矿业有个很现实的问题：关于同一块地，过去五十年可能有上百份地质报告，散在 PDF、扫描档、手写笔记跟旧系统里，没有人真的读得完。MinersAI 专攻的就是这一段，用文件理解与资料萃取技术把这些历史文献整理成可搜寻、可比对的结构化资料库，再据此产出高解析度的矿产潜势图。
功能特色与适用场景
功能上分两层：下层是地质文件的自动萃取——从扫描报告里认出钻孔座标、品位数据、岩性描述；上层是把这些资料跟地球物理图层叠起来，生成矿产机率图。对探勘团队来说，光是第一层「终于可以全文检索公司所有历史报告」就已经很有感。
适合手上握有大量历史档案的老牌矿业公司、矿权交易的尽职调查团队，以及需要快速摸清一个矿区历史的顾问。这套「非结构化文件转知识库」的思路，其实跟企业导入 RAG 检索是同一件事，只是领域换成地质。
主要功能
- 历史地质报告自动萃取
- 扫描档与手写纪录辨识
- 钻孔与品位资料结构化
- 高解析度矿产机率图
- 全文检索与跨报告比对
常见用途
- 矿权尽职调查
- 历史档案数位化与知识库建置
- 矿产潜势评估
- 跨年度探勘资料整合
主要功能
- 历史地质报告自动萃取
- 扫描档与手写纪录辨识
- 钻孔与品位资料结构化
- 高解析度矿产机率图
- 全文检索与跨报告比对
优点
- 解决矿业真正的老问题：历史资料读不完
- 把沉睡的档案变成可用资产
- 文件萃取能力对尽职调查特别实用
缺点
- 扫描品质太差的老档案辨识率仍有限
- 需要人工抽查验证萃取结果
- 定价需洽谈，非自助服务
使用场景
- 矿权尽职调查
- 历史档案数位化与知识库建置
- 矿产潜势评估
- 跨年度探勘资料整合
编辑点评
这其实是个「资料考古」的产品。很多产业的 AI 第一步都不是预测未来，而是先把过去搞清楚——矿业如此，医院、工厂、事务所也是。
常见问题
手写的旧地质笔记也读得出来吗？
部分可以，但辨识率取决于字迹与扫描品质。实务上建议把 AI 萃取结果当初稿，关键数据（座标、品位）仍要人工核对过再进资料库。
跟一般文件 OCR 有什么不同？
差别在领域知识。它认得地质报告的结构与术语，知道哪个数字是品位、哪个是深度，一般 OCR 只会把字认出来但不理解语意。
