自动驾驶在各场景的商业化进程正加速进行。
港口、矿山、环卫、末端配送等场景因封闭、低速等特点被认为是自动驾驶技术最快实现商业化应用的赛道，也涌现了一批深耕场景的自动驾驶初创公司。以矿山场景为例，踏歌智行、慧拓智能、易控智驾从创立之初便深耕矿山场景，目前均已开始小规模车队测试运营，拿到商业化订单。
专注于新能源汽车产业链与人工智能，辰韬资本在过往时间投资了多家不同赛道的自动驾驶企业，其中便包括专注矿山场景的踏歌智行与易控智驾。
2021年3月30日，辰韬资本在北京发布《矿山自动驾驶赛道研究报告》，报告详细分析了矿山自动驾驶的市场空间、技术难点和商业化前景。
辰韬资本测算，中国矿山自动驾驶市场规模超千亿，2021年-2023年是实现商业化应用的关键时期：2021年-2022年，第一梯队企业将实现去安全员；夜班作业的规模化试运营；2022年-2023年，第一梯队企业将开始实现商业化应用。
矿山开采可分为露天开采和地下开采两种方式，剥采比和矿石质量、售价等因素是决定矿山是否进行露天开采的重要技术经济指标。中国煤矿的露天开采比例约为20%。
相比于地下开采的井工矿环境，露天开采作业空间开放、基础设施建设成本相对较低，且更易实现高带宽、高质量的通讯传输技术及高精度地图技术，也无需考虑瓦斯等易燃易爆气体带来的安全隐患。因此，目前国内外自动驾驶几乎均聚焦于露天矿的运输场景。
自动驾驶在矿山场景主要应用与剥离土方与采煤环节的运输过程，通过自动驾驶矿卡或自动驾驶宽体车，将土方从开采点运输至排土场，并将矿石运输到选矿厂、破碎站或贮矿场。
然而，长期以来，矿区运输面临招工难、管理难、安全隐患高等痛点。
具体而言，矿山严寒、粉尘污染、高噪音的恶劣环境以及24小时3班运输的高强度作业要求使得岗位吸引力差，年轻司机从业意愿低，司机老龄化严重。司机招聘难也导致了司机管理难度大，司机的高流动性给矿方或工程总包方带来巨大的招聘、培训与管理压力。此外，矿山运输过程中排土车辆的泄土环节危险性大，运输事故时有发生，造成人员伤亡与巨大的经济损失。
自动驾驶技术的应用，可实现运输过程无人化，最大程度减少现场作业人员数量，提升生产安全性；自动驾驶系统对于驾驶员的替代也将带来司机人力与油耗、轮胎损耗等成本的降低，降低人员招聘管理等运营成本并提升运输作业效率，实现降本增效。此外，自动驾驶系统在作业过程中可实现集中管控、协同生产，并获取实时运营数据，通过大数据分析，帮助优化矿山业务流程与管理体系。
根据辰韬资本测算，综合考虑自动驾驶解决方案投资、运营人力成本、维修成本以及效率提升带来经济性、司机人力与油耗成本节省，自动驾驶宽体车每年可增加约40万的经济效益，而宽体车平均使用年限为5年，自动驾驶宽体车运营一年半即可收回初始投资，并开始盈利；自动驾驶大型矿卡一年可增加163万的经济效益，以15年的使用年限计算，运营约1年即可收回初始投资。
初创公司与装备企业深度合作，共同掘金千亿市场事实上，自动驾驶技术技术在国外已有成熟的商业化应用，以小松、卡特彼勒等工程机械巨头以及力拓、FMG、必和必拓等矿业集团均有成熟的矿山自动驾驶解决方案与运营数据。
但由于国外企业的解决方案多集中于大型矿卡，成本高昂，且矿业属于国土安全范畴，加上贸易政策等限制因素，国外企业难以进入并适用中国市场。
据辰韬资本介绍，与国外主要由OEM提供自动驾驶方案不同，国内的矿山自动驾驶解决方案提供商以初创公司为主，与大型装备企业建立深度合作，共同推进矿山自动驾驶商业化应用。如踏歌智行与北方股份的合作，易控智驾与同力重工的合作。在这种合作模式中，OEM更专注于前装自动驾驶车辆本体的研发与测试，如线控底盘、传感器整合等。
在商业模式上，矿山自动驾驶解决方案商以整车售卖与运输服务两种方式为主。
在整车售卖的模式中，自动驾驶解决方案商与OEM合作提供前装自动驾驶车辆，并提供基建改造、中央控制系统等配套软硬件设施以及调试与部署服务；将自动驾驶整体解决方案提供给终端的矿企或工程承包商，收取整体解决方案费用以及后期的系统运维费用。
在提供运输服务的模式中，自动驾驶解决方案提供商与OEM合作提供前装自动驾驶车辆，通过自建或合资的方式成立自动驾驶工程承包商，直接向终端矿企提供自动驾驶运输服务，按运输工作量收取费用。在这种模式中，自动驾驶工程承包商需要承担车辆、运营人员成本以及潜在风险，资金流与管理压力较大。
辰韬资本合伙人萧伊婷认为，以上两种商业模式本质上是轻资产模式与重资产模式的区别，初创公司需要根据自身客户类型以及企业资金与运营能力进行选择。
矿山自动驾驶商业化前景与挑战自2018年起，陆续有自动驾驶企业在矿山实地进行测试与商业试运营。以踏歌智行、易控智驾、慧拓智能、跃薪智能为代表的自动驾驶解决方案提供商，联合北方股份、同力重工、徐工等头部矿用车制造商推进露天矿实地测试及商业运营。
然而，当前中国矿山自动驾驶测试运行仍处于早期阶段，大部分初创公司部署车辆在35辆以下。
辰韬资本认为，衡量矿山自动驾驶测试运营质量主要有以下四个关键指标：单车运输效率、夜间作业、整体运营效率与产品稳定性。
单车运输效率是决定自动驾驶系统经济性的关键因素之一，目前领先企业已达到人工驾驶效率的80%-90%；实现夜间作业证明自动驾驶系统可实现24小时作业，真正替代人工。自动驾驶车辆的调控与矿山其他车辆、作业机械的配合也会影响整体运营效率的提升。产品的稳定性能否适应矿山恶劣的作业环境与工作强度，仍需要至少1-2年的常态化运营才能进行充分验证。
辰韬资本认为，矿山自动驾驶商业化应用的主要难点与挑战来自四个方面。一是场景和技术挑战，自动驾驶系统如何适应路况差、多变的矿山环境并融入作业流程；二是供应链挑战，矿用车辆年产量有限，激光雷达、计算平台等关键零部件的适配与针对性开发是关键；三是法律法规挑战，产品准入与事故责任归属划分仍需进一步明确；四是矿山企业配合，自动驾驶需要与矿山各生产环节紧密配合，初创公司需与矿企深度合作，协同推进自动驾驶的商业化部署。
随着自动驾驶技术的发展与成熟，矿山自动驾驶的经济价值将进一步体现，千亿市场或将吸引更多玩家与资本入场，矿山自动驾驶赛道将更加热闹与精彩。