場景落地硬核比拼，雷科智途助力無人駕駛下潛深水區

　　【太平洋汽車 行情頻道】

　　場景落地硬核比拼，雷科智途助力無人駕駛下潛深水區

　　隨著大數據、人工智能、云計算、移動互聯、5G等技術飛速發展，無人駕駛技術具備了從實驗室走向商業化的能力。目前來看，我國量產乘用車無人駕駛等級正在從L2向L3過渡，但也面臨著政策、法規等眾多挑戰亟待突破。相對之下，在諸如礦區、港口等相對封閉的特定場景中，L4等級無人駕駛商用車早已進入到“實戰”環節。

　　與此同時，國內封閉場景下的商用車自動駕駛頭部企業也已率先邁入商業化運營階段。2013年至2018年期間，有關商用車自動駕駛領域各項融資事件僅為25件，融資金額僅有4.27億元。而在2019年至2021年期間，融資事件已經達到71起，融資金額也躍升至173.7億元。可以說，近年來商用車自動駕駛領域發展正在按下加速鍵，逐步成為市場導向的重點目標。

　　細分場景孕育新市場，礦山無人化走向成熟

　　目前，L4等級的自動駕駛所面向的封閉場景，具體可劃分為礦區、港口、干線物流、機場、物流園區和末端物流。其中，雷科智途所關注的礦區場景則是重要應用場景之一。“國外礦區領域的無人駕駛商業化應用已有10多年的歷史，無人駕駛技術的全天候、高精度和強感知等優勢，非常適合在井工礦等特定場景中替代人進行作業。”理工雷科智途(北京)科技有限公司總經理黃琰表示。

理工雷科智途(北京)有限公司董事、總經理 黃琰

　　在我國高速發展的大背景之下，社會對于能源和礦業的需求一直處于持續增長狀態，礦產領域為社會提供了95%的能源、80%的原材料和70%以上的農業生產資料。但與此同時，礦山地質環境復雜、采掘環境多變、流程體系龐雜、司機老齡化、井下招工難、司機和燃油經濟成本不斷攀升等問題也隨之而來，礦業高效生產和礦工作業安全性兩方面均面臨巨大挑戰。

　　以井工礦司機為例，目前人均工資成本在15000-20000/月，工作方式實行“三班倒”制度，在無人化后預計每臺車的人力成本每年可節省100萬以上。同時在安全性方面，根據國家礦山安全監察局調查統計，2021年，全國礦山共發生事故356起、死亡503人。其中，煤礦領域事故91起、死亡178人，非煤礦領事故265起、死亡325人。一旦遇到安全事故，就要面臨長時間的停工整頓，造成的經濟損失高達上千萬甚至上億。無論是政府還是礦企方面，都希望盡可能減少安全事故的發生。

　　對此，國家對于綠色礦山尤其針對露天煤礦領域的建設方向，明確提出“到2025年，大型煤礦基本實現智能化，露天煤礦實現智能連續作業和無人化運輸，到2035年各類煤礦基本實現智能化。”空前的市場前景和清晰的政策方向引導下，無人駕駛技術已經成為礦山智能化的重要標識，也帶動了包括主機廠、礦業服務、商用無人駕駛及礦區無人駕駛公司等紛紛投入這一細分市場并在各自領域不斷深化、拓展應用場景。

　　根據億歐智庫發布的《2021中國礦區自動研究報告》指出，2030年中國礦區無人駕駛技術服務市場規模將達到129億元/年，中國礦區無人駕駛運輸服務市場規模將達到3912億元/年，礦山場景下無人駕駛商業版圖正在逐步鋪開。雷科智途作為國內最早一批進入礦區無人駕駛領域的全方位技術提供商，從自身技術優勢出發，瞄準市場和政策需求，率先攻克井工礦復雜場景，井工礦無人駕駛解決方案已在國內多個礦區落地運營，具有成熟的運營經驗和豐富的數據積累，以及相對完善的數據反哺和算法優化能力。

　　硬核技術構建行業壁壘，搶占井工礦無人駕駛市場

　　“就國內礦的分布而言，國內90%的礦都分布在地下，其中煤礦的井工礦大概有幾千座，非煤的礦像金礦、銅礦、鐵礦、鋁礦等約有3-4萬座，規模龐大。在露天礦領域，過去幾年已經聚集了一批玩家，所以我們就把關注重點放在井工礦。” 談及礦山無人化布局背后的邏輯時，雷科智途的黃琰如是說道。

　　不同于以自動駕駛礦卡應用為主的露天礦，深處地下數百米的井工礦，因作業環境更為復雜對無人駕駛運營的技術帶來了極高的挑戰。井工礦無人駕駛作業受到光照不足、空間小、濕度大等多重困擾，直接導致無法利用衛星定位系統，地面已有的通信網絡也受到極大限制。因此，不少從事自動駕駛技術開發企業面對井工礦場景下的無人化業務紛紛望而卻步。

　　背靠軍工上市公司雷科防務、毛二可院士創新團隊和無人車技術工信部重點實驗室的雷科智途，憑借在雷達、圖像、導航等領域的強大技術積累和國內領先的研發實力，以及成熟、完善的智慧礦山無人駕駛系統和軍工級服務品質，全面攻克井工礦無人駕駛技術難題，率先破局成為國內第一家井工礦無人駕駛綜合解決方案提供商。

　　整體團隊規模近百人的雷科智途，研發人員占比高達70%，核心團隊成員均來自北京理工大學、紐約理工大學、清華大學和哈爾濱工業大學等國內外名校，曾服務于德國寶馬、戴姆勒、奧迪、比亞迪電子等頭部企業。此外，得益于中國雷達信號處理領域奠基人——毛二可院士領銜的創新團隊背景，雷科智途核心管理層由車輛控制、北斗導航、雷達視覺感知等領域頂級專家領銜，具備強大復合型專業經驗。團隊自主研發的多源數據融合、自適應非結構化道路控制技術、視覺感知融合等領先技術，已經在國內眾多井工礦無人駕駛客戶中得到廣泛成功應用。

　　軟硬一體 垂直深耕，全方位井工礦無人駕駛解決方案

　　對于井下無人運輸車來說，需具備精確定位、安全探測、自主感知、主動避障、自動錯車等功能，方能實現井下輔運車輛無人化駕駛作業。雷科智途作為行業率先攻克井工礦無人駕駛復雜場景的科技企業，現已構建起“硬件自產、技術自研、數據自采、平臺自建”的全方位技術優勢。依托上市母公司雷科防務的軍工技術實力，相關的傳感器、雷達、攝像頭、智能剎車機器人、通訊定位終端等核心零部件均自主開發生產，且具備軍品級交付能力和品控實力。

　　與此同時，雷科智途擁有一整套軟硬件均為自主研發的核心感知系統和非結構化道路控制系統。旗下的井工礦智能網聯無人駕駛系統方案，采用煤礦井下路側與無人駕駛技術相結合，真正意義實現車路協同無人駕駛應用，結合無人運輸管理系統建設，可實現車路數據管理、無人車監控調度、風險分析控制等功能。具體來看，通過單車智能控制、遠程遙控、車路協同控制的軟件算法，實現無人車分系統的運行實施。通過數據管理、人工智能、事件統計計算、地圖展示等技術過程，實現調度平臺的管理與監控。

　　值得一提的是，雷科智途的井工礦智能網聯無人駕駛系統方案隸屬于“智慧礦山整體綜合系統”子系統，在運行期間通過與礦方自建基礎資源適配，包含智能路側、線控車輛的底層基礎建設，以及與礦區已有網絡、5G、UWB系統進行兼容。在此基礎上，通過無人車單車智能控制開發、車路協同控制開發、遠程遙控開發、分布式云平臺開發的技術研制，實現對外無人車相關業務應用，從而實現地圖展示、定位監控、指揮調度、風險預警、應急接管及健康度評價模塊。

　　在雷科智途的計劃路書當中，2022年內將要實現露天礦與井工礦的基礎版本的示范應用;2023年將進行產品的迭代升級，實現標準化通用性解決方案定型，同時完成車路協同與云控系統的結合;2024年將要完善基于云控平臺全鏈條閉環的系統性開發，實現作業調度。而除礦區場景外，雷科智途的商用標準化通用型自動駕駛解決方案，可快速復制并鋪設至港口場景、干線物流、機場場景、物流園區、末端物流等，將全產品鏈條賦能多種商業場景，也帶來了極具想象空間的技術商業化前景。