近日，礦用車自動駕駛公司“易控智駕”宣布獲得數千萬元人民幣的Pre-A輪戰略融資。本輪融資將主要用于加快露天礦自動駕駛系統的產品化進度，以滿足礦區安全高效的無人化作業訴求。除后來者“易控智駕”于近期完成千萬元級融資外，率先進入露天礦細分賽道并多次打破行業紀錄的踏歌智行也將于近期完成單筆最大融資。

現階段，我國礦區、港區、廠區等不對公眾開放的工業區域普遍面臨生產率較低、成本較高和勞動力短缺等問題，對智能化應用的需求迫在眉睫。由于工業領域具備環境可控性較高和應用場景相對簡單等優勢，自動駕駛技術有望在該領域實現大規模應用落地，迎來“春天”。

礦區自動駕駛賽道受多方關注

投資機構為何近日來連連加碼礦區自動駕駛賽道?當下，資本更為審慎保守，投資人將目光從公共道路轉向能率先落地、實現“真·無人”的礦區、港口等封閉場景。北京踏歌智行科技有限公司創始人兼首席科學家余貴珍在接受《中國電子報》記者采訪時表示，工業領域自動駕駛賽道的投資邏輯主要基于商業落地和大規模工程化能力。

隨著近年來自動駕駛技術的飛速進步和上下游產業鏈的蓬勃發展，自動駕駛運輸在礦區等場景大規模應用的條件已經趨于成熟。然而從商業化落地的程度來看，行業總體還處于準商業化階段，尚未進入大規模、爆發式的產業應用階段。

目前已經逐漸開始落地的包括礦區、港口、機場和園區物流等工業化應用場景。個別場景(如礦區)環境艱苦，人員從業意愿低，人力成本高企，企業面臨招工困境，司機希望脫離艱苦環境，勞方和資方均對無人運輸有著強烈期盼。

這些場景下實施自動駕駛，運輸環境相對簡單、確定性強，有利于技術迅速迭代成熟。工業設備自身的生產資料屬性也決定了其對設備成本代價的敏感性較之民用產品低，有利于推進規模化部署。

“然而，由于礦區等場景通常作業流程復雜，設備之間有嚴格縝密的交互邏輯，要打通完整的作業流程并持續運行，要求無人運輸技術方案提供方對生產工藝有深刻的理解，具備車端、路面、云端全系統開發能力，并具備很高的工程化水平和工程實施能力。這是實現項目交付和大規模商業化落地的重要決定因素。”余貴珍強調。

當前我國自動駕駛技術在礦區、機場和港口場景下的應用效果都比較好。在這之中，礦區無人駕駛運輸應用效果更好。

余貴珍表示，原因有三。首先在于需求的剛性。礦區因其自身地理、環境、工藝、人員等因素，對無人化變革有強烈需求，礦方對無人化項目落地有著遠高于其他行業的積極性。

其次是技術的可行性。礦區環境封閉、道路相對固定、環境相對確定、車輛速度低、設備間協同作業的接駁精度要求相對港口等場景略低，使得現階段的自動駕駛技術可以滿足礦區的大多數作業場景需求。

最后是政策支持。在“新基建”“工業互聯網”“重大技術裝備制造”“加快推進5G發展”等國家政策的推動下，礦區自動駕駛運輸已經進入發展的快車道，產業生態迅速凝聚，也更多地獲得了資本的青睞。

據了解，踏歌智行重視5G技術在礦區自動駕駛系統的應用，已經與中國移動、清華大學、中國礦業大學、陽煤集團、中煤科工、華為公司成立5G智慧礦山聯盟，啟動“5G+智慧礦山燎原計劃”并掛牌“5G+智慧礦山示范基地”，同時成立“5G+無人礦卡聯合實驗室”，匯聚產業鏈上下游力量，形成行業新生態。

工業場景對自動駕駛的需求與日俱增

工業領域“用工荒”的現象使特定場景對自動駕駛的應用需求與日俱增。

大唐移動5G智能網聯產品線市場總監劉津晶在接受《中國電子報》記者采訪時表示，由于工業領域的車輛操作難度較大，擁有豐富駕駛經驗的司機本就不多，因此工業領域車輛駕駛的人力缺口明顯。此外，新冠肺炎疫情爆發，導致“用工荒”的疊加效應明顯。在這個背景下，客戶對于各類工業領域無人駕駛車輛的需求非常緊迫，這種行業內部的需求會推動自動駕駛技術在工業領域的落地。

除了“內需”的拉動，工業領域自動駕駛技術及其落地條件的逐漸成熟也是推動該技術得到應用和落地的重要因素。

據了解，當前工業領域特定場景下的自動駕駛技術趨于成熟，現有傳感器、軟硬件平臺、高精度地圖技術積累可以較好地滿足項目要求。

余貴珍表示，礦區、港口、機場和園區物流等工業化應用場景由于相對封閉、車輛速度低、作業流程相對固定、不受交通法規約束，因此具備技術落地的可行性。

一些車企和科技公司已對工業領域的自動駕駛技術展開了研發，交出了令人較為滿意的“答卷”。廣汽研究院智能駕駛技術部部長郭繼舜向記者表示，目前東風和解放是商用車品牌的代表，而在國內港區，圖森未來已經宣布進入了港內集裝箱卡車自動駕駛運輸市場。此外，余貴珍告訴記者，踏歌智行、西井科技和馭勢科技三家公司已分別將自動駕駛技術應用于內蒙白云鄂博礦區、深圳鹽田港和香港國際機場。

現階段，自動駕駛的貨運車輛等已經在工業領域的特定場景落地，典型的應用場景包括園區通勤、碼頭、礦山和倉儲等的自動駕駛改造。劉津晶表示，目前自動駕駛車輛可在部分廠區內部實現零件的配送，在碼頭實現集裝箱的周轉。與此同時，清掃車可實現“無人清掃”，電力等各類無人駕駛巡檢車輛也已得到應用。

跨領域技術集成考驗戰略布局

目前，工業領域自動駕駛技術的應用已取得了一定進展，但在一些特定場景，其應用和推廣方面還存在一些技術瓶頸。

首先，車輛的線控化技術亟待提升。余貴珍表示，車輛的線控化底盤是自動駕駛技術應用的基礎。隨著自動泊車、車道保持等智能駕駛技術的逐漸普及，乘用車的線控化技術已基本成熟。然而，工業場景使用的特種車輛的線控化還處于起步階段，因此需要對特種車輛的線控化底盤進行研發和優化。

其次，現有的技術尚不能完全滿足工業領域的核心訴求。劉津晶表示，工業領域的核心訴求是加快物流周轉的速度。為了更好地滿足這個核心訴求，在實現特定場景“無人”的同時，還需要滿足“提速”和“協同”的要求。針對此類要求，他指出，“5G+邊緣計算”是當前最好的解決方案，但各個獨立單元之間的信息協同和信息時效還需要進一步提升。

再次，相關車輛還面臨環境適應性挑戰。余貴珍表示，工業應用場景對車載設備和傳感器的環境適應性和可靠性提出了相當高的要求。高溫高濕、極低溫、強震動、強磁場等環境，使普通計算平臺和傳感器難以勝任，這對廠商的選型能力、硬件開發驗證能力和工程化能力都提出了很高的要求。

對此，踏歌智行推出了應用于礦用卡車的車規級硬件計算平臺，在礦區的真實作業環境下，持續驗證和優化系統的環境適應性和可靠性能力。

最后，工業化自動駕駛車輛跨多個領域的技術集成正挑戰著相關廠商的資源、人才和戰略布局。余貴珍表示，工業化自動駕駛解決方案橫跨車輛、通信、自動控制、工業互聯網、人工智能、大數據等多學科多領域，因此企業不僅要有相關的技術積累，還要具備全面的跨行業整體開發集成能力。

相關法律法規的限制也使工業領域的自動駕駛技術難以得到推廣。郭繼舜表示，在物流行業，國內法律尚不允許物流運輸車輛在無人操控的情況下在高速公路上行駛。在機場等特定場景下，高精地圖無法對自動駕駛車輛的相關位置信息進行準確收集，這為自動駕駛技術的應用帶來一定困難。

自動駕駛技術帶來工業新變革

5G在高速寬帶連接可靠性和低時延指標上的質的改進，對工業領域下的自動駕駛行業有著深刻的影響。

余貴珍指出，5G為工業領域的自動駕駛帶來了更多的可能性。5G提供更低時延的高清視頻流，使遠程駕駛和遙控變得更容易操控。5G網絡切片可以讓控制流和普通數據相分離，以此確保控制信號的高可靠性。邊緣計算加上低時延傳輸，可以逐步讓路側感知設備替代一部分車載傳感器，并讓邊緣計算單元替代一部分車載算力，以此大幅降低硬件成本，加速產業的規模化。

隨著科技的進步，“工廠”定義的改變會加速自動駕駛技術的應用和推廣，并帶來新一輪的“工業革命”。

劉津晶表示，隨著各項技術的演進，“工廠”的定義也許會被改變，“共享廠房”的出現將會深化產業聚集的程度。針對類似新形態的產業聚集區，潮汐式的資源管理是必不可少的，而這將推動各種全新業務的出現，包括“端到端”的個性化產品定制、全程“零接觸”交付等。基于此，劉津晶認為，更高效的物流和供應鏈體系也會隨之出現，而自動駕駛技術作為其中不可缺失的關鍵環節，有望帶來新一輪的“工業革命”。

未來工業領域的自動駕駛技術主要會從兩個維度進行擴展。余貴珍表示，第一，自動駕駛技術會從剛性需求場景向普通需求場景擴展。在礦區這類剛需場景，無人駕駛技術規模化的突破可以迅速提高其系統性能，降低其系統成本，這使自動駕駛技術逐步向其它對系統成本更為敏感的場景滲透。

第二，自動駕駛技術會從封閉場景向半封閉和開放場景擴展。隨著自動駕駛技術可靠性的提高和現場管理方式的優化，自動駕駛技術會從完全封閉的礦內運輸，向礦區到洗煤廠、轉運點等半封閉區域擴展。未來，自動駕駛技術有望擴展至鐵路樞紐、轉運碼頭等開放區域，進而實現完整工業流程的全場景應用。