车联（TIAA）自2019年开展工业领域（矿区、港口、机场、厂区）自动驾驶和安全生产融合应用要素研究工作以来，相关领域内的成员单位在钢铁、有色、煤炭、水泥等诸多矿山的开展了自动驾驶的项目建设，成果颇丰；同期我联盟积极组织召开了两届矿山自动驾驶和安全生产融合应用成果推广大会，并组织业内代表高校、矿企、自动驾驶、通信等诸多单位发布、在编、立项、在研数项标准，大力推动和服务自动驾驶在矿区领域的落地建设。本期为读者带来业内代表企业车联（TIAA）理事成员-海博智能在矿山无人化领域的建设成果及未来需求与发展的思考。

安徽海博智能科技有限责任公司（以下简称：海博智能）成立于2020年1月，由安徽海螺水泥股份有限公司和芜湖格陆博智能科技有限公司共同出资成立，总投资8亿元。公司设有研发部、卡调事业部、项目管理部、工程部、财务部、采购部、行政人事部七大部门。

作为专注于矿用车无人驾驶技术的高新技术企业，海博智能以露天矿山矿车无人驾驶系统研发及产业落地为切入点，专注露天矿山的智慧化运营，借力5G、大数据、云计算、人工智能等先进技术，旨在打造露天矿山无人驾驶和智慧开采领域首个全流程、国产化、产业化的综合性项目。

海博智能目前已完成7台TR100矿车的无人化运行改装工作。7台无人驾驶矿车主要进行有人无人混合编组运行、全流程载重测试及无人驾驶相关功能测试。编组运行生产效率达到了人工效率的90%，单车运输效率达到人工效率的95%。截至目前，无人驾驶总运行时间超过7000小时，总计运矿量70余万吨。

海博智能将常态化编组测试与矿山生产相融合，对整体系统进行定型固化，在实际生产运行过程中发现问题，解决问题，进行快速版本迭代，逐步降低故障率，目前已实现安全员离车的无人化编组运行常态化。

截止2022年6月，公司已取得授权知识产权38项，其中发明专利7项，实用新型专利13项，软件著作权17项，外观专利1项。

2021年12月安徽省科学家企业家协会组织专家在芜湖召开了由安徽海螺集团有限责任公司和安徽海博智能科技有限责任公司共同完成的“水泥智能矿山矿车无人驾驶系统的开发与应用”项目科技成果评价会。由中国工程院、合肥工业大学、武汉理工大学、安徽大学、 安徽工程大学、安徽建工集团股份有限公司、中国中材国际工程股份有限公司等7家单位的专家组成的评委会，在听取了海博智能的成果汇报后，经质询和讨论，一致认为项目成果总体达到国际先进水平，其中矿山品位配比多目标水泥矿车调度模型在水泥矿山无人驾驶领域达到国际领先水平。

江苏省科技查新咨询中心（国家一级科技查新咨询单位）于2021年11月5日出具《科技查新报告》结论如下：（1）本委托项目所述水泥智能矿山矿车无人驾驶系统，采用基于锚点缩放、轻量化深度学习目标检测模型及3D激光雷达点云融合的露天矿山场景感知系统，并采用考虑高精度地图不完备性的双层式路径规划方法，为国内外首创；（2）本委托项目所述水泥智能矿山矿车无人驾驶系统，针对矿石品位配比与运输优化，基于排队论与干扰管理建立多目标层级式矿车调度模型，为国内外首创。

经中机科（北京）车辆检测工程研究院有限公司（具有CNAS资质的权威检测机构）检测，无人矿卡各项性能指标优秀，满足矿山生产需求，其中线控应急紧急制动性能达到国际标准。

虽然矿山无人驾驶建设取得了众多突出成果，但是在中短期内难以解决的一些现实问题也会阻碍或延缓无人驾驶大规模成熟的商业化应用进程。

单车智能与云平台的车云协同的方式，使得矿区通信网络的稳定性也显得尤为重要。5G信号持续覆盖的工程化和成本问题，5G网络的建设成本昂贵，无论是买设备还是买流量负担的代价都不菲，单个基站覆盖范围小也决定着难以在露天矿山大规模使用。

露天矿是一个移动的生产体系，随着挖掘开采，各个设备的位置及矿区的地形均是渐进式变化的，变化可能导致网络信号的覆盖缺失。而基站、变压器和电缆等设备的迁移又会产生成本上升的工程现场问题。

现有的线控矿车都是在原来底盘基础上改进而来的，稳定性和可靠性在智能化后并未经过大量的实车验证，各部件一致性并未完全正向设计和重塑。如果承担7 *24小时工作，1年后车辆综合故障率会逐步升高。传统运输方式司机可以根据经验判断设备故障的大小决定是否继续作业，自动驾驶三五年内很难做到完全故障监控、筛选及决策，尤其是纯机械故障更是难以有效监控和回传。

由于露天山坡开采矿山运输作业具有重载下坡的特性，特别适合电动运输设备，有利于其发挥动能回收的特性，降低生产成本。线控矿卡生产厂家需要在新能源矿车上适配电控系统，进行无人驾驶改装测试。

现阶段整个矿用车辆无人驾驶产业硬件配套不够成熟，各类传感器、软硬件的车规化不足。无人驾驶汽车感知系统的高昂成本被普遍认为将阻碍其产业化进展。传感器作为自动驾驶规划、决策的基础，目前激光雷达、毫米波雷达及摄像头的组合是业内公认的最佳解决方案，但是激光雷达价格昂贵，不能满足大规模推广使用，并且传感器距达到车规要求仍有一段距离。

矿山环境的感知问题也是个长期难点。单纯使用激光雷达对于运输设备的感知是不够的，而360°环视摄像头的安装又会极大的挑战矿山粉尘的治理，洒水或其他方式还是会极大增加矿山无人驾驶作业的综合成本。

矿山自动驾驶不仅是运输车辆的无人化，更要考虑采用新技术对矿山现有作业流程带来的复杂变化。矿山需要在工作区域划分路网设计，在管理和流程等方面要配合无人车进行一定程度的调整。

混编问题会是矿山无人驾驶永远的痛，矿山有人驾驶的挖机、推土机、洒水车、平地机、生产指挥车等等设备数量较多，过于庞大的设备混行、混行规则机制的建立、因混行产生的新增成本负担问题、因混行产生的安全责任问题等等并不比公开道路的法规问题简单。

由于不同矿种的开采工艺不同，需要自动驾驶企业对矿山运营方式及开采流程都要有更加深入的理解。矿山自动驾驶的商业化关键不仅是单车智能，更重要的是中央控制系统的整体管控及调度能力。