矿山自动驾驶进入真无人时代

“从6月20号开始，我们已经连续80多天做到了区域常态化无人运营，没有人重新上车过。”在谈及易控智驾目前在矿山无人驾驶领域取得的成绩时，林巧很自豪，“目前我们是唯一真正做到的。”

△易控智驾技术VP林巧

“去掉安全员”一直是L4级以上自动驾驶商业化的重要前提，对于任何一家定位于L4级以上的自动驾驶公司，都是发展中的重要节点，更是公司发展的新起点。

但目前实现无人化常态运营的是完全封闭的路段，只有无人驾驶车辆作业，商业化可复制性不够强。因此自豪之余，林巧更多的是对“无人化”后的思考。

“目前实现的完全无人化场景应该称为技术化的最小单元，只能说可以做到以这个小单元加入作业，但对于整个矿方来说价值还没这么大，因为这个小单元对矿的要求多，通用性不够强。所以下半年我们要重点攻破通用性问题，实现道路上（无人车辆）和其他车辆混行。”林巧说道。

从有人到无人，再从无人到通用性无人，挑战一直在不断增加。这次智车星球与易控智驾的交流，核心更多放在对业务场景的理解以及问题的解决上，林巧用一个个对场景问题的理解和解决，展示出了易控智驾走过和将要走的路。

1市场的动力

先来简单看看矿山场景。

矿山开采分为露天开采和地下开采，通常，会根据剥采比（指开采每单位有用矿物所剥离的废石量）、矿石质量以及售价等因素，决定是否进行露天开采。目前，国内的自动驾驶企业几乎都聚焦于露天矿的运输场景。

根据林巧介绍，2021年露天煤矿运输端的市场规模在250~280亿之间，再加上砂石骨料矿、有色金属矿、铁矿等，全国露天矿运输端的市场规模能达到1000亿/年以上水平。如果放眼全球市场，则能达到4,000~5,000亿/年的水平，因此，行业天花板并不算低。

而在需求端，对新技术和新模式的需求意愿也极其强烈。

核心原因有二，首先自然是所有自动驾驶垂直商用场景中基本都面临的劳动力问题。

因为矿山目前多使用非公路宽体自卸车（以下简称“宽体车”），司机必须有B级以上牌照才能驾驶，有一定门槛。另外，矿山往往在偏远地区，工作环境相对恶劣，再加上两班倒的工作制度让招人愈发困难。

根据林巧介绍，目前矿山的驾驶人员基本70%为40岁以上，这意味着10年后，这项需要体力支撑的工作将出现劳动力断层。现阶段，矿方只能通过增加薪资吸引劳动力，因此人力成本也随之呈现逐年递增的趋势。

同时，由于工作环境的特殊性，矿方需要负责工人的衣食住行日常生活，因此一台两班倒使用的宽体车每年花在人工上的成本至少为30万元。

另外还有一个重要的点——安全。

目前露天矿发生的安全事故中，占比最大的就发生在运输环节。由于矿山是一个工业生产系统，即使是司机自己操作不当或者开车打瞌睡造成的事故，管理方也有不可推卸责任。目前主要通过数字化或者精细化管理来尽量避免，比如晚班会在凌晨3:00~4:30时间段强制停车休息。

对于需要产能核定的矿山，“安全”是第一要务。一旦出现相关问题就会面临停工停产，核定的产能便不能完成，损失巨大。

因此，从人工成本和安全两个角度，矿方对无人驾驶技术本身是有强烈需求的。而在政策层面，2020年3月，国家发改委、国家能源局等八个部委联合发布《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出要推动智能化技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平。

相关地区的政府也是积极响应，今年2月18日，内蒙古自治区人民政府印发《内蒙古自治区人民政府关于促进制造业高端化、智能化、绿色化发展的意见》，其中提出重点在大型露天煤矿和井工煤矿打造不同条件、场景、模式下的5G+无人驾驶、5G+无人采掘示范项目，挂牌一批5G+智能化煤矿示范基地。到2025年，重点露天煤矿矿用车全部实现无人驾驶，井工煤矿采掘面、掘进面全部实现智能化作业。

“所以矿山无人驾驶既有政策支持，又有明确的市场需求，我们就更有动力去做这件事。” 林巧说道。

2技术的可落地性

外部客观环境满足后，就要着眼于事情的可落地性及可持续发展性。

从场景上看，进入矿山现场的人都经过大量上岗培训，不会出现不可控人员（如末端物流场景中会经常出现的小朋友）。“这意味着整个封闭场景内corner case是处于一个可控的范围，因此要实现效率和安全的双重保证会相对容易些。” 林巧表示，“同时，较强的封闭性带来的另一个好处就是，一些短期内解决不了的问题，可以通过管理手段解决。比如我们现在完全下人的产品就对装载的排土区域有规范化、结构化的要求，这方面的执行一定要到位。”

在政策层面，由于矿山属于完全封闭区域，自动驾驶企业可以和矿方一起，根据整体架构在作业道路上设置相关设施，无需根据法律法规综合考量。

再来看看运营环境本身。由于矿山地区经常出现扬尘，在识别时会经常造成误检，虽然易控智驾已经通过多轮优化降低了误检率，但还是会出现急刹车的情况。“这种情况如果是载人肯定不能接受，但由于是低速载物，舒适性虽然会间接影响油耗，但不是我们的第一位考量。同时，低速对于感知距离、探测距离、预测的能力要求相对不高，所以更利于技术的落地。” 林巧说道。

△多编组4台挖机同时作业场景

上述原因，让矿山无人驾驶的落地相比Robotaxi，甚至大多数其他商用垂直场景都要友好，这也确实是矿山场景的优势。但从另一个角度看，是否意味着矿山场景门槛较低，企业难以做出自己的差异化优势？

“矿山场景有自己的挑战，并不是说毫无门槛。”面对提问，林巧很快给出了解答，“矿山是一个工业生产系统，业务关联性非常强，同时有效率要求和生产作业门槛。所以我们全链路的无人驾驶解决方案里除了无人驾驶技术本身，还包括调度方案、生产作业怎么结合、生产管理如何匹配等。”

3场景细节决胜

因此，虽然落地环境友好，但矿山无人驾驶的系统复杂度并不低。这也意味着如果矿方只单纯买车自己做生产运营管理，难度会很大。

基于这样的考虑，易控智驾也明确了自己的定位——以无人驾驶技术为基座的运力服务提供商。

“无人驾驶系统进入矿山这个生产领域去解决问题时，不是简单的只有无人驾驶技术就能替代人，还要考虑如何在整个生产环节衔接匹配，我们必须把车辆、硬件、现场的生产管理等每个环节链路都打通，才能最终得出一个高效、安全且低成本的运输解决方案。”林巧补充道。同时，也给出了不少场景细节问题来展示易控智驾在这一过程中遇到的挑战：

1、露天矿在垂直方向上以台阶为单元进行开采，台阶的上部水平面称为台阶的上部平盘，台阶的下部水平面称为台阶的下部平盘，上下两平盘之间的倾斜面称为台阶坡面。一般宽体车作业的台阶高度为15米左右，排土时如下图所示，是在一个斜坡边缘往下排土。为了让排土有效率，必须将车轮压在斜坡上，对车辆而言，就像是在悬崖边沿作业。

△排土场卸载场景

停车排土位置如果过于靠后（靠近边缘），车辆就会有掉落台阶的风险，发生安全事故，如果过于靠前则会让整个作业效率降低。

对此，易控智驾在技术层面采用的是“地图+定位+感知+规划+控制”多道手段来保证安全和效率，另外会通过管理手段与技术相结合。比如对台阶面上的挡墙会做标准化处理，从而让地图能通过坡底线（台阶下部的平盘与坡面之间的交线）进行分割，进而更好地进行感知。

2、由于行车路面都是土路，因此在车辆不断行驶过程中要保持均衡碾压，否则车辙印会变深会使得油耗上升，同时还会有侧翻风险。另外，由于没有道路线，需要在修路时在土路两侧修出挡墙进行分割，规划出可行驶区域范围，车辆才能通过自动驾驶系统的感知能力行驶。但由于地面相对来说并不平整，所以分割有一定的挑战。

3、除了分割问题，道路的不平整还带来了识别和决策层面的问题。比如遇到路边凸起时，车辆需要识别并判断高度、大小，从而决定是碾压通过，还是在不高于底盘情况下从中间碾压通过，亦或是需要绕行通过。同时，车端识别出路面问题后，要上报给调度系统，让调度系统及时通知修路以保证作业效率。另外，当作业道路中有洒水车或修路车进入时，无人驾驶车辆为了保证安全会降速运行，这种情况有人驾驶不会降速，后续依然需要优化。

△空载车辆无人驾驶视角

4、在作业的过程中，挖土、排土的区域在不断变化，所以地图需要自己做增量，不断更新以匹配排土位、装载位等区域信息的更新。

5、车辆开始工作前有点检流程，有人驾驶的车辆，司机能在行车过程中凭驾驶经验及时发现异常并灵活调整，因此发车前的检查相对简单。但无人驾驶车辆缺失了司机在驾驶过程中的风险判断，尤其是非电子设备方面，因此，发车前的检查流程需要更为细致（例如螺丝的松动、转向零部件是否正常等），因此效率相对会低。后续易控智驾会通过数字化工具将这项工作的流程进行优化，据林巧介绍，目前易控智驾正在开发一款APP，对应好每一步点检的流程和标准，降低点检的门槛。

6、在以前的有人作业流程中，挖机不参与直接调度。无人驾驶后，流程变成矿车装满渣土后，挖机发出信息到调度中心，调度中心再从云端下发指令给车，因此需要加装协同终端将挖机与调度系统打通。另外，如果矿车停靠装载位置不合理，也需要挖机司机配合进行位置调整。从挖机司机角度看，矿车从有人到无人后，流程上的操作步骤有所增加。

△自动倒车入位采装

从上面这些场景细节中不难看到，无人驾驶系统不仅仅是替代人的驾驶能力，还有诊断能力、对周围路况的观察能力等。无人驾驶技术的引入，在某些方面带来降本增效可能的同时，也改变了原来整体效率最优的生产流程，可能在另外的方面会降低了效率。如何在一增一减之间实现总体的降本增效，是比技术本身更值得关注的事。

4自研与合作

扎根矿山4年，易控智驾的发展战略已经很明确，那就是“技术+运营”的双轮驱动模式。先做尽可能多的工作，把整个流程链路串起来，做出一个标准化且能真正提供高效运力的无人驾驶系统，形成标杆，然后再进行标准化系统的“裁剪”，进一步提升效率。

△矿区无人驾驶全栈技术方案

基于这个大框架，林巧又分享了易控智驾对矿山智能化设备选用的思路。

“第一类就是矿山无人驾驶独有的设备。”林巧举例说道，“代表性的就是线控底盘，由于宽体车行业新能源才刚刚开始，去年的量也就六七百台，占比很低，没有企业愿意单独为之做匹配，所以我们只能自己动手，和主机厂深入合作。整个线控的软件方案、整体架构都是我们来设计和研发，最终的机械设计和生产实施由主机厂来负责。”

第二类设备就是汽车智能化赛道的通用设备，如激光雷达、计算平台等。虽然现在很多自动驾驶公司将计算平台看做企业的核心，但易控智驾却是“反其道而行”。

“硬件产品一大特点就是，量越大稳定可靠性就越高，成本也越低，所以易控智驾的原则是可通用的硬件产品会完全依托合作伙伴。” 林巧表示，“我们坚决不自研高算力的计算平台，矿山只是整个智能驾驶大赛道中的一个小赛道，如果投入有限的资源到基础设施，我们肯定做不到比别人好。而且计算平台是通用的，用户量很大，稳定性有保证。我们现在用的计算平台是华为MDC，至今没有出过底层硬件问题。”

但通用设备也并不是每一个都能简单拿来就用。

“比如激光雷达，因为矿山所在地区多是极寒和极热的环境，早期能满足从零下40度到零上40度工作环境的激光雷达很少，我们也只能选择一家美国公司。但即便如此，当时每天开机后仍要等待两小时才能开始测试运营。同时，除了温度问题，还有一大挑战就是土路带来的震动冲击。但宽体车的市场规模决定了激光雷达企业不会为矿山场景做定制化，因此就需要我们通过车辆系统设计来解决。”

根据林巧介绍，目前易控智驾通过引入航空航天的减震方案来解决该问题。

5“无人化”之后

回顾易控智驾至今为止走过的路，可以说取得的成绩和突破不少。

但林巧对此看得很“轻”，“目前只能说我们在技术闭环上已经能跑通了，下一步我们要扩展能力边界，这是一个很重要的点。”

根据易控智驾的实际测算，目前其无人驾驶系统与有人驾驶相比，整体效率大概能达到70~80%，后续如何进一步提升效率易控智驾也有了明确的方向。

一、优化点检方案、拉长单车作业时间、实现道路行驶不降速，维持在35公里/小时的速度范围；

二、降低整个架构对网络的依赖度；

三、提升车辆行驶效率，如倒车入库从两到三次成功提升至一次成功；

四、提升加油、维修、修路等环节的效率，融入整体流程；

五、扩展能力边界，实现混行编组，拓展新场景。

意识到了瓶颈点，发力也就更有针对性，目标也就更明确。

△露天煤矿无人驾驶调度

“最终能形成正向的现金流和可复制的模式，才是商业化的闭环。”在林巧看来，没有产生商业价值之前的壁垒，都是形同虚设。“就像一台好看但没有系统的电脑，对客户是一文不值的。所以要形成真正商业化产品带来的壁垒，核心就在于对业务场景的理解转换成的产品竞争力。”

因此，对于技术的领先性，易控智驾的态度属于“追求”但不“强求”。

“我们很难评估一个单项技术谁做得更好，而且技术的好坏有时候很难直观地展现，所以我认为不如看业务量，谁承接的业务多、跑的运营里程长，至少能说明系统稳定可靠性比别人强，能得到市场认可，这是一个很直观的体现。”

根据易控智驾的统计数据，截至2022年8月，易控智驾智驾自有宽体车超过100辆，无人驾驶累计运行里程114万公里，无人驾驶累计运输土石方量507万方，各项数据领跑行业。

当然，对于易控智驾，这些数据已经成为了新的起点。

林巧说，所有的壁垒最终都将转换成时间的壁垒。

这不禁让人想到目前乘用车领域自主品牌的向上路径——从技术领先到品质领先，从品质领先到品牌领先，从品牌领先到价格领先。每一轮转化，都需要巨大的投入，其中最大的成本不是钱，而是时间。

放在自动驾驶领域亦有迹可循——从技术领先到解决方案领先，从解决方案领先到业务量领先，从业务量领先到场景应用边界领先，同样，每一轮转化，都会因时间的累积给其他追赶者带来巨大的成本。

明确了路径，易控智驾也在快马加鞭地前进。林巧透露，今年年底，易控智驾的完全无人宽体车运营数量将提升到30辆以上，人员也将在明年从目前的180人左右扩张到300人左右。我们也与林巧定下了半年之约，到时候看看与时间做朋友的易控智驾，又将给行业带来哪些新的惊喜。