按照业界共识，激光雷达是帮助汽车实现高阶智能辅助驾驶功能的重要硬件配置之一，没有激光雷达，就不会有真正的无人驾驶。
随着越来越多的电动车品牌将激光雷达作为车型主打卖点，激光雷达行业步入发展快车道。然而，在实际使用过程中，依然面临成本、算力的挑战。激光雷达还有哪些更靠谱的增量市场？
不少企业将目光投向矿区无人驾驶领域。
激光雷达很好，但很贵
近日，激光雷达独角兽禾赛科技在美国纳斯达克上市，成为“中国激光雷达第一股”。在业界看来，禾赛科技成功敲钟，标志着一场激光雷达赛道的盛宴即将到来。
尽管如此，激光雷达在全路况乘用车的应用上仍然充满争议。激光雷达的工作原理是向目标发射电磁波探测信号，并接受其回波，获得目标的距离、方位、高度等信息，以此达到避障等目的。
相比摄像头，激光雷达能够探知的范围更广也更为立体，在雨雪、大雾等极端天气中的探测表现也更好。
但激光雷达只负责感知，而决策则依赖于算力。有业内人士表示，“一款车究竟有多智能，不是光靠‘眼睛’，‘大脑’的计算能力才是核心，否则就会出现系统过载、卡顿、宕机等情况。”
除了算力，成本更是巨大挑战。
相较于摄像头和毫米波雷达，激光雷达的装配成本高出许多。一旦出现损伤，近万元的更换费用也容易让消费者望而却步。因此，虽然车规级激光雷达已经大幅降本，实现了量产装车的可能，但要实现大规模爆发式放量应用，还有很长的路要走。
这也是包括禾赛在内的大多数激光雷达企业目前仍陷于亏损境地的主要原因。
从这个角度来看，寻找更靠谱的增量市场，对于激光雷达企业而言，仍是迫在眉睫的事情。
更有前景的应用场景
2020年2月，应急管理部等8部门印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，提出煤矿智能化的分阶段发展目标。其中，到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿要基本实现智能化，包括露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输。
2022年8月，应急管理部国家矿山安全监察局发布的《“十四五”矿山安全生产规划》指出，要加强矿山智能化关键技术的研发，辅助运输环节无人驾驶等在内的关键技术和装备的突破重点。
《矿区无人驾驶行业发展蓝皮书（2022版）》显示，在露天矿开采过程中，矿山运输的基建投资约占矿山基建总投资额的60%，运输成本和劳动量分别占矿石总成本和总劳动量的一半以上，无人驾驶设备的应用将会大幅降低矿山运输成本。
一方面，是国家政策对矿区无人驾驶的大力支持和引导；另一方面，是矿企降本增效、提高生产安全性的客观需要。
加上相对于全路况乘用车自动驾驶而言，矿区自动驾驶属于特定场景的自动驾驶，应用难度相对较小，落地难度更低；而激光雷达由于价格较高，在普通乘用车上应用，成本压力较高，但在动辄数百万元的工程机械上却并不明显；多重利好叠加，让激光雷达在矿区无人驾驶这一场景中的应用更有前景。
头部企业纷纷入局
事实上，工程机械企业早已成为激光雷达在矿区无人驾驶这一应用场景中的探路者。
作为工程机械行业的老牌国际品牌，卡特彼勒最早开始探索矿区无人驾驶。通过使用传感器、车载激光雷达和雷达系统等技术，卡特彼勒的无人驾驶矿用卡车已经在全球各地矿山实现全天候无人驾驶。
而继美国、日本之后，我国成为第三个涉足矿用车无人驾驶技术的国家。
2019年1月，中国兵器北重集团北方股份公司研制的国内首台110吨NTE120AT无人驾驶电动轮矿车成功下线。
这部矿车采用的车载传感器，依靠激光雷达与毫米波雷达形成双重保障，实现360度无死角感知，将车辆准确行驶与精准停靠横向误差和航向误差，限制在厘米级别。
也是在2019年，徐工集团联合慧拓智能与中国黄金集团签订《露天矿山无人化运输系统战略合作协议》，共同打造露天矿山无人运输系统示范工程。该系统首批无人车在当年9月发车，采用的量产化激光雷达、毫米波雷达等传感器，突破了多传感器信息融合、车辆控制、智能决策和系统集成等技术难题，还可以在智能机群中心调度系统指挥下，实现自动装卸、循迹行驶、智能避障等无人驾驶功能。
作为“中国激光雷达第一股”的禾赛科技，也在探索“无人矿车”这一激光雷达的新落地场景——搭载禾赛激光雷达的伯镭自动驾驶矿车已经面世。
当然，矿区无人驾驶是一项综合工程，涉及线控技术、环境感知技术等各类技术。产业链上游不仅包括激光雷达，还涵盖计算单元、通讯运营商等。不过，在2020-2025我国矿区自动驾驶重点建设期这一大环境下，激光雷达在“无人矿车”上的应用值得期待。
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