踏歌智行:矿区无人驾驶,常态化去安全员背后的技术实践

我们距离真正意义上的无人驾驶 , 究竟还有多远?
2013年 , 美国高速公路交通安全委员会提出了自动驾驶技术的分级标准 , 根据自动驾驶能力的不同 , 将自动驾驶汽车划分为L1-L5五个等级 。 在L1-L3阶段 , 汽车可以实现有限度的辅助驾驶;而在L4-L5阶段 , 汽车才可以实现真正意义上的自动驾驶 , 即无人驾驶 。
目前 , 绝大多数「具备自动驾驶能力」的量产车 , 其自动驾驶技术仍停留在L2-L3阶段 。 真正意义上的无人驾驶 , 似乎仍很遥远 。 正如自动驾驶企业Waymo的CEOJohnKrafcik所言:「把真正无人驾驶的汽车送上路 , 比火箭登天还难 。 」
踏歌智行:矿区无人驾驶,常态化去安全员背后的技术实践】然而 , 如果我们将眼光放到开放道路之外 , 就会发现 , 无人驾驶已经在一些场景实现或者开始了实质性的商业化落地 , 如科技园区常见的低速快递物流小车 , 再如封闭场景的矿山无人驾驶 。
日前 , 矿山无人驾驶头部企业踏歌智行宣布 , 其已经在国家能源、国家电投旗下的多个露天煤矿及鄂尔多斯永顺煤矿 , 首个实现了矿卡/矿用宽体车的24小时「常态化去安全员作业」 。 未来 , 以矿山为代表的工业场景 , 正在成为无人驾驶技术普及的先行者 。
踏歌智行:矿区无人驾驶,常态化去安全员背后的技术实践
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鄂尔多斯永顺煤矿无人驾驶常态化去安全员作业
当无人驾驶「杀入」矿山矿山 , 为什么能成为无人驾驶快速实现商业落地的领域?
与城市道路相比 , 矿山环境封闭 , 道路及通行规则自成体系 , 不存在公开道路的交通法规问题 , 且车辆路线相对固定 , 车速大多在40km/h以下;此外 , 矿山无人驾驶有明确、可控的作业规程指引 , 商业模式也更加清晰 。 这些原因都让矿山成为了无人驾驶商业化的绝佳场景 。 按照前述踏歌智行对常态化“去安全员”作业的描述 , 该公司的矿区无人驾驶方案已经基本实现矿区L4级别无人驾驶的商业化落地 。
露天采矿中矿车运输作业涉及“装-运-卸”作业流程 , 露天矿作业的核心环节之一 。 露天煤矿生产作业成本中运输成本(车辆、燃油、维护、司机工资)的占比 , 往往可以达到50%以上 。 其中 , 司机工资又是运输成本中最大的一块 。 矿山24小时不停工 , 一辆矿车配置5-8位司机 , 以三班倒的模式交替上岗、休息 。 矿山工作环境恶劣 , 矿车司机收入大约在8000-12000元每月 , 考虑保险、食宿等费用 , 矿山雇佣一位司机的综合成本在15-20万元/年左右 。 这意味着 , 一辆矿车一年仅人工成本就可能超过百万元 。
同时 , 数据统计显示 , 露天矿山中 , 九成以上的重大安全事故多也发生在运输环节 , 而这些重大安全事故一旦发生 , 带来的经济损失将数以千万乃至数以亿计 。 所以 , 解决了运输环节的安全问题 , 也就解决了大部分的重大安全隐患 。
基于安全和成本考虑 , 矿山企业有动力推进无人驾驶的商业化落地 。 同样着眼于安全生产和经济效益双重目标 , 国家政策也在积极推动露天矿山实现无人驾驶转型 。 例如 , 国家发改委、能源局、工信部、煤监局等八部委在2020年3月发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》就指出 , 到2025年 , 露天煤矿应实现智能连续作业和无人化运输 。
在种种因素的共同助推下 , 矿山无人驾驶市场飞速成长 。 全国范围内 , 煤炭、水泥砂石、金属等各类矿山 , 纷纷布局无人驾驶 。 多家研究机构预测 , 到2025年左右 , 中国矿山无人驾驶市场规模有望达到2000-4000亿元级别 , 与全球矿业巨头必和必拓一年的总营收额相当 。