我們距離真正意義上的無人駕駛，究竟還有多遠？

2013年，美國高速公路交通安全委員會提出了自動駕駛技術的分級标準，根據自動駕駛能力的不同，将自動駕駛汽車劃分為L1-L5五個等級。在L1-L3階段，汽車可以實現有限度的輔助駕駛；而在L4-L5階段，汽車才可以實現真正意義上的自動駕駛，即無人駕駛。

目前，絕大多數「具備自動駕駛能力」的量産車，其自動駕駛技術仍停留在L2-L3階段。真正意義上的無人駕駛，似乎仍很遙遠。正如自動駕駛企業Waymo的CEO John Krafcik所言：「把真正無人駕駛的汽車送上路，比火箭登天還難。」

然而，如果我們将眼光放到開放道路之外，就會發現，無人駕駛已經在一些場景實現或者開始了實質性的商業化落地，如科技園區常見的低速快遞物流小車，再如封閉場景的礦山無人駕駛。

日前，礦山無人駕駛頭部企業踏歌智行宣布，其已經在國家能源、國家電投旗下的多個露天煤礦及鄂爾多斯永順煤礦，首個實現了礦卡/礦用寬體車的24小時「常态化去安全員作業」。未來，以礦山為代表的工業場景，正在成為無人駕駛技術普及的先行者。

鄂爾多斯永順煤礦無人駕駛常态化去安全員作業

當無人駕駛「殺入」礦山

礦山，為什麼能成為無人駕駛快速實現商業落地的領域？

與城市道路相比，礦山環境封閉，道路及通行規則自成體系，不存在公開道路的交通法規問題，且車輛路線相對固定，車速大多在40km/h以下；此外，礦山無人駕駛有明确、可控的作業規程指引，商業模式也更加清晰。這些原因都讓礦山成為了無人駕駛商業化的絕佳場景。按照前述踏歌智行對常态化“去安全員”作業的描述，該公司的礦區無人駕駛方案已經基本實現礦區L4級别無人駕駛的商業化落地。

露天采礦中礦車運輸作業涉及“裝-運-卸”作業流程，露天礦作業的核心環節之一。露天煤礦生産作業成本中運輸成本（車輛、燃油、維護、司機工資）的占比，往往可以達到50%以上。其中，司機工資又是運輸成本中最大的一塊。礦山24小時不停工，一輛礦車配置5-8位司機，以三班倒的模式交替上崗、休息。礦山工作環境惡劣，礦車司機收入大約在8000-12000元每月，考慮保險、食宿等費用，礦山雇傭一位司機的綜合成本在15-20萬元/年左右。這意味着，一輛礦車一年僅人工成本就可能超過百萬元。

同時，數據統計顯示，露天礦山中，九成以上的重大安全事故多也發生在運輸環節，而這些重大安全事故一旦發生，帶來的經濟損失将數以千萬乃至數以億計。所以，解決了運輸環節的安全問題，也就解決了大部分的重大安全隐患。

基于安全和成本考慮，礦山企業有動力推進無人駕駛的商業化落地。同樣着眼于安全生産和經濟效益雙重目标，國家政策也在積極推動露天礦山實現無人駕駛轉型。例如，國家發改委、能源局、工信部、煤監局等八部委在2020年3月發布的《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》就指出，到2025年，露天煤礦應實現智能連續作業和無人化運輸。

在種種因素的共同助推下，礦山無人駕駛市場飛速成長。全國範圍内，煤炭、水泥砂石、金屬等各類礦山，紛紛布局無人駕駛。多家研究機構預測，到2025年左右，中國礦山無人駕駛市場規模有望達到2000-4000億元級别，與全球礦業巨頭必和必拓一年的總營收額相當。

踏歌智行達成多礦區“常态化去安全員”作業的實踐，實現礦區環境下的L4級别，其背後的發展曆程與技術實現，對于該領域無人駕駛的進一步發展，以及無人駕駛其他賽道的「去安全員」，不無借鑒意義。

國家能源下屬某礦區無人駕駛常态化去安全員作業

礦山無人駕駛「安全員下車」三部曲

早年，礦山無人駕駛工程測試階段，工程師需要跟車作業，維持無人駕駛系統的運轉。随着無人駕駛技術的進步，工程師下車，隻留安全員，安全員無需了解無人駕駛原理，且與傳統司機相比，安全員隻需要在特定情況下介入車輛駕駛，工作強度大幅降低。

在安全員跟車的時代，礦山無人駕駛的潛力尚未獲得完全釋放，但已經可以産生一定的經濟效益。此後，安全員開始「出艙」，不再需要坐在駕駛艙内時刻準備介入駕駛。而礦山無人駕駛的最終目标是「安全員下車」，即不再需要安全員跟車，完全交由礦車自主行駛。

而第三個環節的實現非常複雜，但可以簡化為一個兼論“時”、“空”的問題。 時間維度，安全員下車多久？一個小時、一天、還是一個月？空間維度，安全員下車的車輛能完成哪些場景的哪些工作？是量身定制的場景，還是礦區全域的任意作業區域？

與目前行業内常常提及的「安全員下車」概念不同，踏歌智行表示，所謂常态化的安全員下車作業，即除了必要的車輛檢修維護，以及按照生産規程不适宜進行生産作業的情景外，其餘時間可全天候24小時不間斷的安全員下車作業，作業内容覆蓋從大循環的“發車到收車”、以及小循環的“裝-運-卸”全流程；而非為了生産作業之外的特定目的，在特定環境下、進行有限作業内容、持續數小時至數天的試驗性「安全員下車」作業。

據介紹，踏歌智行自2020年7月在包鋼白雲鄂博鐵礦首次實踐安全員下車，到今年3月，在多礦區逐一進行常态化安全員下車作業，中間經過20個月日以繼夜的研發疊代和現場實踐。而今年3月開始推動的常态化安全員下車，踏歌智行亦提出“安全員下車，安全不下車”的口号，穩步推進。對礦卡和礦用寬體車兩種車型，均分别采用從“雙班下車”、到“24小時三班下車”，再到“7*24小時三班下車”的漸進式策略穩步推進。

就“無人”駕駛的字面理解，确實也可以認為常态化的「安全員下車」，是從“有人”到 “無人”質的飛越，此時才能幫助礦方實現真正意義上的礦車無人化，實現礦區關注的“本質安全”和“效率優化”。

以“安全員下車”之名，踏歌智行的技術布局

技術層面，礦區無人駕駛與開放道路上的乘用車無人駕駛相比，二者各有各的挑戰。在開放道路上，無人駕駛要面對人、車、障礙物混雜的複雜環境、複雜的通行規則（交通指示牌、信号燈等）、高達120KM/時的車速、保障所有交通參與人員安全等。

而露天礦山則要面對幾乎沒有交通标識、道路與運輸工作區頻繁變化的非結構化道路；工作環境、路面條件惡劣，揚塵、颠簸、滾石、塌方、車轍、翻漿等各類問題；以及高溫、高寒、高海拔、雨霧等各類極端氣候與地質條件；由于應用場景不同，礦用車的一緻性亦會相對偏弱。上述因素，都對礦山車輛無人駕駛系統的技術選擇帶來不一樣的要求。

但能首先實現“常态化安全員下車”這一裡程碑結果，其背後肯定不是來自于局部技術“一城一地”的得失，而是一個有曆史傳承的系統工程。所有的技術實現細節之前，先要看清楚頂層的技術布局，而技術布局的背後則是對所專注場景的商業洞察。

如果說乘用車無人駕駛解決方案企業在用To B的商業模式，與上下遊協作，最終面向C端消費者交付一件100%标準化的商品，那麼礦區無人駕駛則是以To B的商業模式，最終面向B端礦企用戶交付一套完整的作業系統。這裡有三個關鍵問題要回答：

1、礦區無人駕駛架構體系的選擇

乘用車無人駕駛存在單車智能和車路協同的路線之争，礦區無人駕駛應該走什麼路線？答案并不是那麼顯而易見。

踏歌智行介紹，公司成立早期，經過短期摸索，快速聚焦到礦區場景。早期的場測和實測，也是單車模式。但這個階段之後，技術方案的發展方向在哪裡？這是一個沒人探索過的領域。乘用車的經驗可以部分借鑒，但卻不能複制。

得益于創始團隊的技術積累，踏歌智行提出了礦區無人駕駛“車-地-雲”協同的方案架構。在踏歌智行看來，這套架構的意義，就如同當年馮·洛伊曼定義的計算機架構“運算器、控制器、存儲器、輸入和輸出設備五大部分及其相互關系”對計算機的意義。合乎場景的技術架構體系，支撐了踏歌智行後續整個的技術布局。現在從一些其他同類方案身上，也能看到這一架構的影子，盡管大家可能在完成度和細節功能定義上有所不同。

踏歌智行“曠谷”系統架構

2、平衡産品化與項目交付

To B的生意，不存在100%标準。服務To B行業的創業企業，總是會在産品和項目之間搖擺和糾結。如何在不同的發展階段，充分利用有限的資源，發揮項目制對市場需求的快速反映，産品化利于方案成熟和效率提升的沉澱優勢，協調好兩者關系，對中小型科技企業而言，是一個非常有挑戰話題。這一話題的回答，會反映在公司的組織架構、資源匹配上。

以項目為先，是早期公司必然選擇。但踏歌智行根據自身的發展水平，很早在研發團隊之外，搭建了獨立的産品團隊；并依托和北航的合作，成立了研究院，專注前期探索階段的技術和項目；同時在早期實踐中即建立了體系化的工程交付團隊。并且尤其注重上述三大團隊中“IT-車-礦”三類人才的合理搭配。

“研發 産品 工程”并進的研發模式，使踏歌智行能夠快速把一個大的問題，拆解成衆多子系統、子産品，進行相應的追蹤，通過系統設計、産品設計、技術設計，完成功能實現和多階段測試，進而快速實現現場跑車驗證。該體系可以保證公司快速應對新需求和新挑戰。

憑借産品思維和工程思維的加持，踏歌智行研發了業内特有的一系列車規級礦區專用車載域控制器産品。在方案層面，踏歌智行“曠谷”方案也實現極高的成熟度和标準化。該公司能夠在大型礦卡和礦用寬體車兩種主流車型上，在多個礦區近乎同時實現“常态化安全員下車作業”，也是産品化程度的一個注腳。

3、專注礦區？

據介紹成立之初，踏歌智行做過園區物流業務和一些乘用車的底層技術，并且掙錢了。不過很短的時間内，踏歌智行發現了礦區這一“剛需與政策”加持的寶藏場景。出人意料的，公司放棄了其他所有業務，一心專注地投入到礦區場景。

這可以說是商業選擇，但同樣也是技術選擇——本質是行業方案的深度問題。

踏歌智行認為其競争優勢，根本上來自在露天礦領域長期深耕所形成的核心算法和系統方案積累，包括感知技術、規控技術和雲控技術等。融合感知處理礦區的複雜場景，規控技術處理複雜路況、狹小路況；雲控技術負責整體調度；自研域控制器保障礦區惡劣作業環境下整個系統的可靠性。軟硬件技術長期積累，确保系統作為一個整體的安全性和經濟性。

這一選擇，也體現在公司的數據思維和閉環思維。如車輛全生命周期管理、高精地圖的閉環實現、安全機制的多重冗餘與車地雲閉環。專注可以讓方案成熟更快、切入行業更深，也會衍生出更多的商業模式想象空間。

踏歌智行部分代表性案例

常态化安全員下車的關鍵技術實踐

快速實現“常态化安全員下車”，可以說是“車-地-雲”架構等幾個關鍵頂層技術構建問題的階段性成果。而這一成果的落地，在踏歌智行看來，從技術實現維度，背後有賴于如下幾個方向的工作：

風險評估與标準體系

常态化的安全員下車，是客戶的需要。但如何讓客戶對你有信心，敢放心讓你去做這件事情，其實是安全員常态化下車的第一個難點。

當前，礦山無人駕駛應用處于L4級别，即在特定的運行設計域（ODD）内展開。首先，踏歌智行從道路、車輛、環境、管理以及網絡等五個維度，建立了針對ODD評估體系。基于ODD評估結果，踏歌智行建立一套圍繞常态化安全員下車的風險矩陣表，與客戶溝通在作出創新性嘗試時可以接受的風險項。進而，踏歌智行形成了安全員分階段下車的評價體系，将其進程分解為多個階段。

踏歌智行表示，“有意思的是，我們首先還要給安全員樹立信心。”在下車的初期，第一個是“模拟安全員”階段；此時安全員在車上，但我們要讓他相信系統，非不得已不要進行人工接管，這樣才能把無效的接管剔除掉，保證數據的真實、準确。後續逐步延長安全員下車的時長，直到實現7*24小時的常态化無安全員運行。

融合感知技術

感知技術是無人駕駛功能和安全的第一道關卡。礦區無人駕駛領域，安全性與作業持續性第一，用戶成本不敏感。面對其獨特的工作環境，融合感知一直是最佳選擇。

踏歌智行 “曠谷”方案感知部分，采用多源異構融合感知，包括毫米波雷達、激光雷達、攝像頭，大型礦卡各個方向部署的傳感器總數量達20多個，為夜間作業的安全性，踏歌智行亦在方案中率先納入紅外傳感器。不同類型的傳感器具有各種的感知優勢，不同來源數據的交叉驗證，保證感知信息的準确可靠。

“曠谷”車載系統安裝圖

多重安全冗餘

踏歌智行提到，作為對整個無人駕駛系統穩定性和常态化安全員下車的保障，他們對整個系統進行了大量冗餘設計，包括線控系統的冗餘設計、無人駕駛主控制器上的異構冗餘方案、無人駕駛各子系統部署獨立的冗餘模塊等。整個方案中安全冗餘設計覆蓋硬件、感知、通訊等各個核心環節，采用雙冗餘乃至多冗餘方式。在踏歌智行方案構建中，還有一套獨立于系統之外的“虛拟安全員”體系。

作為獨立于電子設備之外的一道屏障，踏歌智行甚至在駕駛艙内安裝了一條「機械腿」，在無安全員的情況下，即便控制系統失效，機械腿将作為最後一道安全屏障，模拟人腿踩下制動踏闆，完成緊急刹車。

而在“車-地-雲”的大體系架構下，車端安全機制、雲端安全機制、地面安全機制，從本質上，也是互為備份的冗餘關系，而非僅僅将安全功能交給車載系統。

高精地圖

礦區道路和工作區是非結構化的土路，路面不存在标志線與交通指示标識，道路變化頻次非常高。随着礦山生産的推進，礦車的裝載、卸貨點甚至礦區地貌都會發生變化；路段上的階梯結構和氣候也有影響，比如意外的側邊滑坡，風雨導緻的浮土下沉，都會導緻道路邊界變化。這種情況下，高精地圖的實時性和高精度至關重要，甚至高于公開道路上的相關标準。可以說，地圖的時效性和精度是安全員下車的場景前提。因此，礦山無人駕駛服務商必須具備實時高精地圖的快速建圖能力。

踏歌智行方案裡，有一套高精地圖獨立産品，用于實現高精地圖全生命周期管理。産品涵蓋地圖素材的采集、地圖制作、地圖發布和地圖使用等模塊。該高精地圖産品也把靜态元素和動态元素進行分層處理，建立了一套獨立的數據格式，目前公司正與生态夥伴合作，基于此格式起草相關标準。為保障高精地圖的可靠性，踏歌智行同樣秉承了多種冗餘理念，光采集端即包括地圖采集車、無人駕駛礦卡任務觸發采集等多種方式。

礦區專用車規級硬件

如前述，礦區工作環境非常惡劣，寬體車和礦卡等礦用車的一緻性亦會相對偏弱，這也給車輛控制帶來更高的要求。2017年，踏歌智行在完成初步的單車測試後，便放棄了工控機方案和普通的車載控制器，轉而自研專為礦區開發的車載與控制器。

目前該系列産品已經發展到第三代，該系列域控制器産品，基于車規級元器件及模組打造，不僅兼容各類工業級通信及定位協議，也通過了3C、入網認證，以及中國計量院的高低溫、震動、濕度等環境可靠性與電性能、EMC測試，可以适應-50～85℃溫度下的工作環境。從結果看，本輪多礦區、多車型的常态化安全員下車作業的成功實現，與上述專屬硬件産品的高可靠性、高性能、高兼容性密不可分。

踏歌智行車規級車載域控制器産品

海量車輛閉環數據

踏歌智行大系統研發模式，形成了數據閉環。公司在智能礦山領域多年的技術積累與商業實踐，讓其積累了大量無人駕駛與礦山經營的核心數據。

這些數據也在反哺踏歌智行，使之有足夠的能力，在其需要某些數據的時候，從中去抽取、去認知，再來解決面臨的問題；讓其能夠設計出更安全、穩定可靠的無人駕駛解決方案，并深刻理解智慧礦山的作業模式。

标準化的工程交付

多個礦區齊頭并進、批量的常态安全員下車，不僅對産品，對工程交付，同樣是很大的考驗。

“基本上五到六個月，我們可以讓一個編組按照常态化去安全員的狀态跑起來。通過去年下半年到今年上半年，多個項目的同步實施，我們在工程交付标準化、程序化、模塊化方面，得到大幅提升。”

踏歌智行認為這個時間會進一步縮短。原因有三：其一産品越來越成熟，工程自動化程度越來越高，縮短了現場問題排查和解決的時間；同時ODD域的要求也越來越低，更加省時。其二，随着部署項目越來越多，交付團隊工作流程做到了标準化，工作内容也實現了模塊化。其三，客戶對無人駕駛的認識越來越準确，而踏歌過去不間斷的成功項目，也增強了用戶的信心。他們能更準确地為在現場部署去提供支持條件。

紫金巨龍驅龍銅礦無人駕駛礦車安裝施工現場

以用戶為師

踏歌智行介紹，這次推進常态化安全員下車的煤礦，包括數個國有大型煤礦。目标的達成，可以說是雙方共同推進的結果。

“客戶方有專門的小組和我們肩并肩工作，我們跟客戶一起評價項目現場，去深入理解現在存在的一些問題，雙方需要配合的事項。”

“在項目現場碰到的一些技術難點，客戶方會給出他們過往的經驗，特别是在車輛的控車策略上面，客戶會給出人工駕駛時是怎麼做的，這是非常寶貴的一些經驗，我們可以把它轉化為相應的算法實現。”

“在客戶這邊，我們始終是學生心态。自動化技術應用到行業裡面時，其實我不太喜歡用‘賦能’這個詞。有句老話叫隔行如隔山，客戶這邊多年積累下來的行業知識，我們短短數年就輕易說賦能不太妥當。”

未來的技術發展目标：極緻的安全，更高的效率

首先運行設計域（ODD）還是存在的，安全員下車也是要在ODD域定義的範圍内工作，不過目前絕大部分真實作業場景可以符合上述ODD域的要求，亦即對于大部分礦區均可經過必要的部署實現常态化安全員下車。未來ODD域的要求會進一步降低，實現更簡易的部署和更極緻的體驗。

常态化的「安全員下車」遠非礦山無人駕駛的終點。安全是客戶考慮的第一個點位，後面還有效率、經濟性和環保問題。以效率為例，目前安全員下車狀态下的無人駕駛相比人工駕駛已經能達到80%了，但未來，這一數字肯定需要超過人工。随着車輛全生命周期數據的積累，降油耗、降胎損，乃至與電動化結合實現更高的經濟效益和節能環保是題中之意。

運輸隻是礦山作業的一個環節。無人駕駛是手段而非目的，進一步與礦山業務的深度集成，将無人駕駛系統完美地融入到礦山整體的生産工藝、作業流程、經營管理，解決其痛點，并帶來經營管理和生産作業的改進，方可助力用戶實現真正意義上的無人礦山、智慧礦山。

踏歌智行一直是行業的開創者和探索者，早期首先實現礦車無人駕駛的場測與實測，最早的編組作業、混編作業與夜間作業，以及到現在最早地實現礦區常态化安全員下車作業。未來，踏歌智行在開創未來新世界的道路上将走得更快、更遠。

2018年1月，踏歌智行完成國内第一輛無人駕駛礦車改造，白雲鄂博鐵礦1501号車

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!