2026-03-04 16:54
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本文来自微信公众号： 十字路口Crossing ，作者：十字路口编辑部，原文标题：《剑桥博士去挖矿：当 AI 遇上「一钻下去千万美金」的行业｜对话相子恒：DeepOptica 创始人/CEO》
在剑桥读博的四年里，他划了四年赛艇，成为学院史上首位华人大队长。毕业后，他没有去投行，没有去大厂，而是选择去挖矿——用AI。
矿业，是一个一次决策就要押上几亿美金、开工没有回头路的行业。它古老、昂贵、极端不确定——而相子恒，一个剑桥量子光学博士、前英国航天局项目负责人，选择用AI闯入这里。
DeepOptica正在做的事，是构建一个矿业世界模型——整合地球物理、遥感卫星、地质化学等多模态数据，让AI真正「看透」地下三维矿体结构，不只告诉矿企「下一钻打哪里」，而是直接回答「这里有多少吨铜、多少盎司黄金」的概率分布与置信区间。
🚥在这期节目里，我们聊了：
探矿这件事到底有多难？从地质学家的实地踏勘，到地球物理遥感，再到AI世界模型，一百多年的行业演进是如何被一个新的技术范式所重写的；为什么合成数据在矿业AI里至关重要，目前占比已达50%，并且还在持续深挖；DeepOptica和Kobold Metals这类先行者的本质差异——从「决策优化」到「价值评估」，是截然不同的产品逻辑；以及，一个纯华人团队，如何拿下南美最大地质咨询公司GE21的合作，并在蒙古、中东、巴西完成早期验证。
我们还聊了那段在剑桥做赛艇队长经历背后的故事——如何让一支对你存疑的队伍心服口服，如何在没有授权的情况下建立领导力，以及这些经历如何直接映射到今天的创业之路。
掌握AI的人，成了门口的野蛮人。贯穿这期节目的一个判断是：颠覆传统行业的，往往不是行业内部生长出来的人，而是那些掌握了新工具、带着新视角闯进来的门外汉。地球科学和计算机科学之间，存在一道巨大的鸿沟——而填补这道鸿沟的团队，正是站在这个交叉学科十字路口上的人。
如果你正在关注AI for Science这个方向，或者你也在思考「AI能在哪些极端高风险的传统行业里创造真实价值」，这期节目值得认真听。
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🎬视频播客已同步上线于@Koji杨远骋的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube等平台
由于访谈全文较长（12,785字），可先参考目录：
🟢快问快答：年龄、毕业院校、MBTI与星座、一句话介绍DeepOptica、融资情况、收入与订单规模、创业前经历
欧洲人占比90%的队伍，成绩不是最好，他凭什么当队长？
矿业不是土老板的生意。
AI探矿的三个关键步骤。
AI时代，咨询公司的商业模式正在被重写。
领导力不等于别人喜不喜欢你。
👦🏻Koji
DeepOptica是一家用AI帮助人们在极端不确定环境下做决策的公司。这个环境就是挖矿——一个一次决策就要付出几亿美金，而且很可能开弓没有回头路的行业。
子恒和他的团队正在用AI更准确地找到矿在哪里。
有趣的是，我今天穿了一件我们播客的周边卫衣，上面写着"hands dirty club"，因为我们常说创业要get your hands dirty。子恒现在做的事，可能就是把手弄得最脏的行业之一了。
哈哈，之后一定要送我一件。
👦🏻Koji
没问题！
子恒在剑桥读PhD期间，还有一个非常厉害的履历：他划了四年赛艇，并在最后一年成了整个学院赛艇队的主席兼大队长。这在剑桥赛艇历史上是不是从未有过？
🧑🏻💻相子恒
据我所知，我应该是第一位以学院number one的身份代表我们学院的队长。
👦🏻Koji
厉害！我们稍等展开聊聊这段经历。
今天我们还是从十字路口的快问快答传统开始。子恒，你的年龄是？
🧑🏻💻相子恒
32岁。
👦🏻Koji
你的毕业院校？
🧑🏻💻相子恒
剑桥大学。
👦🏻Koji
MBTI和星座是？
🧑🏻💻相子恒
我是INFJ，金牛座。
👦🏻Koji
用一句话介绍一下DeepOptica。
🧑🏻💻相子恒
DeepOptica是一家用AI驱动、致力于让地球透明化的企业。
我们用AI技术帮助企业更快、更准地发现和评估矿产资源，也期待未来能成为一家矿业的技术金融公司。
👦🏻Koji
目前的融资情况？
🧑🏻💻相子恒
我们下半年close了一轮种子轮的funding，由百度风投领投。
👦🏻Koji
收入与利润情况呢？
🧑🏻💻相子恒
我们刚签下约550万人民币的订单，目前收入将近100万人民币。
👦🏻Koji
创业前你们在做什么？
🧑🏻💻相子恒
我们是一个三人的合伙团队。我创业前主要做遥感卫星相关的项目，更早之前是欧洲航天局和英国航天局一些项目的技术负责人。
CTO之前和我一起做一家遥感startup，再之前，他是英国最大金融机构的AI leader。
我们的CFO Jesse，曾是赤峰黄金的副总裁，在此之前是精品投行拉扎德的大中华区staffer和矿业负责人。
👦🏻Koji
是非常漂亮的履历的阵容。
第一个问题我想应该是所有人都会很好奇的：当时你是怎么一步步成为剑桥学院赛艇队大队长的？
🧑🏻💻相子恒
这个经历我现在回想起来，还是蛮有感触的。
刚到剑桥第一年，我只想做一些只有在剑桥才能做的事。除了大家常聊的像「哈利·波特」一样的正式晚宴，那就是体育了。于是我进了赛艇队，第一年是男二队队员，第二年是男一队队员，第三年是男一队副队长，第四年就做到了我们学院赛艇队的主席。
可以说，我是用四年时间掌握了这项运动，并且很享受其中。
👦🏻Koji
我看网上有很多赛艇队的照片，几乎看不到华人甚至亚洲面孔。你当时能成为队长，是因为划得特别好，还是有其他原因？比如特别擅长东方的政治之术？
🧑🏻💻相子恒
完全没有政治之术。技术肯定要好，我的成绩当时不是最强，但也排在学院第二、第三。
另外，我对赛艇这项运动的理解，包括如何组织大家提升成绩、赢得比赛，理解得更深一些。所以第四年，我自然而然地承担了队长的角色。
我觉得很多人应该都很想听你多聊聊在国际化团队里领导的故事，我们后面再展开。现在还是先聊聊和AI有关的部分。在你看来，矿业是一个什么样的行业？
🧑🏻💻相子恒
矿业虽然大家都觉得古老，但我其实觉得它是一个很酷的行业。说白了它做了一件事：马斯克在探索太空，矿业就在探索地球，而且是探索地底世界。
很多人对矿业有偏传统的理解，觉得就是做矿车、矿机、矿老板这种传统矿山运营。但当真正接触国际化的矿业公司后，你会发现，矿业的leader要么是金融出身，要么是技术出身，这是一个非常强的对比。
我自己觉得，矿业是一个通过技术和金融手段发现地球资源，并以原材料的形式帮助整个地球和人类成长的行业。我对这个行业非常尊敬。
👦🏻Koji
你选择在这个时候进入，应该也是看到了AI在这个行业能发挥一些新的作用。这是一个什么样的作用？
🧑🏻💻相子恒
我们的愿景是让地球透明化，让大家知道全球哪个地方有什么样的矿产，并且能很精准地定位，把资源开采出来，为人类明天的发展所用。这里面最重要的点，就是AI的能力发展到什么程度，可以支持我们去做这件事。
👦🏻Koji
到什么样的情况了？目前到了吗？
🧑🏻💻相子恒
目前的确还差一点。但因为有了各种大模型架构，有了大家对世界模型的理解，以及看到了把物理知识融合到AI模型里的潜力，现在已经是一个非常好的时候了。我们做的矿业模型，就是把地球科学集成在模型里，而不只是一个单纯的物理世界，这是一件非常有意思的事。
👦🏻Koji
在你们公司，具体打算用AI怎么把地球变透明？这中间要经过哪几个关键步骤，AI各自扮演什么角色？
🧑🏻💻相子恒
我们可以先把以前人们怎么探矿的流程讲清楚。
最早，地质学家要判断哪些区域有成矿的可能，哪些区域可能为岩浆活动创造了机会，以及在岩浆活动中，是否有事件导致成矿。他们靠的是在当地踏勘、进行地质填图，并在此之上寻找线索，比如地表是否有潜在的矿物露头。“露头”的意思是，地下的矿物经过常年风化，跑到了地表，可以直接看见。
后来有了更精准的技术，比如地球物理和遥感卫星。一方面，可以去看周围的磁场、重力场、电磁电阻率的变化。如果地下铁、铜等元素含量较多，就会对磁场和重力场产生扭曲。另一方面，通过遥感卫星，当地下有蚀变矿物时，地表会产生一些光谱反应，我们就能通过这些光谱信息看到成矿的潜力。
经过地质学家踏勘，再结合地球物理、遥感等信息的加成，人们会对一个地方“能不能成矿、成什么样的矿”有一个模糊的认识。
接下来，矿业企业就要去打钻，通过钻孔看地下几米到几米是什么样的岩性，某个金属含量是多少。
那么AI怎么做呢？任何浅显的、基于单模态的AI都无法吸收这些知识。我们做的是用海量数据让AI理解物理量与地质如何结合。
比如在某个地区，磁场产生了某种异变，它如何与当地的地质结合？传统方法下，地下可能有非常多种三维矿体都能对应同一个磁场。现在AI要做的，就是去限定一个结构，让这个结构在当地的地质条件下，既满足成矿特征，又满足我们测量的物理量。
这是我们AI模型的核心驱动力，它集成了地质、地球物理以及遥感卫星的知识。
具体怎么做呢？我们会用大量数据让不同的组成去解析。比如，我们用海量数据把三维反演和地质解析这两个过程结合起来。但这样会遇到一个问题：数据可能不足。这时，我们就用合成数据的方法来增强AI的泛化能力。
👦🏻Koji
现在合成数据在你们训练数据里的占比是多少？
🧑🏻💻相子恒
目前在我们的训练里占比大概在50%，但我们会继续深挖合成数据的体量。
👦🏻Koji
合成数据怎么验证其准确度和有效性？
🧑🏻💻相子恒
我们在做合成数据时，会先拿我们已有的矿体结构，与我们实际合成的地下三维地质状态进行比对。
👦🏻Koji
目前用AI帮助采矿，全球有成功的先例吗？
🧑🏻💻相子恒
先讲讲全球的。大家可能听得比较多的是KoBold Metals这家AI for Mining Start-up。他们最早通过贝叶斯决策的手段帮助矿业企业优化钻孔。
他们做的是，通过已有的钻孔信息，匹配地上的测量值，然后用一个贝叶斯决策算法，输出两个结果。
结果一：下一钻打在哪里、怎么打，可以最大概率定位到矿体。
结果二：下一钻在哪个位置、以什么角度去打，可以消除最多的不确定性。
通过这两种方式的结合，他们能帮助矿业企业用更少的成本来确定一个地方的成矿潜力。这是KoBold Metals的一个典型解决方案。
👦🏻Koji
他们找到了很多矿吗？
🧑🏻💻相子恒
最典型的一个是在赞比亚，他们在一个已有矿区的周围，发现了一个比较大的世界级铜矿。我们分析，他们更多是利用周边已有的数据，结合自己多年积累的决策智能，能够比较强地判断哪个地方更有成矿潜力，然后通过获取矿源的手段把这个地方纳入囊中，进行勘探。
👦🏻Koji
所以你们采用的技术和KoBold Metals类似吗？还是有什么不同？
🧑🏻💻相子恒
会非常不一样。我们更多是在搭建我们称之为“矿业里的世界模型”。
我们要通过技术手段，真正把地下的三维矿体结构揭示到甚至能判断其经济价值的层面，而不只是给矿企提供“下一个钻孔地点在哪”这种单层决策的解决方案。
👦🏻Koji
为什么你们不用KoBold Metals已经验证成功的方法呢？它听起来也领先了之前的技术一个代际。
🧑🏻💻相子恒
决策智能当然也在我们产品的开发路线里。但核心问题是，我们未来要能帮助矿企评估一个矿的价值，这里面涉及的逻辑就非常多了。
KoBold Metals只能帮助企业评估下一个钻孔应该在哪里，但地下究竟有多少吨铜、多少盎司黄金，它的解决方案是得不到的。
我们真正想帮矿业做的是，用更少的钻孔和更强大的数据，提早知道地下究竟有多少铜和黄金。这样，矿企在评估一个矿的价值时，就能有更好的决策机制，或者比别人更早地发现一个矿的潜在经济价值。
👦🏻Koji
所以你们做得更进一步，不只告诉这里有高概率，还要争取把下面藏着什么具体的东西也透明化？
🧑🏻💻相子恒
对。
👦🏻Koji
那你们的追求是让整个地球透明吗？还是这只是一个夸张的比喻，能做的仍然是一个个切片？
🧑🏻💻相子恒
让整个地球透明，确实是我们想要做的一件事。但我们会先从这些有经济价值的矿体开始。
👦🏻Koji
子恒，我知道你博士读的是量子光学，这和挖矿看上去风马牛不相及，是怎么想到进入这个行业的？
🧑🏻💻相子恒
这两个专业说近也近，说远也远。矿业里常用的探测手段有地球物理，而地球物理里常见的物理量是重力、磁场、电磁、电阻率。
我读博士时研究量子光学，就涉及到一个叫“量子传感”的技术，它两个最大的应用领域就是量子重力计和量子磁力计。当时我已经开始接触一些矿业和油气勘探企业，因为它们就是量子传感最大的应用方。
我自己的认知是，一旦涉及物理层面，无论是地球物理还是量子物理，很多原理都是相通的。比如，做地球物理要去解偏微分方程，它用到的很多分析和解题方法，和我们在量子物理、波动光学里用到的方法非常相通。所以对我而言，这反倒是一个比较自然的过渡。
👦🏻Koji
所以当时朋友家人听到你要去做矿业，他们是困惑，是支持，还是什么反应？
🧑🏻💻相子恒
大家都还蛮支持的。其实大家都意识到，矿产资源，包括整个矿业，是一个未来只会越来越向上的行业。
首先，它是不可再生资源；其次，人类对金属的需求在年年上升，这会导致矿产越来越有价值。
从我个人角度看，做矿业反而能助推新能源和可持续发展。无论是算力中心、新能源还是机器人，都需要大量金属。我、我周围的人，包括我的合伙人和同事，都有这个共识。
所以，这件事反而让大家凝聚在了一起，想把它做得更好。
👦🏻Koji
你前面提到，现代矿业不是大家想象中的土老板，它更多是由技术和金融驱动的。未来当人们提到DeepOptica时，你希望大家怎么描述它？
🧑🏻💻相子恒
我希望大家想到DeepOptica，会觉得我们是一家体量不大，但特别酷、有很深勘探科技的技术矿业公司。
👦🏻Koji
体量不大？
🧑🏻💻相子恒
是的，体量不用特别大，或者说我们的人不一定要特别多。
👦🏻Koji
为什么？
🧑🏻💻相子恒
因为有了AI技术，如今的初创公司不再需要像过去那样几百人的团队。我们更关注的是，能不能找到最核心的十几、二十个人？能不能用AI把这些人的生产力推到最大？能不能让大家真正享受自己每天做的事？我觉得二三十人的团队或许就够了。
👦🏻Koji
我以为这会很劳动密集，因为你们的客户都是大客户，需要一对一服务，难免要搭建不小的项目团队。
🧑🏻💻相子恒
我们前一段时间确实做了一个服务型的case，现在在中东也有一个比较大的服务订单。
我们看下来，结合AI带来的生产力加成，每个服务项目上反而不需要像以往那样投入大量人力了。如果真的需要做野外考察，我们就去完成那几个具体任务，然后把任务带回来一起分析。
所以我认为，未来这种模式会在某种程度上替代很多传统的咨询服务。
👦🏻Koji
从你们创业到现在，有哪些重要的新技术突破，可能助力你们实现“把地球变透明”这个愿景？
🧑🏻💻相子恒
第一是世界模型。我们很关注世界模型的一些进展，它的核心是把物理定律放进模型里，让模型能根据前一帧预测下一帧每个物体的潜在运动规律。这在我们做地质合成数据和地质推演时，带来了非常多的启发。
因为理解一个成矿系统时，我们不只看地球物理、遥感或地球化学数据，还要考虑成矿体系和理论。
矿是怎么形成的？很大一部分是板块交接为地底岩浆活动创造了空间。岩浆活动是一个由时间驱动的偶然事件。当岩浆带着高温高压的物质冲向地表，会与周围的岩石土壤发生剧烈反应。岩浆里携带的金属离子和周围岩石里的金属离子发生置换，就形成了矿。
所以，地球科学里的物理规律和世界模型带来的运动规律，是两个很近的技术栈，我们非常关注这个领域的进展。
第二是语言模型。过去判断一个矿的潜在经济价值，更多要靠分析师去看资源量、储量，估算价值。但现在，很多语言模型，包括agent，可以直接处理这类事情。
这两方面都为我们公司的效率和模型发展带来了巨大的贡献。
👦🏻Koji
这些技术突破也是站在开源的肩膀上，应该很多团队都能做，为什么是你们？
🧑🏻💻相子恒
首先，我们的矿业模型不是在开源基础上搭建的。目前通用的世界模型架构和我们做的矿业世界模型架构差别非常大，但我们会采用其中的一些小模块来优化模型。
在勘探模型领域，我们是自己搭建的，它更像AI for science赛道的其他模型，比如AI制药、AI材料，我们会借鉴其中的一些思维。
至于大语言模型，关键在于你能多好地收集数据。如果我们有更强的矿业数据库，尤其是技术和运营方面的数据库，就能更好地帮助评估一个矿的价值。
所以护城河有两点：第一是你的数据，第二是你是否有团队能支持从矿业合成数据到矿业世界模型的整套体系。
👦🏻Koji
融资时，你遇到过最有挑战的问题是什么？
🧑🏻💻相子恒
这个问题很有趣。很多人会问一个类似的问题：我们三个合伙人里，CFO Jesse在矿业领域待了十几年，而我和CTO方博在这个行业打磨的时间都还不长，加起来也就五六年。
为什么我们可以去做这样一个传统行业的事？这是我被问得最多的问题。
👦🏻Koji
你们想扮演传统矿业门外的野蛮人，但感觉你们又不是很“野蛮”。
🧑🏻💻相子恒
的确有这个问题。但我们在考虑时，往往觉得，恰恰是像我们这样profile的团队，才能真正改变这个行业。
在矿业里，CFO Jesse扮演的是用户角色，他需要知道结果是什么。
而我和方博，我偏重勘探技术，他偏重AI，我们俩结合起来，就能看到哪些AI领域结合最新的勘探技术可以提供新思路。
如果我是一个在矿业公司工作了50年的地质学家，很可能会被自己的思想局限，而不是从数据和技术驱动的角度去思考。当然，这不是绝对的，我相信其他团队也有机会把事情做好。但我们能从外部带来一个更新的视角和力量。
还有一个有趣的事实，我们和KoBold Metals团队的背景非常像。他们团队里有一位科学家是做量子计算的，一位是做地球科学的，还有一位是金融出身。我们创始人的背景和他们很相似。
👦🏻Koji
创业基因不谋而合。
🧑🏻💻相子恒
是的，不谋而合。
👦🏻Koji
目前，“把地球变透明”这个目标，还只是一个假设，还是已经在某些场景下被验证了？
🧑🏻💻相子恒
我们已经有几个验证的case了。现在我们接到的商单，都是经过早期的proof of concept，获得了客户的信任才拿到的。
比如，我们在蒙古、中东、巴西都有验证成果。有趣的是，我们是一个华人团队，才融了种子轮，但我们现在最大的客户之一是巴西的GE21，南美最大的地质咨询公司。我们和他们在数据及产品层面都已展开合作。他们这么大的公司之所以愿意相信我们一个初创团队，就是因为我们早期和他们做了很多proof of concept，我们的模型能力和数据处理能力已经在他们的一些项目上得到了验证。这本身就是对我们能力的一种认可。
👦🏻Koji
作为一个纯华人团队，一张典型的中国脸，如何建立信任？
🧑🏻💻相子恒
因为之前在剑桥的各种经验，对我来说，建立信任是一个非常自然的过程。举个例子，昨天我们和中东客户开会开到很晚，我最后一个call是9点多。开会第一句话我就说，你们昨天发的需求，我们已经做了初步分析。当时对方的项目经理就对他的合作伙伴说：“See,I told you this team can manage a lot of stuff.”
建立信任是一个多维度的逻辑。
首先，你一定要靠谱，这是我们非常关注的，无论给客户交付什么结果，都要做到靠谱。
第二，和国际人士打交道，最重要的是能从英文环境中快速get到：他们是谁？想要什么？为什么想跟你聊？如果能在一分钟内get到这些信息，你脑海里基本就有了答案。无论是和阿联酋还是巴西的客户，很多时候就是机缘巧合，站在一起聊一分钟，我立刻知道他们的需求我们能解决，然后就能通过一个很warm的introduction来介绍我们的方案。这是一个很顺畅的过程。
另外，我觉得很多华人在国际场合，往往要么很害羞，要么急于表达。但真正的人际交流，更重要的是先建立一种heart to heart的连接，再去谈具体的事。这是我的国际交流哲学。
👦🏻Koji
作为华人，在矿业这个商业世界里有优势吗？
🧑🏻💻相子恒
有。因为这一波AI的发展让大家意识到，AI领域，华人是最靠谱的。
我们作为一个为矿业提供AI解决方案的团队，既有国际视野，又懂得如何与他们交流，反而能拉近很多距离。
👦🏻Koji
你们的名字DeepOptica，我第一反应是DeepSeek，第二反应是Deepmind。用AI看蛋白质结构和用AI看地球结构，有相似之处吗？
🧑🏻💻相子恒
无论是蛋白质还是材料，为了测量系统指标，我们通常需要把复杂的三维系统变成二维或N维的测量数据。AI解决的一个问题是：在优化测量数据这个目标的基础上，我该如何设计这个复杂的三维系统？
这背后的逻辑是相通的：为了找到矿，地下的结构应该是什么样？或者说，某个测量数据对应的地下结构是什么样？我想让材料实现某种性质，那材料的结构又该是什么样？这里面都涉及到一个问题：能否收敛所谓“多解性反演”。
这是我们AI第一版技术栈的核心，即能否通过大量数据来解决反演的收敛问题。
以前的反演方法是靠大量模拟，模拟各种复杂的地质或蛋白质结构，去匹配测量值。当测量值匹配时，这个模拟结果就被认为是有效的。但它的缺点是多解性很强，可能地表一个地球物理测量值，能对应地下10万种矿体结构。
通过AI学习大量数据后，我们就能知道什么样的地形更符合什么样的结构，这是AI能解决的问题。
这和医学领域也很相关，我们团队里就有医学背景的成员。他们过去的研究，很多是如何将拍摄到的器官二维图像与器官的三维结构进行匹配，技术栈非常相似。我们在这里用了很多优化方法，比如ViT和多模态技术，来提取特征，定义某种矿体或信号对应的深度。但很多判断，其实是AI自己完成的。
👦🏻Koji
所以有点像拍CT或X光，拿到一个二维片子，然后想办法把它解读成三维结构。
🧑🏻💻相子恒
更像是在此基础上，我们要训练一个多模态的CT模型。但地球物理，或者说整个探矿的模型，要复杂得多。因为人体的CT可以围着人拍照，但地球的“CT”只能在地表测量。
所以，你只能通过拓展空间维度，来换取对深度的理解。
👦🏻Koji
拓展空间是什么意思？拍更大面积，然后寻找特征向量？
🧑🏻💻相子恒
对，就是获得更大范围的地表测量值，来判断它地下的潜在结构。
👦🏻Koji
用AI挖矿能提高找矿准确度，在你看来，这是一个全球都涌进来、血海腥风的赛道吗？它拥挤吗？
🧑🏻💻相子恒
我们会给自己压力，所以当然觉得它很拥挤。但跳出来看，其实这个赛道并不拥挤，还有大量未被解决的问题和未被触及的客户。全球有几千家上市矿业公司，很多都是小公司，我们称之为“junior miner”。这些通常只有几个人的团队，他们远远接触不到我们正在开发的强大AI系统或数据解决方案。
这时，我们就是在做一个产品，把我们的解决方案卖给这些中小型矿企。所以说，大企业虽然在研发自己的高效勘探手段，但因为这个行业不垄断，还有很多未涉足的区域值得探索。
👦🏻Koji
这里有一个重要的选择：你们是做软件去服务所有中小企业，还是掌握技术后，自己成为矿主？
🧑🏻💻相子恒
无论未来会不会成为矿主，我们都必须先把模型和产品做好。这个产品未来可以服务小型矿企。当我们在一个地区有了更强的理解力后，也可以顺理成章地成为一家矿业企业。
当然，我们也可以和客户一起去拿新矿权，以技术入股的方式成为矿企。
运营方法有很多，但我们目前只关注产品和模型本身，看它能在多大程度上解决客户的问题。
👦🏻Koji
你觉得需要多长时间来验证这个模式？明确的北极星指标或信号是什么？
🧑🏻💻相子恒
我们认为今年内，会在几个核心成矿区——澳大利亚、南美和非洲——完成验证。预计到明年上半年某个时候，我们会推出第一版泛化的矿业世界模型。
至于自己拿矿，更多是寻找契机。比如，我们合作的一些客户，他们已有的矿区周围可能存在高潜力的靶区。我们获取信息后，可以和矿企一起去拿矿权。这件事不一定非要等我们的模型能力泛化得很强才去做，而是顺理成章的，我们做了一个项目，就以“占山头”的方式，把周围的矿权合作起来。
👦🏻Koji
你觉得你们这套技术未来会变成商品吗？会不会变成只要有顶尖工程师团队就能做出来的东西？
🧑🏻💻相子恒
我觉得比较难。这就像做大语言模型和世界模型的厂商，最后真正有适用性的也就那么几家。
👦🏻Koji
他们背后是因为需要巨大的资金投入，这阻止了更多人进入，当然人才也是。
🧑🏻💻相子恒
对。而且我觉得这里有一个巨大的鸿沟：地球科学和计算机科学之间的结合并不紧密。
它不像物理与计算机、生物与计算机，都已经有了对应的交叉学科。但地质，包括地质统计学这类学科，存在的时间并不长。所以这里有个巨大的鸿沟，能弥补这个鸿沟的团队，是需要在这个领域扎根的。
我反而不认为这是几个工程师、一个矿业公司拿着自己手里几个矿的数据就能搞定的事。
👦🏻Koji
所以你们也是在某种交叉学科的十字路口？
🧑🏻💻相子恒
是的，交叉学科的十字路口。
那要把这套技术做出来，需要很多钱吗？
🧑🏻💻相子恒
需要。但这不代表我们依靠现有投资就做不成事。如果想真正做一个地球大模型，投入一定是巨大的。但如果只是做一个区域性的、可泛化的模型，投入就会小得多。
不过，对于我们整个团队的理想而言，我们是真的想做一个世界大模型，想做成像Deepmind一样能将技术应用到矿业领域的企业。
👦🏻Koji
要成为Deepmind这样的企业，还需要经过哪些关键阶段，或补充哪些关键人才？
🧑🏻💻相子恒
首先是我们的合成数据引擎。这个引擎还在优化，它可能在一些典型的成矿带，比如斑岩型矿带上，性能已经比较好了。但矿体结构远不止一种，还有铁氧化型、矽卡岩型、沉积岩型等等，这些方面我们都需要持续投入。
人才方面，我们目前主要招募地球科学、AI合成数据和大型模型这三个方向的人才，希望能吸引更多人加入。从里程碑来看，我们对商业化反而比较有信心，因为矿业领域有太多切入点。模型一旦具备一定能力，就可以服务非常多地区的、各种规模的矿企。
所以我们更关注的，首先是我们的技术在什么情况下能为用户解决问题，准确度有多高；其次是我们的产品能否真正深入客户内心。
👦🏻Koji
创业的经历，会不会让你想起当初做赛艇队队长的管理领导力？有相通之处吗？
🧑🏻💻相子恒
会，非常相通。每次提到这个，我还是感触很深。赛艇队一个最大的特点就是“卷”。它不像篮球队或田径队，可能每周训练三次。我们赛艇队，尤其是在我大四当大队长那一队，是每天训练两次。
👦🏻Koji
每天两次？那时候你还在读PhD？
🧑🏻💻相子恒
对，我还在读PhD，还要做实验。
👦🏻Koji
团队每个人都必须参加？
🧑🏻💻相子恒
是的，每个人都必须参加。赛艇是集体项目，只要有一个人没来，这艘船就下不了水。
所以，把大家凝聚起来，去做一件可能对学业不一定有帮助的事，非常难，尤其很多都是学业压力很大的本科生。这一点和创业非常像。
👦🏻Koji
我记得你提过，你们要在天刚亮时下河道，因为第一个下水的船，前面一望无际，是最好的训练环境。但难的是如何让大家集体在5点钟起床。
🧑🏻💻相子恒
是的，这是一个典型的团队凝聚力问题。
👦🏻Koji
你是怎么做的？
🧑🏻💻相子恒
我没有刻意去想过怎么让大家凝聚。但首先，所有队员必须认可这件事，这可能涉及到类似企业核心价值的问题。大家要觉得进赛艇队很酷，能拿到优胜、比别的学院牛，是件值得骄傲的事。这是内在驱动力。
其次，我们有内部的警报系统。像春天时我们5点半集合，大家5点就会在群里问谁起床了，没起的肯定要去敲门。训练前，我们会开个短会，明确今天的目标，要比昨天提升什么。我们也会说，今天训练完大家去哪儿吃饭，营造团队氛围。
我们会把目标拆解。比如，2公里赛艇成绩，一个月内每人要提升多少秒；今年的比赛目标是什么。
把目标拆分，让团队有认同感，大家关系越来越熟。有了这些，凝聚力就自然而然地产生了。
👦🏻Koji
有没有遇到过挑战？比如大家觉得，一个华人面孔来当队长，能行吗？
🧑🏻💻相子恒
一开始是会有的。尤其是新来的队员，他们会觉得：“哇，你们学院好怪，欧洲人占90%了，为什么是个华人队长？”一开始我有点在意，但后来大家看到你做了什么，就不会再质疑了。
队长的首要任务就是带领团队成长、赢得比赛，并让队员们变得受欢迎——这是英国人很看重的。你能让他们感受到这些，你当队长就成功了。
所以，我很快进入状态，比如争取更好的教练和设备，带领大家去参加一些以前不会参加的比赛，把船和桨拉到100公里外的Battersea和牛津比赛。这些都是大家觉得以前从没发生过的事。当然，也会办派对。
渐渐地，这种疑虑就消散了。而且我们确实拿了优胜，在剑桥的比赛中赢得了非常不容易的胜利。当大家看到你的成绩，反而会觉得这个人还不错。
👦🏻Koji
所以这是一种无授权的领导力，需要慢慢建立？
🧑🏻💻相子恒
对。我自己的风格也不是那种表面上看起来很sharp的人，更多是用行动去慢慢感化。
👦🏻Koji
尤其是你提到，你的成绩并非最好。这会成为阻力吗？大家会说，你都不是最强的，凭什么领导我们？
🧑🏻💻相子恒
我能感觉到有些队员当时有这种想法：你身体没我好，成绩也快不了多少，为什么你是我们的大leader？这还是一样的问题，我会给自己很大压力去提升成绩，确保自己比别人更努力。我现在创业也是这个心态，首先自己要非常努力，带好团队。
其次，我更关注的是，队员能不能在这件事上获得幸福感和满足感。如果我作为一个leader让他很开心，他为什么不信任我呢？对于那些刚进大学的英国本科生来说，他们都有种傲气，就像刚进清北的学生一样。但当你让他觉得，有一个信得过的人，可以和他一起成长——即使不100%喜欢他——那这就是一个很好的leader。
👦🏻Koji
所以你没有追求让所有队员都喜欢你?
🧑🏻💻相子恒
我觉得，领导力和别人是否喜欢你，并没有必然的关联。
👦🏻Koji
有没有人一开始讨厌你，但最后还是接受了你做队长的事实？
🧑🏻💻相子恒
有一个俄罗斯人一开始特别不喜欢我，连话都不愿意跟我说。但后来你会发现，这样的人内心其实有自己的孤独。他为什么不想跟我讲话？可能他觉得，在英国人面前，他要表现得和他们很亲近，我不愿意和一个中国人一起玩。这是他自己的内心戏，我没觉得一定要去迎合或回避他。在我看来，他只是一个我需要帮助他提升的队员而已。
👦🏻Koji
如果要总结几个关键词，你认为做队长的经历如何帮助了现在的创业？
🧑🏻💻相子恒
一是精力。我的精力真的很好，我可以很卷。
二是一种很淡定的领导力。我知道自己的风格，不是表面上很sharp的那种。
三是更重要的，全局观。个人的考量当然重要，决定了团队方向，但在实操时，你更要关心团队能不能把事情做好。
👦🏻Koji
我们常说创业要回答两个“why”：Why now和Why you？我想反过来问，如果有一天DeepOptica失败了，你觉得最大的问题可能出在哪里？
🧑🏻💻相子恒
最大的问题很可能出在节奏上，我们没有把握好。无论是融资节奏还是获取客户的节奏，都必须在某个时间点内完成相应的任务。
如果在那个时间点上你没有管理好、没有完成，企业就很可能开始走下坡路。
👦🏻Koji
这要如何学习和建模？
🧑🏻💻相子恒
我们有一个非常详细的计划：一个三年的长期规划和一个18个月的中期规划。我们再把18个月的中期规划拆解成以每三个月为节点的短期规划，里面明确了技术在三个月内要达到什么状态，商业化需要什么样的支撑。
👦🏻Koji
这听起来有点像“小镇做题家”，把创业变成一道题，拆解成一个个小题。
🧑🏻💻相子恒
和小镇做题家不一样的是，他们更多只关注问题的解法。
而我们是由一个长线vision引导一个中线vision，再把中线vision拆解成每个人都能执行的小目标。所以，与其说是小镇做题家，不如说是一个组织良好的vehicle。
👦🏻Koji
畅想一下，如果5年后DeepOptica很成功，会是怎样一种成功？
🧑🏻💻相子恒
首先，我们的模型一定在世界范围内有影响力，是一个AlphaFold级别的模型，可能会有一个基础开源版和一个商用版。很多矿企能用我们的模型在自己的矿区进行实践，理解那里的地质特征。这是技术层面。
商业层面，我们肯定已经和全球最大的几家矿业公司有了非常紧密的合作。
第三，我们应该已经积累了很多矿业金融的经验。我们可以通过自己的模型和估值系统，进行一些矿业权益金的投资，甚至入股一些矿权。它一定是一个集技术、矿业运营和矿业金融于一体的结合体。
我觉得5年内我们一定能做到。
👦🏻Koji
感觉你的人生一路开挂，非常学霸。你从小就是吗？有没有经历过大家想象不到的挫折？
🧑🏻💻相子恒
我也不是一直学霸，在班里一直都是第5到10名，初中、高中都是。可能大学时成绩好了一点，很幸运去了剑桥。但这不是开挂，背后有很多努力，只是我表现得比较chill。
读PhD和之后工作的经历中，挫折还挺多的。当时既要管理赛艇队，又要做实验，实验结果很多时候不如预期。感觉实验室同伴的研究方向都比我的更有影响力时，人难免会失落。
后来2021年，我还做过一次完全不成功的创业，打击也比较大。一个PhD刚毕业，放弃了很多东西，自己投钱创业，最后失败了，这对人的打击是很大的。
经历过几次打击之后，才能更好地管理压力、管理预期，也才能在碰到挫折时变得更乐观。
👦🏻Koji
那会让你变得保守，不敢再冒险吗？
🧑🏻💻相子恒
不会。这和个人的追求和性格有关。我一直不觉得自己在物质上有特别强的欲望。我甚至觉得，假如有一天我真的没工作了，我感受到的更多是内心的空虚，而不是因为钱少或生活水平停滞而焦虑。我更多会因为没做成自己想做的事而焦虑。
所以，我更想考虑的是，如何把自己的理想和大家一起搭建起来。我真的非常想把这些事情做好。
👦🏻Koji
什么理想？
🧑🏻💻相子恒
我的理想是探索太空，探索地球。读PhD时，我更多是在物理世界里遨游，想了很多量子力学和相对论的问题，也想了很多哲学。
这几年，做了遥感卫星、低轨卫星推进器，现在又做矿业，我对地球的兴趣非常大。我马上要去阿布扎比和南非出差，我很享受去这些地方探索地底不同世界特征的旅程。
我只是想把这个旅程变成一个成功的经历，分享给我的团队，再通过这个经历去实现更大的理想，比如太空采矿、海底探矿，或者做些更疯狂的事。
🧑🏻💻相子恒
我也想问问你，你做「十字路口」，和我们这些founder聊完后，最大的感触是什么？对我们这个阶段的创业者，有什么建议吗？
👦🏻Koji
我自己特别感兴趣的还是创业者的企业家精神到底体现在哪里。做早期投资，很多东西是看不到的，就像我们今天聊到DeepOptica的世界模型，也较难判断它最终是否能实现。这时作为天使投资人能抓住的是对创始人和团队的判断。
所以我很好奇能否总结出一些规律，尤其是从已经成功的创始人倒推他们年轻时在类似阶段表现出了哪些特质。
坚韧肯定是非常重要的一点，没有谁是一帆风顺的。领导力也很重要，尤其是无授权领导力，因为谁一开始都不是CEO，都是从无授权领导慢慢到权力获得合法性的。
🧑🏻💻相子恒
还有吗？
👦🏻Koji
有一个可能通用的建议是：创业公司有一个巨大的红利，那就是可以招到特别厉害的人，这些人在大公司是很难招到的。
为什么？因为创业公司能提供希望。很多人愿意为了希望投入自己的时间、精力和生命。
所以，在创业公司早期，一定要用好这个杠杆，尽可能吸引这些人才。尤其你们背景很好，做的事情也很有愿景，这是一个特别高的杠杆，要极好地用好它。
因为这个杠杆到了第三、第四年，可能瞬间就没了。
要么公司没做起来，吸引不到人了；要么公司做大了，他为什么还要加入你？他可能会去加入更早期的公司，以获得更大的希望。
🧑🏻💻相子恒
对，非常make sense。
👦🏻Koji
我觉得在这个阶段，要充满野心，甚至可以带有一些不切实际的想法去挖人。你觉得这个行业里可能挖不到的人，但不一定的，也许他正好处在职业的焦灼期，很可能愿意试一试。
🧑🏻💻相子恒
是的，这个建议非常好。
👦🏻Koji
今天感谢子恒来到「十字路口」，期待DeepOptica做出更大的成绩，也期待你有一天能再来。
🧑🏻💻相子恒
谢谢Koji，一定的。
