矿产资源丰富的非洲，是中资矿业企业出海的核心布局区域之一。然而，由于地缘政治变动与资源政策调整，中企在非矿业投资也面临多重挑战。人工智能（AI）与遥感技术的深度应用，有望成为破解发展难题、重塑矿业价值链的关键力量。
非洲国家关键矿产资源丰富，但中资企业在布局中面临多重现实阻碍，具体可概括为三方面：一是政策波动频繁，合规风险高；二是基础设施薄弱，运营成本高；三是社会争议与外部干扰多发，运营环境复杂。这些挑战本质是非洲国家“资源附加值留存诉求升级”“重构资源开发的权力分配格局”与“基建配套与治理能力滞后”矛盾的集中体现。这既考验中企的政策适应能力，也对运营效率提出更高要求，而数字化创新正为中企突破这些瓶颈、适配当地发展需求提供全新思路。
面对复杂的运营环境，中资企业以AI与遥感技术为核心，在非洲关键矿产国家开展了一系列数字化矿业实践，实现了风险管控、效率提升与合规运营的多重突破。
在刚果（金），华刚矿业的SICOMINES铜钴矿打造了非洲有色行业首个数字孪生工厂，为政策适应与效率提升提供了范本。该项目通过无人机遥感技术对120平方公里矿区进行每周一次的动态监测，结合AI算法识别非法开采点位，将矿权维护响应时间从过去的72小时缩短至4小时，有效规避了政策合规风险。针对电力短缺问题，企业配套建设的65兆瓦光伏电站与135兆瓦时储能系统，通过数字化能源管理平台实现光伏、储能与柴油发电的智能调度，不仅将用电成本降低60%，更保障了生产连续性，使铜回收率较同类矿山提升12%。这种“地质数据数字化+能源管理智能化”的模式，已成为刚果（金）大型矿企的标配。
在赞比亚，中国有色谦比希铜矿通过数字化转型回应了社会关切与效率难题。该公司在该矿东南矿体部署的AI选矿系统，通过传感器实时采集矿石成分数据，结合机器学习算法动态调整浮选参数，使铜精矿品位稳定在28%以上，较传统工艺降低了30%的废水排放。针对运输瓶颈，企业引入的智能物流管理平台整合了遥感路况监测与车辆调度系统，将矿石运输延误率从27%降至8%。更具意义的是，通过搭建环境数据公开平台，实时公示废水处理指标与植被恢复进度，有效回应了当地社区的环保关切，为企业赢得了宝贵的社会信任。
在南非，5G与AI的融合应用正在破解深井开采的安全难题。华为、中国电信与南非MTN联合为北开普省锰矿部署的5G专网，有力地支持了无人机井下巡检与AI安全预警系统的运行，通过分析设备振动数据与人员定位信息，可提前识别冒顶、透水等风险隐患，使矿区事故率下降60%。矿冶集团与南非国家矿业技术研究院共建的联合实验室开发出的AI地质勘探系统，通过解读遥感数据与钻孔信息，在卡拉哈里盆地发现了新的铂族矿带，勘探成本较传统方法降低40%，展现了技术合作的双赢价值。
在几内亚与津巴布韦，中国企业的数字化实践则聚焦资源高效开发与政策适配。中国电建在几内亚KEBO铝土矿项目中，运用遥感技术构建雨季开采模型，结合AI算法优化开采路径，解决了当地年降雨量2000毫米条件下的生产中断问题，实现全年连续开采。中矿资源在津巴布韦Bikita锂矿部署的光学选矿系统，通过机器学习识别锂辉石与废石的光学差异，抛废率达35%，不仅提升了资源利用率，更契合了当地“提高矿产附加值”的政策导向，为企业争取到加工环节的税收优惠。
尽管中资企业在非洲关键矿产领域的数字化转型取得显著进展，但面对技术领域的国际竞争和复杂的地缘政治环境，中资企业要实现在非洲矿业领域的可持续发展，还需构建多方协同的治理体系：一是将ESG要求全面纳入战略决策，定期发布涵盖环境表现、社区关系等维度的可持续发展报告，提升运营透明度；二是加强对本地技术人才的培养，与当地高校合作设立智能化矿业人才培养项目，为当地员工提供数据分析、自动化操作等专业技能培训；三是深化中非政府间的政策协同，例如，或可在中非合作论坛框架下，推动建立“非洲关键矿产绿色数字化合作基金”，重点支持自主AI勘探算法研发、遥感监测平台搭建等关键领域，同时完善双边投资协定中的风险保障条款，为企业技术创新与项目落地提供政策支撑；四是加强遥感卫星技术等数字基础设施合作，共同建设矿业环境联合监测平台，实现矿区环境数据的实时共享与风险预警。
［作者刘青海系浙江师范大学双龙学者特聘教授、研究员、博士生导师，非洲经济研究所所长；唐俊芝系浙江师范大学非洲研究院硕士研究生。本文是国家社科基金重点项目“中国在非企业本土化发展研究（24AGJ016）”的阶段性成果。］