「少人則安，無人則安」，並不是某些自動駕駛企業的自嗨。
自動駕駛發展至今，一路上受到過不少非議，甚至被認為是在「革司機的命」。
然而，這一觀點在遠離城市喧囂的礦山中似乎站不住腳——在那裏，司機更像是一種勞動力短缺的高危職業。
工作性質使然，不少司機兩三年就會得塵肺病、胃下垂、腰間盤突出等職業病；礦山中道路往往不規則、狹長且陡坡多，加之礦卡體積龐大，進一步增大了駕駛難度，容易發生碰撞、碾壓、側翻等事故，甚至掉下懸崖。
無論是對於司機家庭，還是對於礦企來説，意外傷亡的發生都是不可承受之重。
另一方面，隨着人口紅利逐漸消退，勞動力開始減少，這一點在條件艱苦的礦山中尤為顯著。
而且退休潮馬上就要來臨，新一代勞動力從業意願並不高。
礦區司機從業者缺口的背後，是每年等待着運輸的城市建設所需的超過 80% 的原材料，以及一個千億級別的市場。
眼下，自動駕駛技術的發展為礦區運輸帶來了新的可能性，加之國家對礦山智能化建設的大力推進，這一垂直行業在 2020 年受到了比以往更高的關注度。
據新智駕了解，多家深耕礦區自動駕駛細分賽道的企業均在 2020 年完成了新一輪融資。
一場關於礦區生產力的變革正在悄然進行。
其中，對於專注於礦區自動駕駛技術的玩家來説，衝出層層困難，實現真正意義上的量產落地，是現階段一個重要的命題。
安全性和勞動力的雙重保障在人們以往的認知中，自動駕駛一直是屬於未來出行的暢想。不同的是，在偏遠的礦山地區，自動駕駛更像是一個屬於「現在」的剛需。
在內蒙白雲鄂博的東礦區內，彎道多達 52 處。行駛在這些路面上的是上百噸級別的運輸車輛，車長 13 米，寬和高都近 7 米，駕駛員的視野受限，操作難度大，很容易發生碰撞、碾壓、側翻等意外，甚至發生傷亡事故。
另一方面，全國範圍內礦車司機的平均年齡在 52 歲左右，總體素質不高，導致礦區對司機的日常管理難度加大。礦區艱苦的條件又讓人望而卻步，新一代勞動力嚴重不足。
然而，我國光是露天礦區就有 1000 多處，城市建設 80% 的原料都來自於礦區。人口紅利不再，解決礦區勞動力短缺的問題迫在眉睫。
自動駕駛技術的出現為礦區運輸帶提供了全新的選擇。而且，這一技術已經在很大程度上得到了驗證。
早在 1994 年，卡特彼勒公司（Caterpillar，CAT）兩台自動駕駛礦車就在美國的礦山中投入測試。基於該車四周搭載的掃描雷達系統以及大量其他傳感器，礦車在作業過程中能對潛在的危險提前預判，並進行減速或停車。
2005 年，日本小松公司在智利的銅礦進行自動運輸系統試驗。通過傳感器、控制器和通訊組件等設備，小松公司可實現礦車在一些控制指令之下的自動行駛。
2008 年，小松公司的自動駕駛礦用車首次在智利的銅礦實現了商業化部署。
在國外，通過自動駕駛的方式，全球已經完成了數十億噸的礦產運輸。
無論從何種角度來看，在礦區這個特殊的場景設定下，「少人則安，無人則安」這句話有着更為深刻的意義。
礦區自動駕駛加速落地除了上述對於勞動力以及安全性的需求，礦區自動駕駛在落地方面也有着天然優勢——礦區屬於經典的 Geo 1 類場景，擁有人少、車少，低速、區域封閉、路線固定等特徵。
因此，儘管國內在礦區自動駕駛起步較晚，但在賽道中已不乏嗅覺敏鋭的玩家，並且在一定程度上得到了資本市場的垂青。
2020 年 10 月，踏歌智行完成 2 億元的 B 輪融資，是礦區自動駕駛賽道迄今為止最大的一筆融資。
踏歌智行創始人兼首席科學家餘貴珍對新智駕表示，
我們選擇礦區這個場景最重要的原因之一就是，礦區是封閉管理的工業場景，不受公開道路上法律法規的限制。
而且，礦區規模和道路長度有限，方便我們對環境和道路進行智能化改造，通過調度平台實現車與車、車與路之間的協同。
據餘貴珍透露，前些年行業在露天煤礦中的工作多集中在單車智能，如今已經過渡到編組智能化，向着整個礦區的智能化邁進。
在鄂爾多斯永順煤礦，12 台由踏歌智行打造的自動駕駛寬體車已經開始進行 24 小時連續作業的測試。
踏歌智行的無人駕駛寬體自卸車正在永順煤礦夜班作業
不過，踏歌智行副總裁鄭迪也強調，「7*24 小時作業」並不是一個絕對的概念，而應該是一個努力去逼近的目標。
他進一步補充表示，人類駕駛員需要吃飯、休息、換班，有效運行時間一般不會超過 20 個小時；自動駕駛的車輛雖然也要加油和維護，但有效運行時間一定是可以大大超過人工駕駛的。
而且，一台車實現 7*24 和真正產業化 7*24 是兩個完全不同的難度，後者是一個持續優化的過程。
關於無人駕駛作業效率，鄭迪提到：
作業效率必須以長期、穩定、多編組運行為統計基礎，才能反映無人駕駛運輸系統的真實生產效率。
經長時間的累積作業量統計，踏歌智行的方案目前已經接近人工駕駛運輸效率，預計 2021 年就可以實現完全超過人工。
未來隨着系統穩定性和作業連續性的不斷優化，無人駕駛運輸的效率還會加速提升。
礦區自動駕駛的另一個玩家，易控智駕也在過去的一年中迎來了新的進展。
2020 年 7 月，易控智駕完成了數千萬元的 Pre-A 輪融資，該筆融資主要用於加快公司露天礦無人駕駛系統的產品化進度。
當時，易控智駕的自動駕駛車已經有 12 輛進入礦區試運營，自運營自動駕駛車輛在國內最多。自動駕駛里程數達 2 萬公里，無人運輸土方數達到 10 萬方。
隨着一系列項目的落地以及資本不斷入場，外界對於這一賽道的關注在 2020 年達到了前所未有的高度，其落地的進程正在加速。
玩家們的礦區「生存法則」事實上，礦區的作業流程主要包括勘探、採掘、運輸、裝卸等多個環節。其中，將貨物從 A 點運輸到 B 點，正是礦區自動駕駛玩家們現階段的重心所在。
一般來説，礦區的運輸任務主要由兩種設備來完成，即寬體自卸車（寬體車）和礦用卡車（礦卡），前者承重大約 50 噸，後者承重大約 200 噸。
對於這兩種車的選用，不同的玩家有着不同的思考。
礦卡的採購單價為千萬級，買家多為支付能力強的國企；寬體車單車價格在百萬以下。
因此，對玩家們來説，礦卡更適合於成為其自動駕駛解決方案落地的載體，寬體車則可以用來提供運營服務。
踏歌智行的運輸業務更傾向於提供礦山無人駕駛運輸和運營技術服務。
踏歌智行的鄭迪介紹，大型礦卡的線控化和無人化改造費很貴，單車成本基本在百萬級，如此一來，礦卡自動駕駛解決方案的訂單金額也就更高，一般在千萬元的級別，“如果礦卡數量上百台，單筆訂單金額就可以達到 5-6 億元。”
不過，他也表示，礦卡自動駕駛系統本身的改造成本並不能完全決定系統的報價：
這和乘用車是完全不同的概念。作為生產工具，報價一般按照它們創造的價值來報價。只不過目前各家方案都尚未形成規模化的生產力，目前都是以「賣軟硬件」的形式切入。
未來隨着規模化無人運輸創造出比人工駕駛更高的收益，系統方案提供商會與礦方共同分享技術升級所創造的效益價值。
相比之下，易控智駕的目標更加聚焦——未來三年只做露天煤礦的寬體車運營，相當於持有車隊資產，而不是單純地向礦企提供自動駕駛解決方案。
易控智駕 CEO Wason 向新智駕解釋説，
我們看好寬體車的未來，大礦卡現在國內一年就賣 200 多台，量是很小的，但寬體車 2019 年的銷量就已經超過 1.1 萬台。
另外，根據專家測算，用大礦卡拉一方土的成本在 15 元左右，寬體車的成本大概是 8 元，從經濟效益的層面來説，寬體車也更勝一籌，這是礦企很在意的事情。
但 Wason 也坦言，做礦區自動駕駛運營，前期採購車輛需要大量的資金投入，如果只是提供技術方案就不會有這方面的顧慮。
不難看出，這是兩種完全不同的思路，但在礦區自動駕駛這個尚處於成長期的領域，無論哪一種路線都有着無限的想象空間。
更重要的是，礦區自動駕駛技術正在從單純的「運輸」走向更廣泛的應用。
目前，賽道內的玩家都在積極佈局礦山智能化整體解決方案，除了改造無人礦卡，還需要搭建雲智能平台，包括自動駕駛礦卡調度系統、監控系統、地圖管理系統等。
在雲智能平台的加持下，礦卡/寬體車能與路側單元以及挖掘機、推土機、電鏟等其他機械工程車輛實現相應的協同作業，完成土石方的裝卸。
一旦出現故障或者危險預警，管理員將在控制中心啓動遠程接管模式，將車輛移至安全區域，並向周邊車輛發送警告。
量產前夜的機遇與挑戰正如上文所説，礦區對自動駕駛有着多方面的需求。而且，賽道內的玩家們在過去數年中對技術不斷進行迭代，對自身未來的發展也有了一套清晰的打法。
另一方面，國內當下對礦區安全的要求越來越高，並且已經制定了針對智慧礦山的相關規劃。
有了政策的扶持，礦企對於無人化技術的需求無疑會進一步擴大，也會孵化出新的機遇。比如，目前露天煤礦的自動駕駛招標訂單數量就在不斷增加。
據預計，礦區無人運輸整體市場規模（含礦用機械無人改裝、礦物無人運輸，其他無人改造）將達到千億級，甚至萬億級。
儘管如此，在礦區自動駕駛這一賽道曠日持久的發展中，仍存在着許多挑戰。
其中，很重要的一個關鍵詞就是「協同」。
從嚴格意義上來説，礦區自動駕駛不是對應單純的道路場景，而是複雜的作業場景，涉及到礦企、能源公司、主機廠、運輸隊等多個角色，各方面的資源需要打通。
而且，每個礦的工作流程、設計開採方式不一樣，在進行無人化改造時需要給車輛甚至礦區做定製化。
裝卸就是礦區無人化作業的難點場景之一，需要礦車與其他機械設備進行交互，而且對停靠精度的要求也非常之高。在一些特殊的礦區裏，自動駕駛車輛還要滿足「配礦」的要求。
針對實際運營中所面對的複雜狀況，易控智駕的 Wason 表示：
我們現在更多的是向傳統學習，包括作業流程和規範等，也吸收了一批來自傳統礦業的人才，我們的想法是先僵化、再優化、最後再固化。
除了需要與各方面進行協同，自動駕駛礦用車自身在技術方面也有難題需要解決。
在踏歌智行的鄭迪看來，與公開道路上行駛的乘用車不同，礦區內自動駕駛的定位和環境感知複雜程度相對低，而大型礦卡的車輛控制技術難度則更高。他解釋説：
一輛大礦卡有三層樓那麼高，一個車輪直徑 4 米，自重 上百噸，內燃機無法直接驅動，需要一套內燃機轉電力的複雜動力系統，整個控制和反饋的流程冗長。
要保證動力系統如此複雜且體量這麼大的車輛在自動駕駛時的誤差不超過 20 公分，是很難的。
另外，由於自動駕駛技術尚處於不斷髮展的狀態，一些客户對技術的信心不夠，更傾向於拿老車來「試水」，如果在非線控的車上做無人化改造，難度還會加大。
和其他自動駕駛賽道一樣，礦區自動駕駛的進程中也橫亙着商業化的大山。
就目前而言，尚且沒有哪一家企業研發的礦區自動駕駛系統能夠從真正意義上創造利潤。作為自動駕駛商業落地的標誌之一，安全員也尚未走下礦用車的駕駛座。
儘管 2020 年不斷有資本進入礦區自動駕駛的賽道，外界也不乏看好這一賽道的聲音，但易控智駕 Wason 的觀點稍顯冷靜。他在與新智駕對話的過程中説道：
什麼叫商業化，我覺得至少也得 100 台車以上，並且持續跑上一年。跑好了，你才能夠説是商業化。礦區的自動駕駛技術落地會比其他賽道快，但要實現真正的商業化還有一段距離。
Wason 進一步補充説：
把車跑好來其實更重要，所以我們內部現在也不太去提倡一定要上多少車。把車的可靠性跑好了，基礎打紮實了，後面加車才會更快一些。
自動駕駛發展到中場，市場需要的不是 demo，是真正能落地的產品。
就目前的情況看來，無論身處哪一條賽道，大家都還處於打磨產品的階段。
不過，客觀的需求、相對成熟的方案、不斷入場的資本加之政府政策的扶持，都在驅動礦區自動駕駛邁入發展的快車道，量產的節奏也在穩步推進。
礦區自動駕駛的未來無疑擁有巨大的潛力，但在保持樂觀的同時，也要多幾分理性。
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