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随着矿业竞争日趋激烈,投资者正加速布局人工智能(AI)技术,以提升非洲矿产资源勘探效率,在资源争夺中取得优势。
非洲矿产资源潜力
在非洲矿业投资峰会(Mining Indaba)期间,接受美国媒体 Semafor 采访时表示采访的投资者、企业高管及政府官员表示,AI 技术有望挖掘非洲地下尚未充分开发的矿产价值。外界普遍认为,非洲大陆整体勘探程度偏低,资源潜力巨大。
本周,(刚果〔金〕)与美国投资公司 Atlas Park 签署为期五年的合作协议。根据协议,Atlas Park 将利用其自主研发的人工智能软件,对该国历史矿产数据进行系统分析,并开展新的地质调查,以支持矿业投资决策。

Atlas Park 首席执行官 Kai Han 表示:“全球范围内,没有哪个地区比刚果(金)拥有更大的勘探潜力。我们希望通过投资勘探实现收益……而要高效推进勘探,必须构建更完善的数据环境。”
航空地球物理测绘公司 Xcalibur Smart Mapping 首席执行官 Andrés Blanco 表示,公司近年来已加大人工智能技术应用力度。Xcalibur 通过航空平台为包括 为包括贝宁、刚果(金)、尼日利亚、塞拉利昂和赞比亚在内的 15 个非洲国家提供自然资源高精度测绘服务。Blanco 表示,人工智能可整合地质、地球物理及历史勘探等多源数据,进行综合分析与建模,帮助分析师更准确判断矿产赋存潜力。“人工智能正在带来新的商业机会,”他说,“非洲大陆约85%的区域尚未得到系统勘探,这为投资带来不小挑战。”

Atlas Park 与 (刚果〔金〕)达成的协议,是金沙萨方面近期与多家美国企业及美国政府加强合作的一部分。刚果(金)正寻求更充分释放其自然资源价值。该国拥有丰富的铜、钴资源储量,而铜、钴作为人工智能技术及清洁能源产业链(如电池材料)的关键原材料,当前需求尤为旺盛。
Kai Han 未披露与金沙萨协议的具体金额,但表示,公司基于历史勘查数据开展的人工智能分析成果,将与刚果(金)国家地质局共享,以提升该国对矿产资源潜力的认知水平,并增强对矿业公司的吸引力。
Blanco 亦指出,人工智能技术部署有助于提升非洲国家的融资能力。“当前已有基于石油储量发行的债券,未来或将出现以矿产潜力为基础的融资债券工具。”

部分研究估计,非洲拥有全球约30%的已知关键矿产储量;但亦有观点认为,非洲在全球“关键矿产”产量及储量中的占比远低于此。阿克拉智库 IMANI 政策与教育中心分析师 Bright Simons 去年在 Semafor 专栏指出,非洲在全球关键矿产储量中的占比实际上可能不足 5%。
除矿产分类标准及“关键矿产”界定口径存在分歧外,制约非洲矿产资源评估的核心问题在于地质资料与勘查数据不足。世界银行最新研究指出,非洲整体勘查程度仍然偏低,已探明矿床开发程度亦显著不足。
在非洲布局的代表性企业包括美国勘探公司 KoBold Metals。比尔盖茨与杰夫贝佐斯(亚马逊创始人) 的支持,利用人工智能与机器学习技术在赞比亚识别电池金属矿床。
此外,总部位于洛杉矶的地下建模公司 Terra AI,以及总部位于亚利桑那州的自动化钻探企业 Durin,正通过提升矿业作业效率构建商业模式。两家公司高管均出席了此次峰会。
争议空间
S&P Global 发布的一份研究报告指出,随着人工智能在矿业领域的应用不断扩大,因需处理海量地质与生产数据,数据安全风险将显著上升。
报告作者同时强调,人工智能分析结果的可靠性高度依赖于输入数据质量;若原始数据存在偏差或缺陷,模型输出亦可能失真。报告指出,“如果数据来源及既有算法本身存在内在偏差,AI 系统给出的建议可能产生歧视性结果。”

AI 重塑非洲矿业格局
总部位于华盛顿的国际智库Milken Institute 非洲事务主席British Robinson 表示,在讨论非洲矿产资源需求时,有必要拓展“创新”的定义。
Robinson 指出,所谓创新,意味着不能仅依赖单一合作方,而应对非洲矿业既有开发模式进行系统性重构。“这意味着需要更多合作伙伴、不同类型的合作伙伴,以及适用于项目不同阶段的多元化融资工具和资金安排。”她强调,唯有如此,矿业项目才能真正具备“可融资性”(bankable)。
她还表示,美国政府规划中的关键矿产贸易区若引入“价格下限机制”(price floor),亦属于制度创新举措,有助于增强投资者信心与风险可控性。
ODI Global 近期发布的一篇研究论文中,分析师 Bright Simons 指出,应建立数字矿产信息权利框架,将地质情报(geological intelligence)转化为可交易资产类别,以释放数据要素价值。
在《Global Mining Review》上,地球与行星科学教授 Jef Caers 撰文指出,人工智能有望在矿产勘查、矿山开发以及关键矿产选冶加工等环节产生“深远影响”,并重塑行业技术路径与价值链结构。
人工智能驱动技术已开始重塑非洲矿业格局,且变革步伐有望进一步加快。若仅将其视为勘探工具,则未免过于片面。实际上,AI 更像是一套综合技术工具体系,使地质学家能够整合地质数据、地球物理信息与预测模型,在矿业项目不同阶段形成更具价值的决策支持。
其最直接的影响,在于提升项目确定性,增强资本吸引力。从智能手机、芯片到动力电池,相关矿产需求持续高位运行;然而,矿业项目长期面临地下资源禀赋不确定性这一核心风险。叠加外界对部分非洲国家政治风险的高估,AI 技术有助于通过数据建模与找矿预测降低不确定性,从而增强投资信心。
但潜在风险亦不容忽视。发达经济体在加速构建未来产业体系过程中,可能借助人工智能驱动的矿业技术更高效获取关键矿产资源,而资源国收益却未必同步提升。非洲国家政策制定者需在制度设计中纳入本地选矿、冶炼及深加工环节,确保资源开发与产业链延伸并行推进。否则,人工智能的广泛应用,或将被视为21世纪“新一轮非洲资源争夺”加速的关键节点。
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