控的发展成为全球共识。另一方面,随着传统行业数字化进程的提升,将提供海量的数据和丰富的应用场景,为人工智能的应用打开新的空间,使得其与社会各方面进一步融合。

图表21:中国人工智能行业发展趋势

中国科学院院士,清华大学教授姚期认为人工智能领域最明显的趋势有两个,一是怎样从弱智能走向通用智能;二是人工智能的发展,使得本来就已经相当明显的学科交叉工作变得更加活跃、更加重要。总结来说,人工智能在各方面发挥了催化作用,包括促进各领域加速交叉,促进科学与工程互动,在科学上也创造了新的领域、新的契机,它的前景辽阔。

北京大学信息科学技术学院教授高文认为,我们应加大对人工智能基础研究的投入,支持高校和科研机构开展前沿性的研究。鼓励科学家在算法理论、芯片技术等方面取得突破,为人工智能的发展提供坚实的理论基础。

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