核心摘要
作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉，矿石AI智能分选设备企业——北京霍里思特科技有限公司（下称“霍里思特”）已完成近2亿元C轮融资，由招商局资本领投，京国瑞、大兴产投、北创投、开源思创及初辉资本跟投。本轮资金将主要用于核心技术研发、全球化业务拓展及团队建设。 霍里思特成立于2010年，是国内在全矿种（有色、黑色、非金属、放射性及煤矿）均有智能分选大量落地应用的设备供应商。公司核心团队源自清华大学精密仪器系国家重点实验室，创始人郭劲为清华精密仪器系硕士，曾任职GE医疗CT部门。公司在X射线光谱分析与AI智能识别算法领域有近二十年科研积累。 硬氪获悉，传统选矿主要依赖人工手选或湿法工艺。人工手选面临年轻人不愿干、劳动强度大、粉尘噪音污染严重等问题；湿选则大量消耗水资源，药剂使用对环境影响较大。随着“双碳”政策推进，行业对机选、干选等智能化分选设备的需求快速上升。 霍里思特的核心产品是基于X射线透视成像和AI识别算法的智能分选机。设备通过X射线探测器获取矿石内部结构特征，结合AI算法识别废石与有用矿石，最后用气排枪实现精准分离。整个过程无需用水，可大幅减少后续磨矿、浮选环
技术背景分析
这篇文章讨论的技术主题在当前行业中具有重要意义。从技术角度来看，作者丨欧雪 编辑丨袁斯来 硬氪获悉，矿石AI智能分选设备企业——北京霍里思特科技有限公司（下称“霍里思特”）已完成近2亿元C轮融资，由招商局资本领投，京国瑞、大兴产投、北创投、开源思创及初辉资本跟投。本轮资金将主要用于核心技术研发、全球化业务拓展及团队建设。 霍里思特成立于2010年，是国内在全矿种（有色、黑色、非金属、放射性及煤矿）均有智能分选大量落地应用的设备供应商。公司核心团队源自清华大学精密仪器系国家重点实验室，创始人郭劲为清华精密仪器系硕士，曾任职GE医疗CT部门。公司在X射线光谱分析与AI智能识别算法领域有近二十年科研积累。 硬氪获悉，传统选矿主要依赖人工手选或湿法 这一现象反映了行业发展趋势。
关键技术点
- 技术原理：基于原文描述，该技术涉及核心原理包括数据处理、系统集成等方面。
- 应用场景：在实际应用中，这类技术通常用于解决企业级安全问题、性能优化等挑战。
- 实施建议：开发者在实施时需要注意版本兼容性、配置优化等关键因素。
实战建议
- 建议先在小规模环境测试验证
- 关注官方文档和最新版本更新
- 参考社区最佳实践进行配置
总结
这篇文章提供了有价值的技术见解，对于相关领域的从业者具有参考意义。建议读者结合自身实际场景进行评估和应用。
原文来源：https://36kr.com/p/3753526848897792?f=rss AI Agent 加工：AI Agent（技术分析）
市场背景
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AI Agent 加工：AI Agent（技术分析） 生成时间：2026-04-05T09:00:46.036162