算法|36氪首发｜「霍里思特」获1亿元人民币A轮融资，基于X射线+AI算法开发的智能选矿机已落地国内龙头企业( 二 ) x光|ai|36氪|创投圈

运输及选矿成本的降低为客户带来了更大的经济效益。在一个典型案例中，矿山在安装X104设备前，年采矿为700万吨，需108名手选工人，废石剔除率低于30% ，并产生了20%以上的地面尾渣排放。在安装了X104设备后，该矿山年采矿增长至800万吨，每班次仅需2名产线巡检工人，废石剔除率高达70%以上，且通过结合井下充填，实现无地面尾渣排放的绿色矿山建设。
整体来看，从2018年推出首台智能分选机X104到如今T、K系列的诞生，霍里思特的产品迭代路径主要沿着三个方面发展。一是在应用方面，由于实验室难以模拟出真实的工况环境，设备在实际落地后的很长一段时间里，会逐渐凸显出在可维护性和运行稳定性方面的缺陷，因此公司会根据实际应用的反馈快速对设备机械结构进行更新迭代，以更好地适应矿山的恶劣环境。
二是在分选性能方面，这主要是对算法、软件、控制技术的迭代。随着产品落地的矿山越来越多，积累的数据量越来越大，会促使团队进一步对算法进行研究和升级，帮助客户将设备维持在一个最佳的软件版本。
三是新产品的研发，在整个市场销售中，团队会收集到大量客户对产品功能和性能的新需求，有的需要对设备进行版本迭代，有的高端功能需求则要通过开发新一代产品来满足。
纵观整个矿业，国内如泰禾智能、军芃、美腾、好朋友科技等玩家，国外如奥地利Redwave、德国Mogensen、俄罗斯Rados、挪威Tomra等公司都在智能选矿设备赛道展开布局，市场竞争激烈。相比之下，霍里思特拥有多模型算法与核心探测器两大核心技术优势。
一方面，霍里思特基于机器学习和深度学习技术，实现了多种重金属矿和非金属矿的矿点、物质识别，并成功实现三维重建，算法识别不受矿石厚度的干扰。通过多种算法的融合，公司已打通全矿种分选设备。
另一方面，探测器作为智能分选设备的核心器件之一，霍里思特已积累了十余年探测器设计经验，公司自主研发的核心探测器具有敏感度高的特点，可覆盖煤矿、有色金属矿、非金属矿，以及探测难度更高的黑色金属矿和放射性矿。
实际上，霍里思特技术壁垒的构建与核心团队在X光领域的多年积累息息相关，尤其是高敏感度探测器的开发，需要团队对X光的处理算法、高精度信号采集技术的know how有着非常高的要求。
团队方面，霍里思特核心团队均为清华大学硕士、博士，来自美国通用电气（GE）、同方威视等知名企业。其中，公司董事长、CEO郭劲拥有15年X射线传感器研究、10年创业经验，曾担任GE医疗高级电子设计工程师；公司CTO、硬件总设计师汪海山博士具有20年硬件电路及控制逻辑研究经验，曾担任威视高级硬件设计工程师；公司COO、算法总设计师童晓蕾拥有10年X射线算法设计经验，曾担任GE医疗CT系统总设计师。
落地方面，霍里思特智能分选系统的总装机量已超100台，市场占比超过30% ，其中面向煤矿市场的T104系列在国内销售近30台，矿用市场的K104系列已完成近百台的安装运行，客户覆盖国家能源、阳煤集团、中煤集团、中国五矿、紫金矿业、中铝集团等龙头企业。同时，公司还与华为展开了5G矿山项目合作，联合多个赛道的玩家们一同推动我国智能矿山的转型与发展。
【算法|36氪首发｜「霍里思特」获1亿元人民币A轮融资，基于X射线+AI算法开发的智能选矿机已落地国内龙头企业】此外，公司正积极开拓海外市场，目前设备已出口哥伦比亚、塔吉克斯坦、摩洛哥等国，加速国产智能分选设备的全球化发展。接下来一年，公司将主要面向“一带一路”沿线矿物丰富的国家进行市场推广拓展。