近日，矿山无人驾驶公司——易控智驾的副总裁-林巧博士发表了一场演讲，其中内容大致涵盖了目前矿山自驾的行业现状、技术难点，解决方案等多个方面，RoboX将演讲内容进行了编辑整理，供大家参考：
无人驾驶对于矿业的必要性
矿山对无人驾驶需求不是来源于经济性，而是首先来源于安全。因为矿场一旦出现人命事故，作为矿方的管理者，如果存在管理漏洞或者执行不规范，就可能是刑事责任。
不过，安全带来的隐性成本中，也包括经济成本：一旦发生人命事故，有可能相关集团的所有矿都会停工整顿，出具各种报告证明整顿效果。一个集团内五六个矿同时停工，带来的经济损失可达五六千万，甚至过亿。
另外，矿业开采司机的门槛非常高，每个矿都有自己的安全管理规定，每一个司机都要脱产培训1周，甚至2周才能上岗。而且矿山作业基本上是24小时，国内为了降低成本，大部分还是两班倒的状态，司机全年无休。
林巧指出，国内大部分矿山司机基本上是70后和80后，90后非常少见，00后是没有的，司机平均年龄已经超过45岁。再过十年，可能国内矿业开采司机就会面临非常大的缺口，这也是为什么中国矿业开采司机成本上升非常快。
“以我比较熟悉的新疆区域举例，2020年司机一个月到手工资8500元，现在到手基本上1.1-1.2万。在海外，据我了解，澳洲司机一年成本约为20万澳币，接近100万人民币的水平。”林巧说道。
海内外市场现状
矿山无人驾驶并非新鲜事物，在海外已经做了很久。卡特、小松1996年就开始启动研发，2009年、2010年就有一些商业化落地应用，目前整个车队数量在1300台左右。
相比之下，国内虽然仅经历8年的发展，但数量增长非常快——现在国内矿山无人驾驶车的数量已达到1600台。
虽然海外和国内的量都有一些，但是各自也都存在问题：比如澳洲尽管占到了海外所有矿山自动驾驶70%的量，但渗透率非常低，只有25%；而国内是规模化应用偏少，这个矿5台，那个矿10台，比较分散。而澳洲有些矿一上就是100多台。
对此，林巧分析称，其核心原因是矿业对无人驾驶系统要求极高，必须保证各种工况下（刮风、下雨）的生产连续性；另外，开采的物料不同，爆破完的形态不一样。这些对系统稳定可靠性要求非常高，这也是为什么澳洲渗透率低的原因。
海外之所以未能大规模推广，包括四大原因：
1、核心场景适应力不足。澳洲大部分应用无人驾驶的矿，都是超大规模的结构化矿山。所谓的结构化，就是装载区域的形态要像台阶一样方方正正，但是国内大部分矿山都做不到，因为爆破完石料会各处散堆。
2、过于依赖网络，地图也需要高频更新。因为决策规划都在云端，对网络带宽要求极高。而且，由于装车行驶路径时刻都在变化，矿山必须做重包模式地图，每装一车都要往上发一个包做更新。
在规模化矿山中，一个矿山就可能会有五六百台车，一个小区域同时会有两三百台车，对应重包地图量如果过大，基站也会承受不了。
3、海外架构安全性依赖于云，将决策都放在云端。
4、硬件本身可靠性偏低，特别是车本身。因为无人驾驶到来之后，车要性控化。现在矿山主机厂以机械制造为主，整体可靠性能力也是有问题的。
「车云一体化」的重要性
从卡特、小松的基础架构来看，与工厂AGV架构一样，没有单车智能，全部决策规划都放在云端，所以场景适应力非常弱；而国内架构都想往单车智能靠，整体场景理解力又不足。
在此背景下，林巧认为，首先要考虑软硬协同能力，而且在硬件底座上，不只要考虑域控芯片算力，还要考虑硬件工况情况。
“比如激光雷达。刚开始激光雷达装上我们车的时候，一个月会坏10%。矿车振动冲击约为乘用车的10倍，在这种环境下，不管是转轴，还是ASIC模块都会出现脱落等各种工况。激光雷达厂商不可能解得了这样的问题，所以我们会给激光雷达单独设计减震器来解决这个问题。”林巧介绍道。
矿区十字路口混行场景
其次，车云也要一体化考量，才会有技术演进过程。
露天矿无人驾驶与乘用车领域最大的不同是，除了无人驾驶车辆，还要搭配一堆协同车辆。“协同交互是非常重要的，一旦交互不好会产生卡点。”
林巧介绍称，矿山无人驾驶的车辆在流水线作业中是串行单点的，也是相互协同并行的。比如在装载区，挖机也是其中一个串行的点。如果矿卡与挖机的交互存在一些问题，导致出现运行卡滞，那么整个生产过程就会存在「断点」，这是客户所不接受的。
解决方案及难题
根据痛点情况，易控智驾的架构经过6年的时间，开发出一套解决方案系统，名为「著山」。这套系统以单车智能为主，但是也在云端做上帝视角，就像BEV视图一样，相当于把所有车以上帝视角去看云端调度，使得协同效率更高。
但是，这套系统的开发也面临极高的的挑战：
第一，必须适应各种环境，采集到各种工况的Corner case。
“我们在早期时的策略，是追求单矿规模化，让各种各样的工况都暴露出来。同一个矿，春夏秋冬遇到的工况都是不一样的，开采运营、软度、不同季度、不同开采量也会有变化，这些工况我们都会拿到，形成海量Case数据集。
第二，工程化能力要求也会比较高。
在矿山领域，现在采用最多的还是增程式解决方案，其电动化、线控化平台化架构能适配多种车型。林巧指出，这有点类似于华为在乘用车领域的做法，而易控智驾则在矿山界形成一整套解决方案，同时还提供运营能力。
基于「著山」架构，矿山无人车能做到环境适应力足够强，从而改善海外渗透率不足、国内无法形成规模化的局面。
在矿场车队中，有大量车是混行混编的状态。因为目前还没法一蹴而就得达成全无人驾驶，在渐进阶段中会存在大量有人、无人的交互，这对预测能力也是有极大的要求。
在道路装载区领域，也会有不同的工况。“目前在装载区域内，频繁走铲的时候，我们也能快速衔接。目前业内其他公司采一个新的大区域地图，到更新完基本需要3个小时，我们可以做到10分钟以内。”
下一步：高海拔矿山
对于易控智驾来说，它与其他同类公司在策略上最大的不同，就是在每个阶段都追求单矿规模化。
（百台无人驾驶矿用车在准东露天煤矿常态化作业）
“前面5年，我们只做了两个矿的无人驾驶，很多友商做了三十多个矿，但车队总体数量基本一样。易控的单矿在去年做到200多台，可承包高达50%的产量，今年也实现了常态化无人作业。”
林巧特别指出，目前山东邹城的宏河百利矿场已实现全矿无人驾驶，20台纯电车采用无人驾驶，能够承接全矿运力，成为了山东当地的标杆案例。
如今，易控智驾经历6年的发展，在国内进入了13个矿，660台车，常态化在各大矿山无人运行。预计2024年，易控车队能达到1000台的规模。接下来，该公司的发展重点也会指向高海拔地区，比如新疆、西藏等地海拔5000米的矿山。
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