文章核心观点 - 哈佛大学学生团队访问South Star Battery Metals Corp的Santa Cruz石墨项目，研究AI应用如何实现数据收集的简化，为工艺改进、优化机会及新技术应用提供新视角 [1] - 该研究旨在确定工厂已生成的数据能否被更有效地用于支持工艺决策 [4] 哈佛学生团队 - 哈佛创新实验室首届Q-Fellows cohort成员于2026年9月16日至19日参观了Santa Cruz项目 [2] - 团队成员包括Raymond Jiang（应用数学）、Mary McColm（环境科学与工程）、Fiona Millan（科学史与计算机科学）和Ethan Tan（计算机科学与统计）[2] - Ethan未能前往现场但参与了项目工作 [2] 关键矿产行业研究 - 团队研究了关键矿产供应链，包括对采矿、加工、国家实验室和政府部门的100多次访谈 [3] - 研究表明关键矿产的主要瓶颈在于加工环节 [3] - 约90%的关键矿产加工产能集中在中国 [3] - 非中国关键矿产加工受到从试点规模向商业生产过渡的阻碍 [3] - 团队考虑石墨是因为其直接用于锂离子电池的输入材料 [3] South Star Battery Metals公司 - 公司被纳入研究是因为Santa Cruz在中国以外拥有生产和建设能力 [4] - Santa Cruz项目是数十年来北美首个进入生产的石墨矿 [4] - 公司是一家加拿大电池金属项目开发商，专注于在美洲选择性收购和开发近期生产项目 [6] - Santa Cruz石墨项目位于巴西巴伊亚州南部，是公司一系列工业和电池金属项目中首个预计投产的项目 [6] - 巴西是世界第二大石墨生产地区，拥有超过80年的持续采矿历史 [6] - Santa Cruz拥有优良的基础设施和物流条件，预计将成为美洲最新的石墨生产商 [6] - 公司在TSX Venture Exchange以代码STS交易，在OTCQB以代码STSBF交易 [6] - 公司致力于践行最高标准的ESG原则，基于透明度、利益相关者参与、持续教育和管理的企业文化 [6] 团队研究目标与方法 - 据Raymond Jiang表示，团队在踏入工厂前花费了十周时间采访矿物加工相关人员 [5] - 团队发现这项工作在很大程度上依赖于无法在电子表格中看到的判断力 [5] - 团队目标是利用数据并确定统计分析能发现什么对现场团队真正有用的信息 [5] - 团队将此作为研究来推进，刻意不承诺结果 [5]