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【原創】無人礦卡如何商業化落地

來源:物流產品網 | 2024-07-12 00:00 | 作者:科技物語

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圖片來源:網絡

  在礦區開采中,礦卡是礦產轉運中最為重要的工具之一,而在自動駕駛落地場景中,相對封閉的礦區是第一選擇,那么,無人礦卡商業化程度如何呢?就目前來說,并不理想,有統計稱,滲透率不足2%,究其原因,雖然礦區對無人礦卡的需求巨大,但礦區的情況復雜,技術路線的不完善,都顯著影響商業化落地的突破,在此,就無人礦卡規模化落地的幾個難點作些分析,不妥之處,敬請指正。

  一、需求巨大是片藍海

  礦區的作業流程涵蓋勘探、采掘、運輸、裝卸等,而“運輸”環節多為礦區自動駕駛企業的發展著力點。


  無人礦卡是解決礦山運輸,特別是露天礦區的重要運輸工具。礦山發展的目的是減人、增安、提效、低碳,這四大要求,無一例外地都需要無人礦卡的加持,因此無人礦卡市場是一片藍海。

  我國已成為世界第一礦業大國,截至2023年12月,我國在冊井工煤礦3816處,露天煤礦347處;非煤地下礦山約7000余處,露天礦山18500余處;合計29600余處。

  數據顯示,2021年國內露天煤礦運輸市場規模約280億元,加上其他礦種的開采,全國露天礦運輸市場規模超過1000億元/年。

  從單礦來說,比如西北某露天煤礦,土方運輸的寬體車共有500多輛,礦方每年支付的運費大概是10億元,如果無人駕駛滲透率50%,對無人礦卡方來說,來自這個礦的收入就是5億元。

  礦山,安全是第一位的,特別要嚴控人身傷亡事故,一旦出現人員死亡嚴重事故,整個礦區都會面臨暫停運營,甚至關停的風險,政府也將擔責,甚至主要領導要受到嚴厲處分,因此,為了減少、杜絕事故的出現,最根本的方法便是“少人則安,無人則安”。

  礦方以及各地方政府都逐漸對無人礦卡產生了剛需,下紅頭文件,要求礦山減少至30%的人力。新疆、內蒙古等露天礦資源比較豐富的地方,政府均要求礦企在擴產能的同時“減人”,300米工作線范圍內,從上至下全部臺階單班作業人數不得多于29人,以避免引起人身傷亡。所以,有一些礦企甚至愿意為無人礦卡運輸支付比傳統運輸更高的費用,關于無人礦卡,礦方都有具體的執行時間表。

  無人礦卡,為礦山安全提供了新思路,無人礦卡的落地使用,使操作人員脫離了惡劣環境,并與生產設備分離,為在一線工作的工人創造更安全的作業環境;同時,無人礦卡,具備狹窄區域內車輛安全行駛、厘米級精準停靠、遠程應急接管等成熟技術能力,消除了人為操作的安全隱患。

  無人礦卡還是解決目前礦區存在的招工難的殺手锏,對于司機來說,礦卡重量超過百噸,需要專業的操作技術,礦山土路顛簸不平,車體的重心隨時發生著變化,剎車控制力度和上坡防溜車都是個技術活,在結冰的路面上更難控制住巨大礦車的重心,更會面臨打滑的危險。

  隨著我國人口紅利消退,人力成本越來越高,礦卡司機工資占據很大比重,傳統運輸方式下,每輛車需要2~3個司機,每個司機每年的成本15萬元左右。在澳大利亞,每輛礦車上有4個司機,每個司機的年成本換算成人民幣差不多100萬元,4個司機就是400萬元。

  我國礦卡司機的工資,雖然沒有澳洲的高,但是在向那個方向發展,因此,無人礦卡的落是有效解決人力成本高等問題的捷徑。有人會說,礦卡的無人改造不是也需要成本嗎?目前的無人駕駛套件的成本十幾萬元,按省掉司機成本的話,用不了一年時間就可以收回來,況且,不久的將來,無人駕駛套件的成本可降到5萬元左右。


  在招工難的缺人大勢和“安全與效率”需求增長的情境下,礦企總的來說還是非常有意愿擁抱智能改造技術,越來越多的企業正在嘗試通過自動駕駛和遠程駕駛結合的方式,讓駕駛員從礦卡車上、從復雜艱苦的現場退出來。

  總之,在礦區多風、嚴寒的惡劣環境中,無人礦卡帶來的不僅僅是技術上的高安全冗余、低能耗、高效率、全天候連續作業等優點,更重要的是將勞動者從艱苦的場景中解脫出來,讓礦山生產更安全,因此,無人礦卡是一個潛力巨大的發展賽道。

  二、看似降維落地不易

  自動駕駛技術落地的三個定律是先低速后高速,先載物后載人,先商用后民用,而礦區是自動駕駛落地應用的一個比較特殊的場景,運輸低速、路線固定,路況簡單,場景封閉,通行規則自成體系,從以上角度說,無人礦卡布局礦山,是降維落地,其實并非如此,場景復雜造成落地門檻很高。

  礦山實際上是復雜惡劣運營環境中的典型代表,具有多風、嚴寒、危險,惡劣的環境,如內蒙極寒礦區最低零下50℃;還有污染、噪音,人員安全難以保障等問題給無人礦卡的落地帶來了考驗;作業環境帶來的流變、粉塵、瓦斯等有毒有害氣體要求運輸設備和系統具備高穩定性。


  礦區特殊的地理條件和環境等,對于很多無人駕駛企業說,是個比較難進入有門檻的行業,測試運行等不像乘用車那樣容易方便測試,對于無人礦卡來說,金屬礦石的電磁特性會影響毫米波雷達的使用性能,高寒礦山地區的溫度會影響電氣電子的穩定性,礦區的環境復雜惡劣,粉塵飛石等對于無人礦卡的感知層方面威脅極大,因此,礦山的無人化運輸進程整體來說還是發展較為緩慢

  不像乘用車,無人駕駛汽車是整體購買,礦卡是以改造為主。大型礦山的礦卡,與日常看到的卡車不同,體積和自重很大,有些重載礦卡甚至高達十米,少的載重量100噸,多的達330噸,因此,對于礦卡無人化,更多地是在原礦卡上實行無人化改造,選擇性價比較高的寬體車作為主力車型進行改造。

  對存量礦卡進行無人化改造,如是規模化改造,則成本高昂,對于一些小礦區來說,礦卡無人化改造不會被作為備選項。

  我國礦產資源品類繁多,礦區地形情況差異較大,不同場景的礦區間存在巨大的區域差異性,不易形成較高的可復制性,因此,無人礦卡在礦山地區的運營需要準確把握礦區的場景特性,因地制宜的提出系統運營的整體解決方案。

  無人礦卡的實際工作流程,需要與剝、采、裝設備協同,形成閉環;礦卡、挖掘機、推土機等多種機械工程車輛在規劃好的路徑實現自動駕駛模式下的協同作業,這是十分重要的。

  目前,這一協同在部分礦山已有成果,例如,酒鋼西溝礦車鏟鉆協同作業的項目,是由國內幾家頂尖公司聯合打造的全國首例集車、鏟、鉆聯合作業為一體的智慧礦山系統。

  從算法上說,單臺的無人礦卡落地,并不算真正的落地,只有實現了泛化階段車隊數量驟增才算落地,這就需要運營工作也由“多對一”變成了“多對多”,工作難度和復雜度直線上升。

  遠程接管無人礦車,最大的挑戰之一,就是畫面時延和穩定性,目前來說,各家的技術都無法在真實生產環境中保證超低時延和超高穩定性。時延這個指標直接決定了遠程駕駛的安全性,礦上的網絡信號不好時,視頻傳輸可能出現“丟包”,帶來畫面卡頓,并且,礦山里,無線信號也難以覆蓋每一個角度。

  在礦區,運輸是為剝采環節服務的,因此,運輸只有跟剝采無縫銜接才是有意義的,而這意味著,無人礦卡需攻克無人駕駛技術,也要懂不同礦區內各種工程機械設備之間的聯通交互。

  無人礦卡相關企業產品技術的升級為礦山等復雜惡劣場景下運輸端的困局提供了破局之道,但方案的大規模復制和實景落地仍存在阻礙,同時,作業講究效率,一臺車在工作過程中出現任何問題都有可能帶來巨大損失。

  在具體落地中,如何做好集群調度系統的統籌下人機協同十分重要,在一些道路固定的場景中礦區會選擇運用無人礦卡來運輸資源,而在一些復雜的山路上就得需要使用有人礦卡,無人礦卡與有人礦卡的協作也是現階段礦區主要應用的方案,以共同提升礦山的生產效率,實現利益最大化,這是礦山目前智能化逐步推進的重要支撐和趨勢。

  從另一角度說,礦區選擇協同作業也意味著無人礦車的單方運用在實際落地過程中面臨困境,無法滿足實際的工程需求,其規模化的商業落地面臨不少的挑戰,另外,行業的標準和法律規范等還未有成熟的規范系統,一旦發生事故后的權責問題難以明晰。


  綜上所述,無人礦卡落地的商業模式面臨挑戰,這個領域或許即將迎來的突破,或許還很遙遠,這主要看各方努力的結果。無人礦卡的落地,不能以卷價格來實現,而是以技術水平來衡量。

  三、技術權衡工程導向

  從技術上說,無人礦卡是在逐步進步中的,比如線控底盤,從瓶頸變成籌碼,部分礦區無人駕駛項目不僅在國內領先,更成為世界標桿。我國完全自主創新的全球最大載重無人駕駛礦用卡車,從解決“卡脖子”難題,到產品填補國內外市場空白,實現復雜的裝載、運輸和卸載循環的自動運行。


  礦區中的寬體無人礦卡已經實現了自主導航、自主卸載、主動避障等功能,實現在多岔路口、復雜路況進行無人駕駛。對于難點爬坡能力,易控智駕今年發布的“開山”利器——ET100搭載“御石”平臺,在重載8%的坡度條件下,可實現最高18km/h車速持續爬坡,具備高可靠性和高場景適應性。但我們要明白,目前的技術條件下,無人礦用電動寬體車負載重向上爬坡的情景,并不具備優勢。

  讓我們感受最明顯的進步是,取消駕駛室,取得“安全員下車”的技術突破,特別是國有露天煤礦,無人礦卡基本實現了安全員下車;無人純電動礦用卡車運輸系統也已實現作業

  盡管取得了一系列的進展,礦山無人駕駛技術距離真正的成功還有差距。對于礦山來說,無人化、智能化只是手段,保障安全、控制成本、提高效率才是最終應該追求的目標。

  無人礦卡大規模、長周期、全工礦落地,應以安全、成本、效率為目標,那么,實際落地應用不僅僅只依靠于技術難點的克服,更重要的是解決工程落地的挑戰,對場景的理解成為關鍵點。

  無人礦卡落地,其實需要具備對礦山的深度理解和生產運營能力,也就是說,不僅要懂車,懂算法,更要懂礦。

  其實,研發和工程是不分家的,據說,華為將研發部門的定位從成本中心調整為利潤中心,就是強調研發人員必然以業務為導向,要時刻考慮工程化的問題,現場的工程實踐優先,結合場景及工程需求去做研發,研發最終還是要體現在業務中的。

  無人礦卡是生產工具,礦山希望用它來降本增效,更多地關注可靠性、故障率、維護的方便性及成本。

  有專家說,為了防止小概率事件,增添實際很少用到的技術,無人礦卡增加很多成本,盲目追求高大上,從工程的角度看,未必有意義。因此,工程為導向的研發,是化繁為簡,成熟的、可靠的和實用的,成本低的,而不是最先進的技術,用得好,這就是競爭壁壘。

  無人礦卡的落地,不僅要關注算法、芯片、傳感器,還要關注底盤等傳統部件,廠家已意識到線控底盤必須與主機廠深度合作研發,否則,穩定性就無法滿足量產要求。參與自研線控底盤,還可以提高研發迭代的效率,某企業自研的線控底盤,在跟增程式方案結合起來后,可實現超過25%的節油率,產品的生命周期也由5 年提升到 8 年。

  結合場景解決問題,收集場景對研發的很重要,而且,應上一線解決一些工程問題,比如高寒露天礦,存在無人礦卡冬季結冰剎車失靈,某企業則通過自研的高寒地區抗結冰自動排水系統,有效解決了這一問題,確保整車制動管路始終處于高度干燥、低水份殘留的狀態。

  科技的發展總是以提高效率和降低成本為最終目標,目前,運營較好的無人礦卡效率,還達不到有人的水平。錫林浩特市國能北電勝利一號露天煤礦,十幾臺載重220噸的巨型無人駕駛礦卡,正沿著既定路線駛向卸載區域。在這里實現14臺卡車24小時常態化編組運行,然而效率達到有人駕駛的90%,因此,在全工況條件下自動作業效率達到人工水準,甚至超過,是其努力的方向。

  無人礦卡的大規模落地,要實現從安全和效率兩大維度為客戶切實地創造價值,以安全為首要前提,以效率為長久目標,以數據為驗證標準,推進無人礦卡在礦山的平穩落地,是我國礦卡無人化基本進程。


  無人礦卡的成本有兩大項,一是油費、一是人力成本。無人礦卡的使用,就是為了節約人力成本,而無人礦卡迭代中,省油也成主要目標,在礦用卡車整個生命周期,燃油成本占比通常在40%以上,易控智駕第二代產品采用了增程式的動力路線,節油率達到了25%,以一臺車年均油費中位數80萬元計算,一輛車一年可以節省20萬的油費。

  無人礦卡優化的自動控制系統減少了車輛的突然加速或緊急轉向,使得輪胎使用壽命同比提高40%。降低燃料的成本是礦卡商和礦場運營者共同的訴求,燃料的解決方案,將跟礦車智能化電動化趨勢高度關聯,

  工程導向的一個特點,就是無人駕駛公司要與礦山聯合開發,展開合作試運行,實現落地商業化的機會大,礦企應更加深度地參與到技術應用進程中:百度 Apollo與華能伊敏煤電公司在2020年開始聯合打造無人化礦用卡車、自動駕駛智能調度平臺等;而慧拓智能與航天重工、神寶能源聯合在內蒙古極寒礦區實現無人礦卡24小時不間斷作業,在今年6月正式進入工業化運行。

  就無人礦卡的落地過程來說,普遍經歷先封閉再混編、先下車再提速、先固化再優化的過程,打造無人編組交叉路口混行的典型場景,需搭乘5G,工業機械設備工程車和礦卡的互聯協同與控制的飛躍。

  如果無人礦卡密度比較高,對技術及運營能力提出的挑戰更大,如何能夠安全地操作每一輛無人礦卡,同時還要跟蹤它們以及該區域內全部有人駕駛車輛的位置,避免發生碰撞等事故,據說,目前已有一名訓練有素的操作人員通常可以運行最多達30輛卡車的場景。

  四、終極目的智慧礦山

  我國智慧礦山建設是國家層面的戰略部署,隨著供給側5G和V2X技術的進步,疊加國家持續加碼智慧礦山政策,礦區無人駕駛+電動化重卡的市場空間也將進一步打開。


  時代的發展,政策的導向,使我國智慧礦山建設提速,通過裝備智能、數據智能、決策智能及流程智能四大創新,最終實現礦山人工智能。礦區集中,效益較好的地方政府要求,到2026年,建立完整的礦山智能化體系,但目前的掣肘也不少。

  無人礦卡是上述四大創新中的裝備智能部分,也是智慧礦山的一個重要組成部分,或者按時尚的稱謂,是一個子系統,因此,其規模化商業落地需要無人駕駛+智慧礦山系統+標準運營服務體系的完善,現在要考慮的是無人礦卡將怎樣駛向智慧礦山的深處。

  反過來說,采礦是礦物勘探、開采、運輸形成的礦石流生產過程,其效率及安全高度依賴礦石流采運裝備的連續性、自適性和可靠性,無人礦卡的智慧程度,也決定著智慧礦山的成功與否,

  智慧礦山,需要礦山裝備平行智能,以解決礦山無人化作業協同難問題,比如勝利露天煤礦2021年開始“智慧礦山”建設,包括卡車無人駕駛、推土機遠程操控、電鏟自動裝載、智能邊坡監測等21個智能化項目。


  新能源化和無人駕駛技術的融合將降低或消除復雜惡劣的運營場景,無人礦卡的電動化,不僅是綠色低碳,也大幅降低成本,從能源的綠色運用等角度來看,無人礦卡的電動化將會是廠商主要發力的方向。

  結語:無人礦卡全面落地任重道遠,其商業模式的成熟需要人們不斷地去探索,我們相信,在數據積累和算法迭代下有望撬動無人礦卡千億市場空間。


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