《2026年矿业及金属行业趋势追踪》

报告围绕矿业与金属行业如何在变局中重塑价值创造方式，提出了相互关联的十大趋势，可归纳为战略定位、运营重塑和生态价值三大维度。

一、 战略定位：从市场参与者到国家与产业的战略支柱

1. 国家安全中的关键矿产：关键矿产已从工业原料跃升为国家安全的战略核心。中美贸易摩擦、俄乌冲突等事件暴露了全球供应链的脆弱性。矿业企业因此被赋予了双重角色：既要支撑清洁能源转型，又要服务国防战略。这催生了新的机遇，如通过回收尾矿中的战略金属（如锗、稀土）获得收益，以及获得政府的贷款、包销协议和补贴支持。同时，企业也面临更高的地缘政治风险和监管要求，需要更加注重与盟国政府的合作，并在投资组合中平衡能源转型矿产（如铜、锂）与战略矿产（如锑、镓）。

2. 面向未来的投资组合布局：为应对复杂多变的外部环境，企业需从传统的、单一的大宗商品思维转向灵活、多元的资产组合管理。报告指出，成功的投资组合将呈现三大特征：

   • 聚焦关键增长矿产：加大对铜、锂等受益于能源转型和国家安全需求的大宗商品的布局，如力拓收购Arcadium Lithium、英美资源与泰克资源的合并。

   • 拥抱循环经济：再生材料（尤其是铜和铝）因其显著的成本和能耗优势，正成为保障供应、提升韧性的关键。企业需建立回收能力和可追溯体系。

   • 延伸价值链：通过向下游的精炼、加工和半成品制造环节延伸（如淡水河谷的铁矿球团产品），矿业公司可以捕捉更多价值，与客户建立更深度的绑定，并助力自身及客户的减排目标。

3. 释放资源潜力：资源丰富的国家正从简单的资源出口转向构建本土产业生态系统，以最大化资源价值。印度尼西亚通过禁止原矿出口并大力投资下游冶炼和工业园区，成功吸引了数百亿美元的投资，将自身打造为全球电池材料中心。这一趋势要求矿业公司扮演“召集者”和“赋能者”的角色，通过与政府、社区和其他企业合作，共同投资基础设施（如港口、电力、铁路）和能力建设，将项目开发融入区域长期社会经济发展蓝图，从而确保社会运营许可并构建更稳定的营商环境。

二、 运营重塑：以技术和人为核心驱动效率与安全

4. 深远使命：在竞争日益激烈的时代，企业的使命超越了单纯的盈利。一个能够凝聚利益相关方、回应社会关切的“深远使命”，已成为竞争力的关键。它不仅能指导企业在动荡环境中做出正确决策，更能吸引和留住人才（尤其是年轻一代），赢得社区和投资者的信任。报告强调，使命应融入战略、文化、品牌和责任之中，并例举了英美资源在秘鲁Quellaveco铜矿项目中通过与社区合作解决水资源问题，从而获得社会认可的成功案例。

5. 不断演进的运营模式：传统的、以产量和规模为中心的层级式组织架构已难以适应当前矿石品位下降、成本上升和人才竞争加剧的挑战。未来的运营模式必须转向“价值创造优先”。这意味着：

   • 去中心化与敏捷性：将决策权下放至一线，提升响应速度，如借鉴拜耳公司动态共担责任制的经验。

   • 技术与业务的深度融合：打破信息技术（IT）与运营技术（OT）的壁垒，为人工智能和大数据分析的应用铺平道路。

   • 利润优先于产量：建立与盈利能力、安全性和可持续性挂钩的激励机制，而非仅关注产出规模。

6. 从数据中提取优势：矿业运营产生海量数据，但价值往往被孤立系统所困。构建“智能运营”体系，即通过集成平台、传感器和系统，实现数据实时互联互通，是应对复杂性的关键。这需要可信赖的系统集成商来整合分散的供应商解决方案。建立强大的数据治理框架，确保数据质量、安全性和一致性，是从数据中提取价值、并为人工智能应用奠定基础的前提。

7. 实现卓越运营的人工智能：人工智能正在从辅助工具演进为提升安全与效率的核心引擎。其应用体现在：

   • 风险预测：实时监测异常，变被动响应为主动预防，如AngloGold Ashanti通过AI疲劳监测系统消除了司机疲劳相关的事故。

   • 知识保留与决策支持：巴西国家石油公司利用其30年运营数据训练AI助手，为工程师提供实时维护建议，在应对大规模退休潮造成的经验流失的同时，提升了维护效率。

   • 自主运营：智能体人工智能（Agentic AI）的出现，使得系统能够自主协调维护、物流等任务，实现更高级别的自动化。

8. 人力资源的下一个演进：人工智能同样在重塑人力资源（HR）的角色。HR必须从传统的行政支持，转型为人机协同劳动力的战略架构师。这包括：

   • 重塑员工体验：利用AI驱动的聊天机器人为偏远矿区的员工提供即时支持。

   • 以技能为中心的人才管理：利用AI将工作拆解为任务，并与员工技能进行匹配，以此应对人才短缺，规划未来劳动力需求。

   • 担当三大角色：首席人力资源官（CHRO）需要同时扮演好业务负责人（确保AI与战略对齐）、劳动力管理者（推动AI应用与文化变革）和人员管理者（确保AI的伦理使用）的角色。

三、 生态价值：以协作与韧性应对系统级挑战

9. 重新定义矿产勘探：面对发现率下降、成本飙升和人才短缺的挑战，人工智能驱动的勘探正变得至关重要。通过利用自然语言处理（NLP）等技术分析海量历史地质报告和数据，可以更精准地识别靶区，从而大幅减少钻探需求并缩短发现周期。报告指出，未来的勘探成功将属于那些能将数据视为战略资产、并建立跨领域合作生态系统的企业，如大型矿企与科技初创公司合作，共享数据与技术。

10. 扩大可持续性适应规模：气候变化带来的物理风险（如极端天气、水资源短缺）已对运营构成实质性威胁。应对这些风险需要从单一的场地级工程防御，转向基于“系统优势”的合作模式。这意味着矿业公司需要联合供应链上的合作伙伴、政府以及社区：

    • 共享数据与风险：建立区域性气候风险评估平台，对共同的风险场景达成共识，以缩短应急响应时间，公平分摊适应成本。

    • 基于自然的解决方案：投资和保护矿区周边的自然生态系统（如红树林、湿地），利用其天然的调节功能来缓冲洪水、干旱等风险，这往往比纯工程方案更具成本效益。

    • 融入治理：将气候韧性纳入董事会监督和公司治理的核心议题。