无人化矿用卡车、自动驾驶智能调度平台已落地

前些日子，东三省拉闸限电，长江三角洲许多工厂开始进入“做二休五、做一休六”等进程，限电、停产是许多省市年关将近进行能耗双控的主要举措，电力供应问题严峻。无论是因为火电的燃料——煤炭能源的短缺，还是因为“双碳”与能耗双控的强制约束，在现实层面都无不反映出能源危机情况愈发严峻，清洁能源、绿色能源、可持续发展是未来经济发展的主要宗旨。

而在能源矿产方面，截至2018年底我国已探明有储量的矿产173种，矿山十万多处。煤炭探明储量为17085亿吨、铁矿852亿吨、铜矿11443亿吨，锌矿量18755亿吨、水泥用石灰岩1432亿吨。

在矿区能源开采运用中，矿车是这些资源转运中最为重要的工具之一。在自动驾驶技术如火如荼的发展中，落地应用的深根也扎进矿区中开花结果。我们知道自动驾驶容易在封闭的园区、矿区中落地，据悉，经过最近几年的发展，矿山自动驾驶的渗透率缓慢不足2‰。矿卡的规模化发展遇到了什么难题？矿卡在智能化之路有什么新的变化，矿山的无人化进程徐徐开展，矿卡的市场趋势目前是什么情况？这些问题都值得探索和讨论，我们一起透视一下无人矿卡将怎样驶向智慧矿山的深处。

无人矿卡落地缓慢

据辰韬资本数据，国内矿山自动驾驶市场规模超千亿。露天煤炭和铁矿的土方剥离运输市场规模大概分别在450亿/年、150亿/年左右，每年新车销售带来的自动驾驶升级市场规模约为58亿/年，仅这三项带来的自动驾驶市场规模总额就达到了658亿/年。如果再加上其他矿产市场规模总额超千亿。

虽然矿产可预测的市场规模比较大，但是矿区是自动驾驶落地应用的一个比较特殊的场景，矿区封闭路况简单，但其多风、严寒、危险，恶劣的环境，也给自动驾驶技术的落地带来了考验。一般而言，矿区的作业流程涵盖勘探、采掘、运输、装卸等。从如今行业玩家的发展业务来看，“运输”环节多为矿区自动驾驶企业的发展着力点。国内的自动驾驶企业中，主要有百度、慧拓智能、跃薪时代、易控智驾、希迪智驾等玩家。

百度 Apollo与华能伊敏煤电公司在2020年开始联合打造无人化矿用卡车、自动驾驶智能调度平台等。目前，两家公司已经完成伊敏露天矿白天和夜间作业测试，无人矿卡已经实现了自主导航、自主卸载、主动避障等功能，可在多岔路口、复杂路况进行无人驾驶。煤矿运输作业已经实现了“采—运—排”的自动化流程，可实现24小时三班倒连续作业，并保证在全工况条件下自动作业效率达到人工水准。

跃薪时代是一家聚焦无人矿卡生产与技术的公司，目前在洛阳的洛钼采区内已经落地130台纯电动无人矿卡。易控智驾定位矿山无人驾驶，在2020年开始在西北某大型露天煤矿试运营，其主要的方向是做矿区中的宽体车为主，目前已经投入十二辆车开始运输。而慧拓智能与航天重工、神宝能源联合在内蒙古极寒矿区（最低零下50℃）实现无人矿卡24小时不间断作业，在今年6月正式进入工业化运行。

这些相对来说跑在前面的行业内无人矿卡公司也是矿卡市场目前的缩影。现下矿卡的市场处于早期的发展阶段，技术领先的企业开始与矿区展开合作试运行，实现落地商业化的企业较少，因为矿区特殊的地理条件和环境等，对于很多企业说，是个比较难进入有门槛的行业，测试运行等不像乘用车那样容易方便测试，矿区不是随随便便就可以进入测试的行业，矿区的准入门槛难拓展对于一些刚起步的小企业来说较为困难。

矿山的无人化运输进程整体来说还是发展较为缓慢，主要的模式除了宽体车、矿卡之类的自主运输外，也有一人掌控多辆车的远程操控模式，而这也是露天矿场无人化运输的典型场景。

在矿区作业的正常运转情境下，矿卡、挖掘机、推土机等多种机械工程车辆在规划好的路径实现自动驾驶模式下的协同作业。而一旦发生故障或者危险预警，在控制中心的远程司机就会接管车辆，通过控制中心的操控将车辆移至安全区域，而这样的调度模式也是现下矿场中的主要方式。

在一些道路固定的场景中矿区会选择运用无人矿卡来运输资源，而在一些复杂的山路上就得需要使用有人矿卡，无人矿卡与有人矿卡的协作也是现阶段矿区主要应用的方案，在集群调度系统的统筹下，有人矿车与无人矿车可进行协同作业，共同提升矿山的生产效率。

矿区选择协同作业也意味着无人矿车的单方运用在实际落地过程中面临困境，无法满足实际的工程需求，其规模化的商业落地面临不少的挑战。

规模化发展任重道远

矿卡的规模化商用，目前主要存在三个难题：

1.技术的通用性和可靠、安全性存在问题。一是在不同的矿区矿卡会因为一些特有的情形出现故障，比如金属矿石的电磁特性会影响毫米波雷达的使用性能，高寒矿山地区的温度会影响电气电子的稳定性。二是矿区的环境复杂恶劣，粉尘飞石等对于无人矿卡的感知层方面威胁极大，落石多的矿区砸到感知设备的概率极大影响其安全性。

2.改造的成本较高。对于矿区来说，改造无人驾驶矿卡的成本在数十万和百万之间，规模改造的话成本高昂，我们国家的矿区整体呈现分散的状态，小矿区的规模数量较多，成本投入较高的话，对于一些小矿区来说矿卡无人化改造不会被作为备选项。

3.行业的标准和法律问题需要明确。矿区是对安全问题高度关注的领域，自动驾驶技术在工业工程车类的落地应用中，行业的标准和法律规范等还未有成熟的规范系统，一旦发生事故后的权责问题难以明晰，行业内需要快速推进工业领域的自动驾驶行业标准体系。

矿卡的无人驾驶技术成熟度不仅限制矿卡的安全性，也限制其打开进入矿区的市场能力，能否提升到较高水平，从而拓展到地形情况差异较大矿山，形成较高的可复制性是矿卡企业需要共同努力的方向。规模化的落地意味着商业模式的成熟，基础的通用性、安全性、成本等问题亟需解决才有可能全面落地。

目前，矿场的运输方案选择的是无人矿卡和有人驾驶的矿卡共同作业，短时间内也将保持这个选择，在这些挑战与困境无法解决之前，利益最大化的选择是两者的协同作业，这是矿山目前智能化逐步推进的重要支撑和趋势。

在矿区，运输是为剥采环节服务的，因此，运输只有跟剥采无缝衔接才是有意义的。而这意味着，无人驾驶公司需攻克无人驾驶技术，也要懂不同矿区内各种工程机械设备之间的联通交互，而这些技术得以正常运行的基础就是5G网络的搭建。

矿卡驶向5G+电动化方向

在矿区，4G和各类短距无线通信技术已经得到广泛地运用，随着5G通信网络的快速发展，矿山的智慧化进程中5G网络的身影不断在各大矿区中出现。矿卡与其他工程车辆的协同以及司机远程操控矿卡等常见的场景中，都需要无时延、大带宽的5G网络。无论是对于矿区人与人、人与设备、设备与设备等之间的联通交互等，都给予了便捷性和质的提升。无人矿卡在AI与5G网络的加持下，经过行业内的测算，相比有人矿卡，平均每台无人矿卡一年可以增加700小时的运营时间，生产效率提高30%。

除了AI与5G外的智能变化，矿卡也向着电动化的方向发展。关注新能源车辆的读者都了解，“全面新能源倒计时”已经启动。乘用车的电动化进程加快有目共睹，奥迪宣布2026年停售燃油车；大众随后也表示计划在2035年之前停止在欧洲销售燃油车。除了汽车厂商纷纷宣言，也有许多国家开始考虑禁售传统燃油车，并且公布了明确的时间表，荷兰、德国、印度等计划在2030年，英国、法国计划在2040年停售燃油车；而中国台湾和海南分别表示在2040年和2030 年停售燃油车。汽车彻底走向电动化，燃油车逐渐进入到被淘汰的局面，而在工业领域中的工程设备机械车中这样的趋势也开始展现。

当前，智慧矿山、绿色矿山是国家产业政策主要推动的战略方向，而矿卡目前大多以燃油车为主，在禁售燃油汽车进入倒计时的背景下，燃油工程机械车被电动化替代是确定的趋势。无论是从成本（在矿用卡车整个生命周期，燃油成本占比通常在40%以上）还是能源的绿色运用等角度来看，无人矿卡的电动化将会是厂商主要发力的方向。降低燃料的成本是矿卡商和矿场运营者共同的诉求，燃料的解决方案，将跟矿车智能化电动化趋势高度关联。

无论是电池厂商还是自动驾驶厂商的落地与发展动向，我们都可以发现这个趋势。宁德时代在2020年目光开始向矿区中转移，在6月投资三千万给矿区无人驾驶公司跃薪智能，并与跃薪智能成立合资公司跃薪时代新能源科技，专注电动化无人矿卡和无人矿山技术研发。12月与宏大爆破工程集团等合资成立了宏大时代，定位于矿山领域的电动化解决方案提供商，服务矿山领域客户的重卡、工程机械、储能等业务的电动化项目，并且宏大时代已经有了矿用电动宽体车的样车。

无人驾驶公司希迪智驾在今年四月发布了纯电无人矿卡，并且表示自家的纯电无人矿卡也即将在国内的多个矿山中开始落地，宁德时代作为其动力电池供应商提供动力支持。而跃薪时代于2020年6月在焦煤集团中下线投入50台纯电动无人矿卡。电动化的落地使用已经徐徐展开，不过对于一些负载重向上爬坡的情景，电动无人矿卡并不具备优势。

电动化的使用场景通常是在一些矿山内下坡使用，下坡所需的动力需求较少，并且下坡可以使用电机回收能量用来制动，在这个过程中，既可以发电也可以缓速制动，只要坡度合适满载下坡发电量甚至可以满足车辆空载上坡，这样的节能方式矿企当然期待欢迎。据研究机构测算，借助电动化及智能化，可实现矿区设备的合理高效调度，无人绿色智能矿山解决方案的全面应用将提升矿山生产效率约30%。

在招工难的缺人大势和“安全与效率”需求增长的情境下，矿企总的来说还是非常有意愿拥抱智能改造技术。以自动驾驶技术应用来说，技术落地可行，行驶路线固定、行驶限速严控等场景特征，使得矿山里的自动驾驶更容易实现，无人矿卡也可以解决用工难的缺口问题，为仍在一线工作的工人创造更安全的作业环境，矿卡司机不用在落石多和容易坍塌的矿区内提心吊胆。

搭乘5G，工业机械设备工程车和矿卡的互联协同与控制有了智能飞跃，矿山里的自动驾驶在矿区数字化的进程中向阳而疾驰，安全与生产力的提升给矿区的整体效益带来变革，也为我们创造出越来越多的社会价值。

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