创新汇聚苏州
2026年10月15日，NVIDIA创业企业展示 ─ 半程展示在苏州举行。恰逢NVIDIA初创加速计划及创业企业展示活动落地中国十周年，本次活动汇聚了来自全国的优质创业企业、知名投资机构、领军企业及生态合作伙伴代表，近700人共同参与技术分享、跨界圆桌对话、创业企业路演与专属展区互动，推动AI技术、产业需求与资本资源的交流对接。本年度展示历时7个多月、历经全国11站，最终30家企业进入半程展示，围绕AI智能体、物理AI和AI行业应用集中呈现创新成果。蓝星作为其中一员，以“AI探矿：地学智能与关键矿产发现”为主题参与路演，并通过展位展示与现场讲解，分享地学AI服务真实勘探项目的实践。
十年赋能创业
在开幕致辞中，NVIDIA全球副总裁刘念宁女士分享了NVIDIA初创加速计划的发展历程。该计划自2016年落地中国以来，通过产品及技术支持、市场宣传、融资对接和业务推荐等方式，持续为不同阶段的创业企业赋能，目前中国会员企业已突破3000家，展现出中国AI创业生态的蓬勃活力。
刘念宁女士还分享了一个面向创业企业的思考框架。她引用NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋对AI工厂提出的“PDF理念”，即Productive（高产出）、Durable（持久耐用）和Fungible（通用灵活），并将其延伸至AI创业企业的发展实践。她表示，每一家AI创业企业都可以被视为一座微型AI工厂，通过数据和算力投入，持续创造智能与商业价值。
蓝星路演
在AI应用不断深入行业的背景下，矿产勘探提供了一个具有鲜明专业门槛的场景：研究对象在地下，数据来自不同年代和不同调查方法，结论需要通过后续现场工作逐步验证。如何让AI帮助地质团队更有效地使用资料、更有依据地安排勘探，是蓝星此次参与展示所回应的问题。
本次路演由蓝星CFO吴践带来。分享从关键矿产发现的产业位置出发，介绍公司全球项目布局，进一步展开地学模型、项目案例及NVIDIA GPU的应用实践，最后落到联合勘探与长期模型积累。整场内容围绕一个清晰的问题展开：当数据分析能力进入真实矿业项目，能够帮助团队改善哪些决策？
资源发现处于矿产供应链的前端。后续的开采、选矿、冶炼与加工，都以对资源的认识为基础。对于蓝星而言，AI探矿的工作重点，是帮助项目团队从分散资料中识别值得继续追踪的线索，并将有限的勘探投入安排到更有依据的位置。这也让路演中的技术介绍，与矿业项目的实际需求建立了直接联系。
从台上的系统介绍，到台下围绕产品与项目的讲解，蓝星此次展示始终将地学问题放在核心位置。对技术生态而言，矿产勘探呈现了AI处理复杂空间数据的应用需求；对矿业参与者而言，现场分享提供了理解地学AI工作方式的入口。两类视角在同一场活动中交汇，也让公司的技术路径得到更完整的呈现。
04地学智能
此次路演的技术主线，是让分散的地学资料进入可比较、可分析的工作流程。地质图、地球化学数据、地球物理调查、遥感影像与钻孔记录，往往描述同一区域的不同侧面。把这些信息联系起来，需要专业知识，也需要足够的数据处理与计算能力。
蓝星在现场介绍了由四大专业模型与GAIA地学智能体平台组成的五大技术模块。其中，绿地勘探模型用于评估找矿潜力、筛选和排序勘探靶区；深部勘探模型关注深部与隐伏目标；钻探优化模型根据新增数据辅助调整钻探方案；四维时空反演模型则着眼地质演化与成矿过程的重建。
四个专业模块对应不同勘探阶段，也服务于不同决策。当一个区域尚缺少系统工作时，团队需要先判断哪里值得投入；当已有浅部线索时，需要进一步研究深部是否可能存在矿化系统；当钻孔不断增加时，又需要依据新证据更新下一步部署。模型的作用，就体现在这些连续发生的工作选择之中。
面向地质工作者的日常任务，GAIA地学智能体平台提供报告分析、遥感分析，以及物化探分析与设计等能力。平台将AI能力放进更常见的资料处理场景，帮助专业人员整理信息、比较线索，并为后续研究提供支持。路演材料同时明确，四大专业模型目前面向JV／JO合作项目，即合资或联合运营等合作场景，与日常工作平台的服务范围有所区分。
这样的产品结构，让不同需求有了对应的使用方式。日常资料工作可以通过平台展开，涉及深部预测、钻探优化等专业任务，则结合合作项目的具体资料和地质条件推进。技术能力与项目责任相衔接，才能使模型输出进入实际的勘探流程。
蓝星在路演中强调的方向，是以多源证据支持概率判断，并将判断带入现场查证。地质师据此决定应补充什么资料、优先核查哪些位置，以及哪些解释仍需保留。随着新的观测进入，原有认识也应持续修正。AI的效率价值，由此落实到更有针对性的专业工作之中。
项目见证
技术介绍之后，项目案例成为理解蓝星AI探矿路径的关键。此次路演选取老挝矿区与印度尼西亚项目，分别展示资料分析与深部找矿两个场景，让听众看到同一套技术思路如何回应不同阶段的问题。
在老挝约199平方公里矿区案例中，蓝星展示了约20分钟完成的AI分析结果，并与矿主此前长期工作形成的成果进行对照。这一案例的重点，在于展示快速分析能够怎样帮助团队整理线索、形成靶区判断，为后续查证提供参考。
这种时间对照对应的是不同工作环节：AI完成的是资料分析与预测，长期地质工作则包含现场调查、数据获取与验证。两者之间的衔接，正是项目的实际价值所在。已有工作为分析提供基础，模型帮助团队更快梳理值得追踪的方向，后续调查再检验这些方向是否成立。
案例进一步呈现了蓝星对深部矿化系统的研究思路。根据路演材料，团队结合北苏拉威西的区域成矿背景，分析岛弧构造、区域断裂及闪长斑岩侵入体等信息，提出已有浅层金矿可能位于深部斑岩铜金系统上部或侧翼的解释，并据此关注更深部的勘探目标。
在这个案例中，多模态地质建模与构造、岩性、蚀变信息的协同分析，为寻找深部高潜力靶区提供依据。路演材料将600—1000米列为AI所指向的勘探深度范围。这是一项需要后续勘查检验的模型预测，相关深部矿体及资源潜力仍须通过物探、钻探等工作进一步确认。
两个案例展示了蓝星工作的共同特点：先对已有资料形成系统认识，再提出可供查证的目标。对于项目团队，这意味着能够更早讨论工作优先级，识别信息缺口，并将下一阶段的投入与具体地质问题对应起来。
项目也为技术积累提供反馈。不同地区的数据条件、矿床类型和工作阶段，会检验模型的适用范围。把分析结果与现场证据持续对照，才能逐步形成更有解释力、更便于复用的找矿经验。这是蓝星此次展示中，案例与技术体系相互连接的重要一环。
06现场交流
路演之外，蓝星CFO吴践向NVIDIA全球副总裁刘念宁女士等嘉宾介绍了蓝星的产品与技术应用。交流围绕地学AI如何服务勘探，以及NVIDIA GPU如何支撑研发与项目实践展开，让路演中的整体方案进一步落到具体的计算任务与使用场景。
根据本次展示材料，蓝星使用NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti GPU开展桌面端AI算法研发、模型推理与地学数据处理。相关应用涉及GAIA地学智能体平台、遥感影像识别与异常提取、找矿靶区筛选与空间数据分析，以及开源大模型的本地部署和推理测试。
这些任务有各自明确的业务背景。例如，遥感影像处理需要从较大范围的空间数据中提取相关特征；疑似盗采孔识别关注矿区影像中的可疑目标与扰动线索；靶区筛选则需要将空间信息与地质认识联系起来。算力支持的对象，是这些需要持续计算、测试与复核的实际任务。
本地GPU研发环境为团队处理多源资料、开展模型测试和更新算法提供支持。对于地学AI，研发经常需要根据新的资料调整方法，再将结果交由专业人员检查。缩短这一过程中的计算与测试等待，有助于团队更及时地比较不同方案，并把新的项目认识带回模型开发。
蓝星在路演中将这一路径归纳为数据处理、模型推理与结果验证的衔接。平台任务响应、地学特征识别和本地模型迭代，都需要与真实矿权项目中的反馈相连接。NVIDIA GPU在其中承担计算支撑，使相关算法能够在工作站环境下持续研发，并进入实际应用流程。
对于此次现场交流，蓝星呈现的是一组具体的技术需求与产品实践：地学数据怎样处理，模型如何迭代，结果如何服务专业判断。这样贴近任务的沟通，也让矿业场景中的AI需求更容易被技术生态伙伴理解，为后续围绕产品、研发和应用的交流建立基础。
全球实践
此次展示中，全球项目布局与AI能力同样受到重视。蓝星的项目布局覆盖东南亚、中亚及非洲等地区，为地学模型提供了不同区域和矿种的应用场景。
项目覆盖范围的意义，需要放在具体地质条件中理解。不同地区的成矿背景、地表环境与资料完整程度存在差异，同一种方法进入新的项目时，也需要重新审视适用条件。全球项目为蓝星提供了持续比较和检验的机会，使模型积累能够与真实问题保持联系。
路演介绍了蓝星将AI能力带入矿业项目的合作路径：以技术分析识别风险、形成靶区预测与工作排序，再通过联合勘探将模型判断带到现场。随着验证推进，项目对资源潜力的认识逐步深化，相关合作也可结合技术贡献和项目进展，探索权益参与及联合开发。
这一模式使蓝星的技术工作与项目后续进展保持关联。分析报告给出的目标，需要在现场面对新的证据；现场发现的问题，也会影响下一轮数据处理和模型判断。技术团队由此能够持续了解分析建议在实际勘探中的表现，而项目团队则获得随资料更新而调整的技术支持。
面向后续发展，蓝星在路演中提出按成矿区带、矿种和矿床类型持续积累模型，并以2027年形成一万余个找矿模型作为规划目标。这里的模型积累，指向可以在相应条件下复用的找矿决策经验，目标能否实现仍取决于后续项目、数据和研发工作的推进。
这部分分享也说明了蓝星对行业竞争力的理解。AI探矿需要算法与算力，更需要能够进入矿区的项目机会、理解地质问题的专业团队，以及持续更新的验证资料。将这些条件组织到同一工作体系中，是公司把技术能力转化为长期项目能力的基础。
从此次苏州展示可以看到，蓝星已经将产品、研发应用与项目实践放在一条相互衔接的路径上。全球布局提供场景，地学模型支持分析，联合勘探带来反馈。这些具体工作的积累，构成了蓝星在AI探矿领域展现专业能力的重要依据。
08卓越认可
在本次活动的证书颁发环节，公司领导上台领取“半程展示 ─ 卓越企业”证书，为蓝星此次苏州之行留下重要记录。参与半程展示、完成路演与产品交流、获得阶段性认可，共同构成了公司本次活动的成果。
这份证书所记录的，是蓝星在创业企业展示平台上的阶段性表现。公司围绕地学智能和关键矿产发现展开分享，将AI探矿的产品体系、计算需求与项目路径呈现给现场参与者，也通过面对面的交流，进一步说明了技术如何进入这一专业行业。
对于蓝星而言，此次活动的收获既体现在台上的展示机会，也体现在技术与行业之间更具体的沟通。矿产勘探中的资料复杂性、空间分析需求和现场验证过程，为AI应用提出了清晰的问题。把这些问题讲清楚，有助于外部伙伴理解公司的研发方向，也有助于推动更有针对性的后续交流。
蓝星在AI探矿方面的进展，也在此次路演中得到集中呈现：面向地质工作者的平台已经成为展示内容的一部分，专业模型与合作项目建立联系，NVIDIA GPU应用落实到研发和数据处理任务，海外项目则提供了持续检验技术的场景。这些内容让公司的专业能力具有可说明、可讨论的实际载体。
获得认可之后，更重要的工作仍将回到项目本身。蓝星将继续围绕地学资料处理、找矿靶区判断与勘探决策推进研发，在新的现场资料中检查原有认识，并把项目反馈转化为后续改进。技术的可信度，也将在这样的工作过程中逐步积累。
对一家专注AI探矿的企业而言，能够在跨行业的创新平台上清晰呈现自己的工作，并获得展示与交流机会，本身就是值得记录的进展。此次苏州之行，让蓝星以更加完整的面貌进入科技创业生态的视野，也为下一阶段的技术交流和项目合作增添了新的起点。
—结语
从苏州的路演舞台，到跨越不同成矿区带的勘探现场，蓝星关注的始终是同一个问题：如何让每一次勘探决策拥有更充分的依据。
此次参与NVIDIA创业企业展示 ─ 半程展示，蓝星完成了从技术介绍、案例分享，到高管交流和证书领取的集中呈现。公司让AI探矿的工作内容变得更加具体，也展示了将计算能力、地学认识与真实项目结合的实践进展。“半程展示 ─ 卓越企业”证书，为这段阶段性成果留下了清晰注脚。
未来，蓝星智探将继续以真实项目推进地学AI研发，完善面向地质工作者的产品能力，并在联合勘探中持续检验模型。让数据分析更有效地服务资源发现，让专业判断获得更及时的技术支持，是蓝星继续向前的方向。
活动的聚光灯落下之后，新的资料仍将进入，新的目标仍待查证。蓝星将把此次展示与交流带来的动力，带回每一次模型迭代和每一个勘探项目，让AI探矿的价值在持续的实践中得到验证
