一臺無人駕駛礦卡可節(jié)省聘請2名司機(jī)的成本。
回望剛過去的2019年，對于無人駕駛商用車而言，這是最壞的一年，落地遙遙無期、融資難上加難；但對于封閉場景下的無人駕駛來說，這是不斷崛起的一年，融資火爆、落地試運(yùn)營的消息不斷傳來。在不與人“打交道”、更加安全的前提下，干線物流場景下無人駕駛、礦區(qū)無人駕駛已然成為了2020年最值得期待的行業(yè)。
今天我們要聊得正是其中一個(gè)重要的落地場景——礦區(qū)無人駕駛。
一個(gè)待挖掘的6000億元市場
早在上世紀(jì)90年代一個(gè)名叫卡特彼勒的人就開始研究礦車無人化，經(jīng)過了數(shù)年的混編實(shí)驗(yàn)之后，他才證明無人礦卡在多個(gè)方面有突出優(yōu)勢，此后逐漸利用無人礦車代替了有人礦車。不過從全球市場來看，礦區(qū)無人駕駛的崛起與無人駕駛技術(shù)發(fā)展、市場需求密切相關(guān)。
隨著無人駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，如今這一領(lǐng)域的企業(yè)也越來越多，但大多集中于商用車、貨車的無人駕駛領(lǐng)域，具體落地到應(yīng)用場景中也多以封閉場景下的無人駕駛、干線物流運(yùn)輸、無人駕駛出租車、乘用車輔助駕駛為主。
礦區(qū)無人駕駛是一個(gè)相對冷門的落地場景，但重要的是，它具備切實(shí)的需求以及極大的技術(shù)落地可能。
對于礦區(qū)而言，僅生產(chǎn)運(yùn)輸就存在多方面的痛點(diǎn)：
首先，礦車司機(jī)招聘困難，年輕人愿意從事這份工作的概率低，而技術(shù)嫻熟愿意從事這一工作的“老司機(jī)們”往往都已經(jīng)成家立業(yè)，無法整天在外奔波。與此同時(shí)，隨著礦區(qū)安全監(jiān)管越來越嚴(yán)格，司機(jī)的薪資也在不斷提升。
此前拓疆者創(chuàng)始人隋少龍談到，礦上司機(jī)們的工資目前已經(jīng)漲到了1．2萬－1．5萬，甚至2萬元。如果按照月薪1萬計(jì)算，一個(gè)年產(chǎn)200萬噸－400萬噸的中型煤礦大約需要80－120臺礦卡，每臺礦卡配備2－3名司機(jī)，共計(jì)需要約160名－360名司機(jī)，那么一個(gè)礦區(qū)每個(gè)月礦卡司機(jī)的工資開支至少在160萬以上。
另外，礦區(qū)存在人身安全隱患，如果一旦出現(xiàn)事故導(dǎo)致人員傷亡，那么無論對于司機(jī)個(gè)人的生命、家庭，亦或者礦區(qū)都將造成巨大的損失。礦區(qū)要被關(guān)停數(shù)月乃至一年，礦區(qū)負(fù)擔(dān)的經(jīng)濟(jì)損失和風(fēng)險(xiǎn)都是難以計(jì)算的隱形成本。
而無人駕駛技術(shù)恰好能夠解決這些痛點(diǎn)，可以幫助礦區(qū)減少安全隱患、提升效率、降低人工成本，甚至可以對一些需要“配礦”的特殊礦，譬如金屬礦，進(jìn)行數(shù)字化改造，從而實(shí)現(xiàn)自動配備、自動作業(yè)，比人工配礦更加準(zhǔn)確、效率也更高。
最后從場景層面來看，無人駕駛技術(shù)無疑在礦區(qū)最容易落地。因?yàn)榈V區(qū)運(yùn)輸?shù)缆繁容^封閉，每輛礦車單班次行駛的都是固定路線，且是點(diǎn)對點(diǎn)運(yùn)輸，時(shí)速也很低，在30km／h，且礦區(qū)屬于作業(yè)場景，不存在牌照等問題，種種條件都非常適合無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用，眾多企業(yè)也已經(jīng)早早開始布局這一領(lǐng)域。
2017年中國中車生產(chǎn)出了240噸礦用自卸車，獲得了南美市場以及澳大利亞必和必拓智利分公司90臺該礦車的訂單；
2018年下半年，北方重工集團(tuán)將其自研的首臺無人駕駛電動輪礦用車在礦山進(jìn)行測試，這也是國內(nèi)首次將無人駕駛技術(shù)真正應(yīng)用到礦車上；
2019年9月，鄂爾多斯寶利煤礦上三輛無人駕駛礦車正按照既定路線，將煤運(yùn)輸?shù)较鄳?yīng)的地方，只見每輛無人駕駛礦車上裝有4個(gè)激光雷達(dá)、5個(gè)攝像頭和4個(gè)毫米波雷達(dá)。該礦區(qū)現(xiàn)場負(fù)責(zé)人稱，這三臺無人駕駛礦車至少能夠節(jié)省6個(gè)司機(jī)的成本，更重要的是降低了安全隱患；
2019年10月，徐工集團(tuán)露天礦山無人駕駛運(yùn)輸系統(tǒng)示范工程首批無人裝備，在中國黃金集團(tuán)完成裝備；
截至目前，內(nèi)蒙古包頭、準(zhǔn)格爾經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)等地區(qū)的礦區(qū)都已經(jīng)開始嘗試在礦區(qū)應(yīng)用無人駕駛礦車。不僅如此，中國重汽、陜西同力重共、內(nèi)蒙古北方重工業(yè)集團(tuán)、徐工集團(tuán)等大型傳統(tǒng)裝備企業(yè)都在搶灘礦區(qū)無人駕駛；技術(shù)創(chuàng)企慧拓智能、易控智駕、踏歌智行等也在致力于為礦區(qū)提供無人駕駛解決方案，并且均已在2019年進(jìn)行路測以及運(yùn)營。
據(jù)媒體報(bào)道，僅中國礦區(qū)運(yùn)輸類無人駕駛市場規(guī)模就達(dá)3000多億元，礦車無人化前后端改裝的市場規(guī)模也在3000多億元，未來甚至?xí)霈F(xiàn)爆發(fā)式增長。這個(gè)價(jià)值6000多億元的市場，已經(jīng)成為了不少企業(yè)掘金之地。因而從技術(shù)、場景、市場等多個(gè)方面來看，一切都已準(zhǔn)備就緒，接下來要做的就是如何把眼前的“蛋糕”吃進(jìn)嘴里。
掘金“寶典”
對于傳統(tǒng)重工企業(yè)如何推動礦區(qū)無人駕駛落地我們先拋到一邊不談，本篇主要圍繞技術(shù)創(chuàng)企如何去推進(jìn)他們的解決方案落地應(yīng)用、商業(yè)模式設(shè)計(jì)以及面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行探討。
前面已經(jīng)提到，礦區(qū)無人駕駛市場分為礦區(qū)運(yùn)輸無人駕駛類和礦車無人化的前后端改裝兩個(gè)部分，因此國內(nèi)這一領(lǐng)域的玩家們也主要分為以下幾類：
一類是專注于為礦車前裝改造為車企提供無人化的原始設(shè)備企業(yè)；
一類則是與運(yùn)輸車隊(duì)、礦區(qū)或者礦用卡車制造商合作，負(fù)責(zé)將已有的卡車進(jìn)行改造。
此外，也有兩類模式都在嘗試的企業(yè)，不過大多創(chuàng)企屬于后一類。這與國內(nèi)目前的行業(yè)現(xiàn)狀有關(guān)。
據(jù)了解，國內(nèi)大型企業(yè)招標(biāo)采購新車，往往是由主機(jī)廠完成線控化設(shè)計(jì)和匹配，再由技術(shù)創(chuàng)企將其自動駕駛解決方案進(jìn)行CAN線控嵌入式開發(fā)，以此實(shí)現(xiàn)無人化。
以踏歌智行為例，該公司提供兩種解決方案，包括“駕駛機(jī)器人”和“CAN線控”，前者面向已經(jīng)投入使用的大型礦卡，通過后裝“駕駛機(jī)器人”來讓礦卡實(shí)現(xiàn)自動駕駛；后者則針對新生產(chǎn)出來的礦用寬體自卸車，采用“嵌入式線控”的方式。
2018年8月，該公司已經(jīng)與包鋼合作，將一臺投入使用的北方股份MT3600礦卡改造為無人駕駛卡車，且已經(jīng)投入實(shí)測和試運(yùn)營。據(jù)了解，線控化后的寬體礦車單車造價(jià)就超過100萬，一臺寬體車的使用周期為5年，在經(jīng)過無人化改造后，基本2年左右能夠收回改裝成本，但加上后期的運(yùn)營維護(hù)成本，回收成本的時(shí)間還要更長。
不同于改裝礦車的“小打小鬧”，還有一種全方位改造、徹底提升礦區(qū)數(shù)字化信息化的礦區(qū)無人駕駛實(shí)現(xiàn)路徑——泛在機(jī)器人技術(shù)。這一路徑往往在對傳統(tǒng)礦車改造之外，還會利用無人機(jī)掃描礦區(qū)、三維建模技術(shù)等構(gòu)建礦區(qū)高精度地圖，并且需要搭建供礦區(qū)使用的高速網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)還要開辟專用道路、建設(shè)統(tǒng)一調(diào)控中心，并為礦區(qū)工作人員的安全帽安裝定位裝置以及互聯(lián)裝置等，全方位實(shí)現(xiàn)礦區(qū)的智能化、無人化。
伯鐳科技主要專注的就是這一領(lǐng)域，目前其“智能礦山無人運(yùn)輸”解決方案已經(jīng)在河南洛陽某大型礦山落地商用，有30輛無人駕駛礦車投入使用，每個(gè)月產(chǎn)能可達(dá)50萬噸。
綜合來看，對礦車進(jìn)行前裝／后裝改造的路徑，成本相對較低，也比較適用于當(dāng)前多數(shù)已經(jīng)在運(yùn)營的礦區(qū)；而泛在機(jī)器人技術(shù)這一實(shí)現(xiàn)路徑，成本相對較高，但自動化程度也非常高，并且礦區(qū)完全的智能化無疑未來發(fā)展的必然趨勢。
不過眼下礦區(qū)無人駕駛還面臨著一些問題，包括在資本方面得不到重視、技術(shù)上仍需要不斷突破等。可以看到2019年全年，礦區(qū)無人駕駛領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)企融到的資金往往在千萬元級別，與干線物流場景下的自動駕駛創(chuàng)企億元、數(shù)億美元級別相比還具有很大的差距。此外，如何降低礦車／礦區(qū)的改造成本，解決礦區(qū)揚(yáng)塵多，攝像頭難以發(fā)揮作用等難題等還需要企業(yè)不斷努力。
作者：溫暖
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