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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，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，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。公司目前已完成浙江湖州安吉40000平方米智造中心的投产，为后续产能扩张做好准备。
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。与传统选矿方式相比，这套方案无需用水，可大幅减少后续磨矿、浮选环节的无用功和药剂消耗。传统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；湿法则大量消耗水资源，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正在快速上升。
从市场表现看，霍里思特已覆盖紫金矿业、中国五矿、国家能源集团、陕煤等大型矿业集团，产品远销哥伦比亚、土耳其、巴西、印尼等多个国家和地区。公司近两年每年出货量超过100台，年产值达数亿元，近几年复合增长率保持在40%以上，设备回本周期普遍少于一年。在锑矿、磷矿、萤石矿、铀矿、弱磁性铁矿等细分矿种上，公司均实现了国内首台套落地。
技术要点
- X射线探测器自主研发：霍里思特在探测器研发上有超15年经验，采集速度、精度及长度均达国际领先水平，自研带来的维修能力可大幅降低客户售后成本，相比外购部件的竞争对手具备显著成本优势。
- 全矿种算法平台覆盖：产品销售覆盖有色、黑色、非金属、放射性及煤矿五大矿种，积累了海量矿石分选数据，形成了高壁垒的算法护城河，三维立体喷吹准确率达99.9%。
- 设备性能与适应性：皮带处理速度领先，处理量大，射线装置功率小，设备稳定可靠故障率低，具备防水、防泥、防尘、防爆的“四防”能力，可适应矿山恶劣环境。
关键洞察
1. 矿石智能分选正在从“可选”变为“必选”，窗口期只有两三年]
我判断，AI矿石分选赛道的渗透率拐点已经到来。霍里思特40%以上的复合增长率和每年超100台的出货量说明市场正在加速接受这项技术。双碳政策倒逼矿山企业必须降低能耗和污染，人工手选后继无人是刚性约束而非弹性偏好。这意味着未来两三年是设备供应商抢占标杆客户、跑马圈地的黄金窗口——等到行业格局基本落定，后来者的入场成本将成倍上升。
2. 出海能力将成为区分一线企业与二线企业的核心指标]
霍里思特目前自称“出海业绩第一”，但这个说法需要加一个限定词：在使用X射线智能分选的中国厂商中。真正的考验在于与挪威、德国、波兰等国际老牌企业的正面竞争。郭劲说要“正面竞争”而不是“差异化共存”，这个表态很关键。矿业设备的采购决策周期长、品牌门槛高，一旦在国际市场建立口碑，将反哺国内客户的信任度。出海不只是新增收入来源，更是技术实力的公开背书。
3. AI大模型和新型探测器是下一阶段竞争的分水岭]
郭劲提到要“借助AI大模型持续提升算法能力，新型X射线探测器、多光谱融合等下一代技术也在同步研发中”。这句话透露的信息是：当前的算法优势是动态的、不是静态的。矿石分选涉及大量非标准化场景，通用AI模型在特定矿种上的识别精度能否持续提升，将直接决定客户粘性和设备溢价能力。探测器的物理性能极限如果被突破，也将重构整个技术竞争格局。技术迭代速度慢的企业，三年后可能会发现自己曾经的壁垒已荡然无存。
思考
矿石智能分选这条赛道，表面看是传统矿山的设备升级需求，实际上暗含两条更大的叙事线。一是矿业安全与ESG——全球范围内矿山开采的环保合规压力只会越来越大，干选取代湿选不仅是成本问题，更是政策生存问题。二是AI在工业场景的规模化落地——矿业分选是一个高频次、高价值、可量化的AI应用场景，比大多数“AI+制造”的概念更接近PMF（产品市场契合）。如果霍里思特能在探测器硬件和算法软件两端同时保持领先，它有机会从设备商转型为矿业智能化的平台级玩家，而不只是卖几台分选机。
但风险同样值得警惕。矿业是强周期行业，商品价格波动会直接影响矿山资本开支意愿；此外，大型矿业集团自研智能分选设备的可能性虽然目前看还较远，但紫金矿业等头部客户对供应链的议价能力不容忽视。霍里思特需要在窗口期内尽可能多地锁定长期订单，并在海外市场建立根据地，才能在下一轮行业调整中存活下来。
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