当矿产遇上AI：矿业新时代的崛起

传统矿业的挑战与机遇

在全球经济的宏大版图中，矿业始终占据着举足轻重的地位，是支撑现代文明发展的基础性产业。从古老的手工挖掘，到如今大规模机械化作业，矿业的发展历程见证了人类生产力的巨大飞跃。然而，传统矿业在当下也面临着诸多严峻挑战。

在开采效率方面，传统的开采方式依赖大量人力和基础机械设备，流程繁琐且耗时费力。例如，地下开采时，矿工需要在复杂的巷道中穿梭，手动操作设备进行矿石挖掘，不仅效率低下，还面临着诸多安全风险。据相关数据显示，一些传统矿山的开采效率仅为先进水平的 30% - 50% ，导致资源开采周期长，无法及时满足快速增长的市场需求。

资源利用率问题也十分突出。传统的选矿技术和工艺难以将矿石中的有用成分充分提取出来，大量有价值的矿物被遗留在尾矿中。以某大型铜矿为例，其传统选矿工艺的铜回收率仅为 70% 左右，这意味着近 30% 的铜资源被白白浪费。这种低利用率不仅造成了资源的短缺，还增加了后续资源开发的难度和成本。

环保问题更是传统矿业无法回避的痛点。矿山开采往往伴随着大规模的土地破坏，露天开采会直接剥离地表植被和土壤，导致土地沙化、水土流失等问题。同时，矿石加工过程中产生的大量废水、废气和废渣，含有重金属、有害物质等，对周边水体、空气和土壤造成严重污染。曾经有一座铅锌矿，由于废水未经有效处理直接排放，导致周边河流重金属超标，鱼类大量死亡，农田无法耕种，生态环境遭受了不可逆的破坏。

不过，随着数字化时代的到来，传统矿业也迎来了前所未有的转型机遇。数字化技术为矿业的发展注入了新的活力，开启了通往智慧矿业的大门。通过物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术的融合应用，矿业企业能够实现生产过程的全面监控和精细化管理。例如，在矿山设备上安装传感器，实时收集设备的运行数据，通过大数据分析提前预测设备故障，及时进行维护，减少设备停机时间，提高生产效率。

鑫源矿业：绿色智能矿山的先锋

鑫源矿业 80 万吨选厂改造项目详情

在川西高原，一座绿色智能矿山的建设正在如火如荼地进行，它就是鑫源矿业 80 万吨选厂改造项目 。作为川西高原首座高原绿色智能矿山，该项目备受瞩目。

鑫源矿业 80 万吨选厂改造项目总投资 2.55 亿元，建设周期预计 7 个月。在这短短 7 个月的时间里，项目团队将完成一项艰巨而伟大的任务。他们将采用国际先进的选矿技术和一流设备，对现有的选矿厂进行全面升级改造。从设备选型上就能看出其先进性，粗碎选用 C96 颚式破碎机，这种破碎机具有破碎比大、效率高、能耗低等优点，能够快速将大块矿石进行初步破碎；半自磨采用湿式半自磨机，球磨采用湿式格子型球磨机，配合浮选设备采用的 KYFⅡ 型、XCF Ⅱ/KYFⅡ 型组成机组，以及精矿脱水选用的高效自动压滤机，形成了一套完整且高效的选矿生产线。

建成后的鑫源矿业选厂将实现年处理矿石量 80 万吨的目标，销售收入年产值可达 8 亿元以上，上缴税收 1.5 亿元。这不仅意味着鑫源矿业自身经济效益的大幅提升，也将为当地经济发展注入强大动力，创造更多的就业机会，带动相关产业的协同发展。

聚焦三大目标，推动产业升级

鑫源矿业 80 万吨选厂改造项目聚焦 “设备大型化、控制智能化、管理数字化” 三大目标，这三大目标犹如三把钥匙，开启了鑫源矿业绿色矿业发展、资源高效利用及产业升级的大门。

设备大型化是提高生产效率的关键一步。传统的小型设备在处理矿石时，不仅效率低下，而且能耗高。鑫源矿业引入大型设备后，能够实现规模化生产，大大提高了矿石处理能力。例如，大型破碎机和磨机的使用，减少了设备的数量和维护成本，同时提高了破碎和磨矿的效率，使得矿石能够更快地进入后续的选矿流程。 大型设备的稳定性和可靠性也更高，减少了设备故障停机时间，保障了生产的连续性。

控制智能化为矿山生产带来了更高的精准度和安全性。通过智能化控制系统，操作人员可以远程监控设备的运行状态，实时调整生产参数。当设备出现异常时，系统能够及时发出警报，并提供故障诊断信息，帮助维修人员快速定位和解决问题。在选矿过程中，智能化控制可以根据矿石的性质和品位，自动调整浮选药剂的添加量和浮选时间，提高金属回收率，降低生产成本。智能化的安全监控系统还能对矿山的各个区域进行实时监测，及时发现安全隐患，保障矿工的生命安全。

管理数字化则让矿山的管理更加科学高效。利用大数据、云计算等技术，鑫源矿业建立了数字化管理平台，实现了生产、物流、财务等各个环节的信息化管理。通过对大量数据的分析，管理者可以实时掌握矿山的运营情况，做出科学合理的决策。在物流管理方面，数字化系统可以优化运输路线，提高运输效率，降低物流成本；在财务管理方面，数字化系统能够实现财务数据的实时更新和分析，为企业的资金运作提供有力支持。数字化管理还促进了企业内部各部门之间的信息共享和协同工作，提高了工作效率和管理水平。

宇邦矿业：全面复产，银金属的新力量

在矿业市场的激烈竞争中，兴业银锡于 2025 年初完成了对宇邦矿业的收购，这一举措如同一颗投入湖面的石子，激起了层层涟漪。此次收购不仅是兴业银锡业务布局的一次重大战略升级，更是对银金属市场格局的一次重塑。

宇邦矿业采选规模达 165 万吨 / 年，目前已全面复工复产，其主营产品系银金属。宇邦矿业核心资产为位于内蒙古自治区巴林左旗的双尖子山矿区银铅矿采矿权 。该矿区地理位置优越，交通便利，南距巴林左旗政府驻地林东镇公路运距约 90km，距富河镇 15km，有 S307 省级公路和简易公路相通，其中矿区至 S307 公路之间的简易公路距离约 6km，矿区有村级水泥路面与省县级公路互通，与外部四季均可通行汽车；另外，林东镇有铁路与外部相通，并设有林东站，为矿石的运输和销售提供了便利条件。

宇邦矿业拥有丰富的矿产资源。根据相关资料，其现有拥有 1 宗采矿权，占地 10.9 平方公里，3 宗探矿权，占地面积共计 25 平方公里。2017 年 12 月备案的数据显示，截止 2017 年 3 月 31 日，已备案的主、共生矿产保有资源储量 (121b+122b+333) 矿石量为 15,897.87 万吨，银金属量 15,129.30 吨，铅金属量 389,119 吨，锌金属量 1,500,462 吨，主、共生矿产中银平均品位 138g/t，铅平均品位 1.03%，锌平均品位 1.46%；另含有伴生银金属量 3,110.08 吨，伴生铅金属量 461,905 吨，伴生锌金属量 388,170 吨。丰富的资源储量为宇邦矿业的持续发展奠定了坚实基础。

全面复工复产的宇邦矿业，正以崭新的姿态投入到生产运营中。在生产管理方面，宇邦矿业借鉴先进的矿山管理经验，建立了完善的生产管理制度和质量控制体系，确保生产过程的高效、稳定和安全。通过加强员工培训，提高员工的操作技能和安全意识，使得生产效率得到了显著提升。在技术创新方面，宇邦矿业积极引进先进的采矿、选矿技术，不断优化工艺流程，提高资源利用率和产品质量。采用先进的浮选技术，提高了银铅精矿的品位和回收率，降低了尾矿中的金属含量，减少了资源浪费和环境污染。

对于兴业银锡而言，收购宇邦矿业具有重要的战略意义。从资源储备角度来看，宇邦矿业丰富的银铅锌资源，进一步充实了兴业银锡的资源库，增强了其在银金属市场的话语权。在市场竞争方面，兴业银锡通过整合宇邦矿业的资源和生产能力，实现了规模经济，降低了生产成本，提高了市场竞争力。两者在技术、管理和市场渠道等方面的协同效应也逐渐显现，为兴业银锡的未来发展开辟了更广阔的空间。

俄铝的印度布局：收购印度氧化铝精炼厂

在全球铝业市场的激烈竞争中，俄铝的每一步行动都备受瞩目。2025 年 3 月 13 日，俄铝做出了一项重大决策，其全资附属公司与 Pioneer 公司集团及 KCap 公司集团订立协议，以分阶段收购 Pioneer Aluminium Industries Limited 股份 。这一消息如同一颗重磅炸弹，瞬间引起了全球铝业市场的广泛关注。

俄铝此次收购行动有着深刻的背景。近年来，全球铝业市场面临着诸多挑战和机遇。随着全球经济的发展，铝作为一种重要的基础金属，在建筑、汽车、航空航天等众多领域的需求持续增长。然而，铝土矿资源的分布不均以及供应链的不稳定，给铝业企业的发展带来了一定的困扰。印度作为一个经济快速增长的国家，铝土矿资源丰富，且政府积极推动制造业的发展，使得铝产品的市场需求日益旺盛。Pioneer Aluminium Industries 拥有并经营位于印度安得拉邦的冶金级氧化铝精炼厂，额定年产能 150 万吨，其在印度铝业市场中占据着重要地位。俄铝瞄准这一机会，通过收购 Pioneer Aluminium Industries 的股份，旨在加强其在铝土矿及氧化铝领域的布局，提升自身在全球铝业市场的竞争力。

从收购过程来看，俄铝采用了分三个阶段最多收购目标公司全部股本 50% 的策略。于第一阶段，公司收购目标公司 26% 股份，总代价为 2.4375 亿美元，加上协议规定的就营运资金净额及债务作出的适当合约调整金额。这种分阶段收购的方式体现了俄铝的谨慎与精心布局。从财务角度而言，分阶段收购可以帮助俄铝有效管理风险。当前国际铝业市场环境复杂多变，尚未出现明显的复苏迹象，谨慎投资是明智之举。通过逐步投入资金，俄铝可以根据市场变化及时调整策略，降低投资风险。分阶段收购也有助于俄铝更好地了解 Pioneer 公司的运营情况与市场定位，减少信息不对称所带来的潜在损失。随着收购的推进，俄铝能够逐步融入印度市场，熟悉当地的商业环境、政策法规和市场规则，为后续的发展奠定坚实基础。

此次收购对俄铝具有重要的战略意义。在铝土矿供应方面，俄铝与卖方均有意按各自股权比例向目标公司供应铝土矿，这意味着俄铝将有机会直接接触并参与到印度的铝土矿资源开发中，未来在铝土矿的供应链上，俄铝可以通过 Pioneer 直接获取原材料，降低对外部供应商的依赖。在全球铝土矿需求不断上升的背景下，掌握稳定的铝土矿供应源对于铝业企业的发展至关重要。俄铝通过此次收购，保障了自身原材料供应的稳定性，增强了企业的抗风险能力。在氧化铝获取方面，俄铝可以自目标公司获得氧化铝，进一步完善了其产业链布局。从铝土矿开采到氧化铝精炼，再到铝产品生产，俄铝构建了更加完整的产业链，提高了企业的综合竞争力。通过整合资源和优化产业链，俄铝能够实现协同效应，降低生产成本，提高生产效率，从而在全球铝业市场中占据更有利的地位。

AI 在矿业中的深度应用

智能化开采与选矿

在当今矿业领域，AI 技术正以前所未有的深度和广度融入其中，为传统矿业带来了颠覆性的变革。智能化开采与选矿作为 AI 应用的重要领域，展现出了巨大的优势和潜力。

在开采环节，AI 技术与智能设备的结合，实现了开采流程的智能化和自动化。一些矿山引入了无人驾驶的采矿设备，如无人驾驶矿车、智能挖掘机等。这些设备通过搭载先进的传感器和 AI 算法，能够实时感知周围环境，自动规划行驶路线和作业任务。在澳大利亚的一些大型矿山，无人驾驶矿车已经广泛应用于矿石运输。这些矿车可以 24 小时不间断运行，根据预设的路线将矿石从开采点运往指定地点。它们通过激光雷达、摄像头等传感器实时感知路况，自动避开障碍物，大大提高了运输效率，同时减少了人工驾驶带来的疲劳和安全风险。

AI 算法还能对开采过程进行优化。通过对地质数据、矿石品位分布等信息的分析，AI 可以精准地确定开采区域和开采顺序，避免盲目开采，提高资源开采效率。在某金属矿山，利用 AI 技术对地质数据进行分析后，开采效率提高了 20% 以上，矿石损失率降低了 15%。

选矿环节同样离不开 AI 的助力。传统的选矿方法往往依赖人工经验，难以实现精准控制。而 AI 技术的应用，使得选矿精度得到了大幅提升。例如，基于机器学习和图像识别技术的矿石分选设备，能够快速准确地识别矿石中的有用成分和杂质，实现矿石的高效分选。长沙某装备制造有限公司申请的 “一种适用于锂辉石的选矿装置” 专利，通过在荧光机构内设置紫外模块、透镜模块和图像采集模块，利用紫外线激发矿石，结合图像识别技术，有效提高了锂辉石的选矿精度。这种技术的应用，不仅提高了锂辉石的回收率，还减少了后续处理成本，提升了整体开采效率。

在浮选过程中，AI 技术也发挥着重要作用。浮选是一种常用的选矿方法，其过程复杂，影响因素众多。传统的浮选过程依赖人工调节药剂添加量、浮选时间等参数，难以实现最优效果。而基于人工智能的浮选过程优化技术，通过机器学习算法对大量的浮选数据进行分析，能够实时调整工艺参数，实现浮选过程的智能化控制。根据相关研究，采用 AI 优化浮选过程后，选矿回收率提高了 5% - 10%，药剂消耗降低了 15% - 20%，有效提高了选矿效率和经济效益。

矿山管理与决策支持

AI 技术在矿山管理与决策支持方面同样有着广泛而深入的应用，为矿山企业的高效运营和科学决策提供了有力保障。

在矿山设备维护预测方面，AI 技术发挥着关键作用。矿山设备通常工作在恶劣的环境中，长期高负荷运行，容易出现故障。一旦设备发生故障，不仅会导致生产中断，还会带来巨大的经济损失。利用 AI 技术，通过在设备上安装各种传感器，实时收集设备的运行数据，如温度、振动、压力等，再运用机器学习算法对这些数据进行分析，能够提前预测设备可能出现的故障。某大型矿山企业引入 AI 设备维护预测系统后，设备故障率降低了 30%，设备维护成本降低了 25%。该系统通过对设备运行数据的实时监测和分析，能够在设备出现故障前及时发出预警，提醒维修人员进行维护，避免了设备突发故障带来的损失。

安全监控是矿山管理的重要环节，AI 技术的应用为矿山安全提供了更可靠的保障。通过 AI 驱动的实时监测系统，结合视频监控、传感器等设备，能够对矿山环境进行全方位、实时的监测。一旦检测到瓦斯浓度超标、机械故障、人员违规操作等安全隐患，系统会立即自动触发报警，并启动相应的应急响应措施。在一些煤矿中，利用 AI 技术实现了对井下瓦斯浓度的实时监测和预警。当瓦斯浓度接近危险值时，系统会及时发出警报，通知矿工撤离现场，同时采取通风等措施降低瓦斯浓度，有效预防了瓦斯爆炸等事故的发生。基于计算机视觉和深度学习的智能头盔和穿戴设备，能够自动识别作业人员是否正确佩戴劳保用品，提高作业人员的安全意识和操作规范性。

矿山的供应链管理也因 AI 技术的应用而变得更加高效。AI 驱动的调度和优化系统，能够根据矿石产量、运输距离、车辆状态等多方面因素，智能规划矿石运输路线，合理安排运输车辆，提高矿石运输效率，降低运输成本。通过实时监控供应链的各个环节，AI 系统还能及时发现潜在的问题，如运输延误、库存积压等，并提供相应的解决方案。某矿山企业利用 AI 优化供应链管理后，运输成本降低了 18%，库存周转率提高了 20%，大大提升了企业的运营效率和经济效益。

AI 技术还为矿山管理者提供了数据驱动的决策支持。通过对矿山生产、设备、安全、销售等各个环节的数据进行收集、分析和挖掘，AI 系统能够为管理者提供全面、准确的信息和决策建议。在制定生产计划时，AI 可以根据市场需求预测、矿石储量、设备产能等数据，制定出最优的生产方案，确保企业在满足市场需求的同时，实现资源的合理利用和经济效益的最大化。在投资决策方面，AI 通过对行业趋势、市场动态、企业财务状况等多方面数据的分析，为管理者提供决策参考，帮助企业把握投资机会，降低投资风险。

AI 矿业的无限可能

当前，矿业正处于从传统模式向数字化、智能化转型的关键时期，变革趋势不可阻挡。鑫源矿业、宇邦矿业的发展以及俄铝的战略布局，都展现了矿业在新时代背景下积极求变、开拓进取的决心和行动。这些企业在资源整合、技术升级、产业布局等方面的努力，为矿业的未来发展奠定了坚实基础。

展望未来，AI 技术在矿业发展中拥有无限潜力和广阔的应用场景。在资源勘探方面，AI 有望进一步突破，通过对海量地质数据、地球物理数据和地球化学数据的深度分析，更精准地预测潜在矿床的位置和规模，提高找矿成功率，降低勘探成本和风险。在开采和选矿环节，AI 将持续推动智能化和自动化水平的提升，实现生产过程的精细化控制，进一步提高资源利用率和生产效率，降低生产成本和环境污染。在矿山管理方面，AI 将构建更加完善的智能管理体系，实现设备维护的智能化、安全监控的全方位化、供应链管理的高效化以及决策支持的科学化，全面提升矿山企业的运营管理水平和市场竞争力。

随着 AI 技术与矿业的深度融合，未来可能会出现更多创新的商业模式和产业形态。例如，基于 AI 的矿业服务平台可能会应运而生，为矿山企业提供一站式的技术解决方案、数据分析服务和运营管理支持。矿业企业之间也可能会加强合作，共同开展 AI 技术研发和应用，实现资源共享、优势互补，推动整个矿业行业的协同发展。

AI 矿业的发展也面临一些挑战，如数据安全、隐私保护、技术标准统一、人才短缺等。但随着技术的不断进步和相关政策法规的完善，这些问题有望逐步得到解决。我们有理由相信，在 AI 技术的引领下，矿业将迎来更加辉煌的明天，为全球经济的可持续发展提供更加坚实的资源保障。