Oxus：AI 找矿，点石成金

美国犹他州的宾厄姆峡谷铜矿是人类挖出来的最大的地坑。从卫星上看，它像是地壳上被撕开的一道伤口——直径4公里，深度超过1200米，把迪拜塔放进去，还得塞好几十栋才能平齐地面。

从犹他铜业公司到现在的力拓集团，人类在这个坑里挖了一百多年。

尹振第一次去矿坑的时候做了一个计算：过去一个多世纪，这个世界上最大的人造天坑所产出的全部铜，压缩成一个实心球体，半径只有80米。

“你可以想象，我们对地球做了多大的破坏，才得到了这么一点点东西。”

尹振，37岁，山东人，斯坦福大学前资深研究科学家。 2026年初，他辞去教职，创办了Oxus——一家用AI在地下几百米到上千米深处寻找铜、锂等关键矿产资源的公司。Monolith是它的第一个机构投资人。

公司名取自中亚的一条古河流，两千多年前，Oxus这条河是亚历山大大帝东征的战略要道，也是历史上东西方的天然分界线，见证了丝路千年的交流与连接。

Oxus聚焦于铜矿，铜是人类文明的基础材料——电网、电动车、风力发电机、数据中心，全都离不开它。但今天全球最大的Escondida铜矿的平均品位只有0.5%左右，搬动100吨岩石，只能提炼出不到半吨铜。而地下200米以下，品位可以到5%——同样的工程量，产出高出10倍。

问题是，你看不见地下。

Oxus的目标，就是试图去看见。

源头

89年生的尹振是石油大学本科、爱丁堡时移地震中心博士，研究方向是地震波勘探。 博士毕业后，他在挪威国家能源公司Equinor做油气地质勘探，后来到斯坦福一路做到研究科学家，联合创办斯坦福Mineral-X研究中心并担任负责人。

Mineral-X是全球最早、也是最具影响力的AI探矿研究机构。 从这个实验室里孵化和推动的公司包括KoBold Metals、TerraAI、Fleet Space Technologies、ExploreTech和Ideon Technologies——几乎覆盖了这个新兴行业的半壁江山。其中KoBold——被Bill Gates和Jeff Bezos投资、估值30亿美元、在赞比亚发现了十年来最大铜矿——早期的核心算法思路相当一部分源于Mineral-X。

“如果追本溯源的话，我们是源泉。”尹振说，KoBold的创始人Kurt House和他合著过决策模型论文，他课题组的学生也深度参与了赞比亚Mingomba铜矿的AI勘探设计。

尹振指导的斯坦福大学博士生 Sofia Mantilla Salas 凭借 AI 驱动矿产勘探研究，获 2025 年多伦多PDAC（全球最大矿业年会）竞赛第一名。

尹振在剑桥大学出版社出版的**《Data Science for the Geosciences》**获得了2025年PROSE Award最佳地球科学图书奖——这个奖被称为学术出版界的"奥斯卡"，这本书也是斯坦福地球科学领域数据科学课程的长期教材。 在学术之外，他还创办了硅谷矿业论坛（Silicon Valley Minerals Forum），每年把全球顶级矿业公司、科技企业、投资机构和政府代表聚到一起——如今这个会议一票难求。

目前，Oxus的核心团队来自斯坦福、MIT和清华，有人主导过BHP和Ero Copper全球大型铜金矿开发项目，有人在亚马逊AWS做了多年的Data Infra与AI平台建设，有人是吉尔吉斯斯坦籍、在中亚经营了十多年，也有来自加拿大、入选矿业名人堂的资深人士。

在人生的关键时期all in——尹振这样形容自己首次创业的决定。 他的妻子也辞掉了蒙特利半岛学院的教职，和他一起回到亚洲。她研究的是5500万年前的PETM极热事件——那次地球温度升高至少五度，南极还覆盖着森林。

“妻子也很支持我这次创业，她知道如果不进行能源转型，气候变化持续下去人类会面对什么。”

反其道而行之

Oxus找矿的整套方法，都建立在对一个事实的承认之上：“我们能够观测遥远星系，却仍然很难看清脚下200 米的地下世界。”

地下200米到1500米之间，是Oxus主战场，也是人类的认知基本上是一片盲区。仅有的信息来源是几十年甚至上百年间积累的地质模型假说、分辨率很低的地球物理数据，以及少量钻孔带回的岩芯样本。这些既稀疏又间接的数据，却承载着我们对地下世界的大部分认知。

140年来，人类把露在地表的矿基本找完了@KoBold Metals

想象一个场景：你拿着金属探测器去海滩寻宝。探测器响了——可能是有人丢失的金戒指，也可能是埋在沙子里的易拉罐。在矿产勘探中，这种误报无处不在。直升机拖着航磁探测设备飞过一片区域，信号异常点此起彼伏，但其中大量是假阳性——地下的各种构造差异都会制造干扰，看起来像矿体的东西可能什么都不是。

同一个信号，两种同样成立的假设。

绝大多数AI应用的逻辑是“收敛”——数据越多，模型越确定，预测越精准。但尹振认为，在数据极度稀缺的地下勘探中，这么做一定收敛到错误的答案上。他的方法恰好反过来：先发散，再收敛。

Oxus 的预测模型不会只输出一种地下结构，而是同时生成上千万个可能的地下结构——每一个都和已有数据吻合，但彼此形态各异。“你可以想象成有一千个地质工程师同时为你画地下的图，每个人画的都不一样，但每个人的图都跟你手上的数据不矛盾。”

这个三维随机生成器的数学基础，来自尹振所在斯坦福课题组和斯坦福教授Ronald Fedkiw早年的合作。Fedkiw是斯坦福唯一两度获得过奥斯卡科学技术奖的教授，他发明的Level Set方法最初用于电影视觉特效中的流体模拟，被尹振移植到了地下矿体的建模中。 从好莱坞的海浪特效到地下一千米的矿体预测，背后是同一套数学。

生成上千万个模型不是目的，是量化地质不确定性的开始。这之后，通过数据证据持续证伪，不断排除错误答案，让少数经得起检验的地质成矿假设最终得以保留。

Risk-to-return exploration decision making

尹振把这套方法论追溯到卡尔·波普尔——20世纪最重要的科学哲学家。波普尔一辈子只坚持一件事：科学和非科学的分界线不在于你能证明什么，而在于你敢让什么被推翻——索罗斯是他最著名的学生。

波普尔说：“一个假说要成为科学的，它必须是可以被证伪的。”我们地下的每一个模型就是一个假说——成千上万个假说同时存在。我们打第一个钻孔，拿到数据，一部分假说被推翻、排除；然后打第二个钻孔，又一批被推翻。这是一个不断缩小可能性空间的过程，每一步决策都在做减法。

传统勘探是归纳法——看几个数据点，猜一个答案，然后赌它是对的。Oxus是演绎法——借助生成AI穷举所有可能的答案，然后用每一个新证据去排除错的。 不是先验地宣称"矿在这里"，而是不断证明"矿不在那里"，直到答案自己浮现。

这套决策思想源自斯坦福智能系统实验室（Stanford Intelligent Systems Lab, SISL）的自主决策算法——同一类算法被用在自动驾驶和机器人上，处理的是同一个本质问题：在信息不完全的环境里，如何做出当下最优的行动。尹振把它引入了地下复杂系统，让勘探智能体能够持续学习、推理并自主优化每一步决策。

这就是尹振说"和地球下围棋"的含义。

和地球下围棋一样进行地下钻孔决策

AlphaGo和李世石的对弈是完全信息博弈——棋盘上每颗子在哪，双方都看得见。但Oxus面对的棋盘是黑的：地球在给你捉迷藏，你每打一个钻孔只能掀开一小块棋盘。 你基于这一小块信息，决定下一个钻孔该打在哪——每一次落子，都是为了让黑暗中的棋局再明亮一点。

聆听地球

除了软件，Oxus还在做一件更具想象力的事情**——给地球装上麦克风。**

全世界的矿场里散布着成千上万个废弃钻孔，每个钻几百米到上千米深，花费几十万到几百万美元，打完取完岩芯之后就闲置了。尹振和技术团队正在合作研发一种超灵敏和低成本的声学元件，植入这些废弃钻孔的底部。

矿场的日常作业——爆破、机械运转、人造信号——会以声波的形式传入地下，不同的地质构造对声波的反射和衰减不同。几十个甚至上百个钻孔底部都装上“麦克风”，就相当于拥有了一个覆盖整个矿区的地下监听网络。“你就是在聆听整个地球的构造。”

但技术只是一半，商业模式是另一半；与KoBold 走资产持有开发路线不同，Oxus选择了“Joint Venture”。

“矿产资源的开发不仅需要技术，还需要政府关系、当地运营经验和大量资本——这些都是大矿企有而我们没有的。我们带来的是勘探范式的改变。”

Oxus用AI帮助大型企业在中亚和蒙古发现关键矿产，双方共享权益。 这个模式容错率更高——大公司的风险承受能力远强于创业公司，而Oxus的AI降低勘探成本、缩短周期，等于变相帮大公司提高了对失败的容忍度。

在哈萨克斯坦，Oxus的JV项目由该国负责AI政策的副总理亲自推动。 "我们不是去夺取资源，而是把最前沿的 AI 和国际团队带到当地，与本地伙伴共同创造价值。"

实际上，矿产资源的地缘博弈正在加剧：亚洲消耗了全球近80%的铜，但供给的80%来自拉丁美洲。巴拿马运河、地缘政治、马六甲海峡——任何一个环节出问题，亚洲的矿产供应链就会震荡。

左一为尹振，中间为哈萨克斯坦负责AI的副总理Zhaslan Madiyev， 右一为Oxus团队成员Alex Ershov (MIT MBA'26)

Oxus选中亚和蒙古作主战场，本质上是在为亚洲的能源转型寻找一条更短、更近、更稳定的供给路径。

天与不取，反受其咎

所有这些技术和路径的背后，是一个简单的算术问题。

一个美国人一生铜消耗量大约595公斤，中国大约100公斤，印度只有30公斤。印度是全球第一大人口国，正在快速现代化。如果14亿印度人要过上中国人的生活水平，14亿中国人要过上美国人的生活水平，所需要的铜——"把整个地球翻一遍也找不到这么多"。

从青铜时代至今，人类总共生产了大约7亿吨铜。而实现2050年净零排放还需要额外14亿吨——人类有史以来全部产量的两倍。而 AI 数据中心、机器人正更进一步推高需求。

五千年 vs 25年@IEA、S&P Global、USGS

人类正处在第四次能源和材料转型之中。 每一次转型不是意味着不再需要地球资源，而是需要的资源种类发生了转移——这一次，"未来的石油和天然气就是铜和锂等关键金属"。

尹振用了一个古语来解释自己为什么辞职创业：天与不取，反受其咎。

我们也可以换个角度去理解这句话：一个在地球资源领域浸泡了十五年的人，在斯坦福建立了全球顶级的AI探矿研究中心，亲眼看到自己课题组的技术在赞比亚发现了世界级铜矿——他比任何人都清楚，这套东西是work的。

不是做一家SaaS公司卖软件给矿企，是亲自去中亚的山地和蒙古的草原上，用AI和声波给地球做CT扫描，在几百米深的地下找到那些被藏了几十亿年的东西。

"我们不做黄金。矿业带来的大部分战争和环境污染都和金矿有关，而黄金的95%又都重新回到了地下储存。我们的使命是寻找那些真正驱动产业人类发展的资源。"

他说完这句话之后顿了一下，又补了一句："当然你也可以用我们的技术找黄金，但那不是我们的志向所在。"

Oxus成立于2026年，由斯坦福大学前资深研究科学家、Mineral-X研究中心联合创始人尹振（David Zhen Yin）创立，注册于新加坡。公司致力于将下一代AI技术与地球科学深度融合，在中亚和蒙古等资源富集但勘探不足的区域发现能源转型所需的关键矿产资源。核心团队来自斯坦福、MIT和清华，并获得哈萨克斯坦政府层面的直接支持。Monolith参与了早期投资。

Note

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