问题：传统选矿成本、环保和用工上的矛盾越来越突出。长期以来，一些矿山仍主要依靠人工手选或湿法选矿。人工手选劳动强度大，粉尘、噪声等职业健康风险更高；同时随着劳动力结构变化，涉及的岗位更难招聘、人员稳定性也不足。湿法工艺虽成熟，但对水资源依赖强，药剂使用带来环境压力，后续磨矿、浮选等环节能耗高，成本下降空间有限。在“双碳”目标和绿色矿山建设持续推进的背景下，行业亟需更高效率、资源消耗更低的分选技术路径。 原因：政策约束叠加产业升级，推动选矿环节加快向智能化、干法化演进。一上，节能减排要求和水资源约束倒逼工艺改造，矿山企业对“少用水、少用药、少排放”的装备需求增长明显。另一方面，矿石品位下降、伴生矿增多等因素提高了分选难度，传统方法难以同时兼顾精度、效率与成本。同时，传感器、成像和算法能力提升，为“先分后磨”“早抛废、减负荷”等流程优化提供了可行基础，成为矿山降本增效的重要抓手。 影响：智能分选正从单点设备应用走向流程优化，带动矿业绿色转型。据了解，霍里思特此次融资近2亿元，资金将用于核心技术研发、全球业务拓展与团队建设。公司通过X射线透视成像获取矿石内部结构信息，结合智能识别区分废石与有用矿石，并以气动喷吹实现快速分离。其特点是全流程无需用水，可减少后续磨矿、浮选等环节的无效处理量，进而降低能耗与药剂消耗，同时优化资源利用效率与环境治理成本。 从产业端看，智能分选装备若更多矿种、更多矿段实现规模化部署，将对矿山生产组织带来变化：一是降低对高强度人工岗位的依赖，改善作业环境；二是推动选矿从“粗放处理”转向“分级精准处理”；三是为矿山数字化运营沉淀数据资产，促进工艺参数优化和设备预测性维护。 对策：以核心部件自研、算法平台化和工程可靠性为抓手，形成可复制的产业能力。业内人士指出，矿山工况复杂、物料差异大，智能分选设备要实现规模应用，关键在于“看得清、判得准、跑得稳、维护省”。据企业介绍，其技术路线主要体现在三上：一是自研X射线探测器等核心部件，提升采集速度与精度，并降低维护成本；二是面向多矿种沉淀识别模型与数据体系，形成可迁移的算法平台；三是高皮带速度、大处理量条件下保持喷吹分离精度与整机稳定性，并通过防水、防泥、防尘、防爆等适应性设计提升现场可用性。 在产业落地上，企业表示其产品已进入多家大型矿业集团供应体系，并拓展至海外市场。近两年出货量保持在百台以上，业务规模持续增长。同时，企业在浙江湖州安吉投产智造中心，旨在提升产能与交付能力，以满足矿山客户对稳定供货与快速服务的需求。这也反映出智能矿山装备正从“项目制交付”逐步走向“规模化制造”。 前景：技术迭代与国际化需求将共同塑造下一阶段竞争格局。未来，矿石分选将朝多光谱融合、更高分辨率探测、更强泛化识别能力方向演进。随着矿山对“少人化”“连续化”“无人化”生产需求提升，智能分选设备不仅是单一工序装备，更可能成为连接采矿、选矿与数字化调度的重要节点。业内预计，干法分选在缺水地区、环保约束更强地区，以及需要前置抛废以降低成本的场景中渗透率将继续提高；同时，海外矿业市场对节能降耗、设备可靠性和本地化服务提出更高要求，企业在全球化拓展中将面临合规、渠道与交付体系的综合考验。
这项源自医疗影像技术的跨界应用，为传统矿业转型升级提供了可复制的技术路径；在全球资源竞争加剧、环保要求趋严的背景下，智能分选技术的突破具有现实意义。其应用实践也表明，通过科技创新在产业发展与环境保护之间实现更好的平衡，是迈向现代化矿业体系的重要方向。