36氪独家｜「霍里思特」获1亿块钱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

  36氪获悉，近日矿业智能化分选系统提供商「霍里思特」已完成1亿块钱A轮融资，由安信证券领投，老股东国科嘉和、启迪之星创投跟投。本轮融资将大多数都用在加大研发投入，研究新一代智能光谱分选算法及技术，同时进一步扩充产品线，加速海内外市场的推广。

  成立于2010年的霍里思特是启迪之星壹计划企业，拥有完全自主的多光谱探测器及算法的研发和升级迭代能力，公司自研的多款矿石检测的算法模型，已在多个矿种实现了国内矿山的首台套智能选矿设备装机运行。同时，霍里思特也是目前国内唯一在煤矿、有色、黑金属、非金属、放射性矿全矿种都有分选工业落地应用的智能分选设备供应商。

  霍里思特COO、算法总设计师童晓蕾告诉36氪，过去一年里，公司在产品和市场方面取得了重要进展。产品方面，2021年公司上线两大系列分选机，以及全新的108系列都已落地投产。

  相比于之前的X104系列，K104和T104新增可选全系列宽度，意味着客户可根据不同产能适配不同的产量。此外，两个新系列还提供一分为三的关键功能，让客户无需串联多台设备，仅能靠一台设备就能一次性完成产品矿、废矿和再加工中间矿物的分选。

  考虑到部分矿山只有少数的空间安装分选设备，全新108系列在产品的原理结构上有了较大变化，其安装体积比104系列更为紧凑，不到104系列的二分之一，实现了小占地面积下的大产量。同时，该系列还能兼容5mm的小粒级分选，结合104系列，基本可实现矿山全粒级的分选。

  市场方面，最初霍里思特的智能分选业务主要聚焦在矿山（金属及非金属矿）领域，而公司在2021年郑重进入了煤矿市场，加速了公司对市场体量的扩张和产品线的完善。此外，公司的智能分选设备也在2021年正式完成海外出口，开始在海外市场安装落地。

  长期以来，矿业一直面临安全生产、运营管理、劳动力紧缺等多方面挑战，其中在选矿环节，传统的粗放型采选模式存在高能耗、高固废等问题。随着我们国家矿产资源的不断开发和应用，开发难度逐渐增大，尤其是“双碳”目标的提出，传统的开发技术已难以满足矿业的发展需求，贫矿多、选矿难等问题急需智能化方案来解决。

  选矿智能化发展的背后，慢慢的变多的高端分选装备加速落地，催生了千亿级新市场。据相关多个方面数据显示，目前新增的中国矿业细分市场规模约2000亿人民币，全球市场则超过5000亿人民币。据《全国矿产资源节约与综合利用报告（2019）》显示，截至2018年年底，我国尾矿累积堆存量约为207亿吨，选矿设备存在巨大的市场潜力。

  为了加速矿业的工艺流程智能化发展，霍里思特提出了智能化分选解决方案，通过自研高精度信号采集系统、实时AI识别算法、超高速喷吹算法等技术，开发了多系列的全自动智能分选机。其中，T系列主要是针对煤矿市场，K系列则针对矿山市场。

  其中，霍里思特基于XRT（X-ray Diffraction Topography，简称“X射线形貌术”）技术研发的矿用104系列分选机，能在无介质辅助下精准识别超高速状态下的矿石外表和内部特征。通过自学习AI智能算法，104系列分选机实现精准、高效、绿色安全的矿石分选作业，可大范围的使用在矿石采选中的预先抛废、废石提精、块煤排矸等环节，解决很多矿山由于原矿品位低，运输及选矿成本居高不下的问题。

  运输及选矿成本的降低为用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，因此公司会结合实际应用的反馈快速对设备机械结构可以进行更新迭代，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慢慢的变多，积累的数据量慢慢的变大，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，有的需要对设备做版本迭代，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，市场之间的竞争激烈。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很有高的要求。

  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）、同方威视等有名的公司。其中，公司董事长、CEO郭劲拥有15年X射线年创业经验，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、中铝集团等有突出贡献的公司。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们国家智能矿山的转型与发展。

  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。

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