對于大多數人來說，礦山總是和昏暗、事故、風險這些詞匯綁定在一起。礦井安全一度成為社會關注的熱點，這些刻板印象隨著輿論的頻繁印證至今還停留在大多數人的印象當中：在礦山工作，意味著在漆黑的礦井下將自己的性命交給運氣。

但是，近年來，隨著技術的不斷進步，礦山已經不是曾經的模樣。

位于安徽省銅陵市的冬瓜山銅礦，是銅陵有色金屬集團股份有限公司下屬的一座采選聯合骨干礦山，1966年建成投產，開采深度已逾千米，是亞洲最深的坑采銅礦之一。

2023年，冬瓜山銅礦宣布“地下開采無人駕駛系統”試驗成功。這次試驗，結合自動駕駛、遠程遙控技術的應用，對采鏟&運輸車輛裝備進行智能化升級改造，在國內首次實現了地下金屬礦鏟、裝、運、卸現場全流程無人化作業。

參與此次實驗的雷科智途負責人表示，井下無人作業和遠程操控面臨的挑戰包括衛星信號缺失、行駛空間狹隘、多坡急彎、照明度低等問題，這些都要求更高水平的自動駕駛技術。國內首個深井非煤金屬礦的鏟運協同無人駕駛項目，展示了這項技術的可行性，完成運輸礦卡車輛的無人作業，這些車輛能夠支持自動尋跡行駛、定點停靠和卸載，以及與鏟車的協同配合。

自動駕駛正在改變礦山的井下作業，推動智慧礦山的建設。

以無人駕駛構建智慧礦山

參與冬瓜山銅礦地下開采無人駕駛系統建設的雷科智途，是一家由上市公司雷科防務（002413）、毛二可院士創新團隊及無人車技術工信部重點實驗室核心團隊聯合創立的高科技企業，致力于智能無人駕駛技術以及商用車高級駕駛輔助系統的研發、生產和推廣。在該項目落地之前，雷科智途已經擁有了成熟的智慧礦山解決方案。

所謂智慧礦山，指的是以礦山數字化、信息化為前提和基礎，對礦山生產、職業健康與安全、技術支持與后勤保障等進行主動感知、自動分析、快速處理，最終實現安全礦山、無人礦山、高效礦山、清潔礦山。

我國的智慧礦山建設始于自動化，從2010年開始逐步開始結合物聯網等技術進入智慧化時代。在政策面上，智能化、數字化礦山建設受到了國家的重點關注。2020年3月份，八部委聯合印發《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》提出，到2025年，大型煤礦和災害嚴重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。2022年印發的《“十四五”國家安全生產規劃》，也將“數字礦井”、礦山智能化建設等內容列入安全生產科技創新優先領域。

目前，礦業軟件的應用和主體設備的自動化在國內礦山企業已經基本實現。部分礦山實現了生產管理遠程化、遙控化和無人化；一些先進企業正在利用人工智能、大數據和云計算技術，創新礦山智能操控、決策系統，爭取實現生產作業、經營管理全流程智能管控。根據國家礦山安全監察局統計。通過智能化建設，2016年到2022年，全國煤礦井下作業人員共計減少了37萬人。減少的數字代表著工作效率的提升，更代表著安全的提高，不安全的減少。

隨著無人駕駛技術的發展，越來越多L4無人駕駛技術被應用到了智慧礦山的建設當中。雷科智途認為，L4無人駕駛技術是未來礦山智慧化管理的關鍵技術，在礦山數字化和智慧化趨勢中扮演著核心角色。

在雷科智途的智慧礦山解決方案中，L4級別的無人駕駛系統扮演著至關重要的角色。鑒于礦山井下工作環境的復雜性、全球導航衛星系統的不可用性以及對無人駕駛精度要求極高的特點，礦井L4無人駕駛技術集成結合了更為全面的技術生態系統“車－巷－云”一體化技術體系中，即智能車輛一巷（路）側系統一云端平臺，確保技術的高效協同和精準運作。

車輛搭載AI視覺、雷達、控制器和5G車載單元，作為運輸系統的執行者；地面系統通過在路口建設激光雷達、視覺相機、毫米波雷達對路口車、人目標進行有效感知，提供穩健運行的支撐和保障；云控平臺則提供任務調度、車輛監控、多車協作等功能，負責監控調度管理。

顯然，這個體系不僅僅能用于自動駕駛礦用車輛，也可以用于智能調度平臺、遠程駕駛平臺等，甚至像冬瓜山銅礦一樣，利用車巷協同異構融合技術，實現無人車輛與其他設備之間的安全和高效運作，讓鏟運機、裝卸機、卸料機、無人礦卡等多設備聯動，實現鏟、裝、運、卸現場全流程無人化作業。

換句話說，智慧礦井并非智能系統的簡單疊加，而是需要綜合采礦工藝系統、智能裝備配備以及控制系統建設，將礦山的生產管理和運營一體化考慮。無人駕駛在智慧礦井的應用當中形成的“車－巷－云”一體化技術體系，形成了一個完整的智慧礦山解決方案，因此是下一步智慧礦井建設的核心。

創新體系，解決場景痛點

隨著智慧礦山概念的普及，2010年以來，我國礦山智能化建設出現了一大批示范項目、示范礦山，立足礦山無人駕駛的企業也不在少數，但幾乎都面臨著不少技術和市場方面的難題。

最典型的問題是，由于礦山環境具有其獨特性，無人駕駛系統不僅需要處理常規的交通管理問題，還需要應對井下特有的環境挑戰，如狹窄的空間、惡劣的視覺條件和極端的氣候條件，因此，礦山無人駕駛系統在封閉環境中的可控性、技術集成度、系統設計的分層性，以及對安全和效率的重視等方面，與普通的封閉道路和開放道路無人駕駛系統都有所不同。

“機場、港口，以及露天礦山，定位全靠北斗，感知一般靠攝像頭，但是這些定位和感知體系，在地下是用不了的。因為地下光線特別差，也沒有北斗系統，目標物不是標準的物品。”雷科智途CEO、創始人黃琰說，井下自動駕駛系統，整個的感知和定位體系是推翻重來的。

雷科智途采用的是4D毫米波點云SLAM定位技術方案，通過點云SLAM、RTK、IMU的多源融合感知技術，能夠在井下弱光、水霧、灰塵條件下實現全域、全態的環境感知定位。此外，結合車路協同控制技術，通過智能路側的信息補盲，對無人車控制進行全局擁堵預警、軌跡規劃。截至目前，在實際應用中，可以實現40多種目標識別以及20多種事故場景智能決策。

另一方面，我國幅員遼闊，礦業種類多樣，既有露天礦區、地下礦區，也有煤炭、水泥、有色金屬、稀土、鋰礦等不同礦種，地理環境也覆蓋高原、平原、山地、盆地，還要適應極寒、高溫、潮濕的不同環境。盡管不少項目都已經實現了在完全封閉的路段進行無人化常態運營，但這些場景的通用性不夠強，難以低成本、快速、大規模落地。

雷科智途的解決方案是，與主機廠聯合打造無人車品牌，以實現快速復制和規模化生產，同時利用北京理工大學的核心技術知識成果，定義統一的技術棧，以低成本復制于各個場景。

另外，雷科智途還通過借鑒大模型的模型架構、訓練方式或直接應用大模型本身，算法在抽取和利用特征空間的能力得到加強，形成以更大模型參數、更加集成貫通和更徹底數據驅動為特點的新一代技術棧，同時結合多模態和大模型的諸多能力，提高復雜場景的泛化性與可解釋性，端到端致力于將獨立的算法模塊納入統一模型框架，用于低成本場景復制。

依托核心優勢，引領行業發展

據億歐智庫測算，到2030年，中國智慧礦山自動駕駛潛在市場將達到3869.9億元。根據公開數據，中國大約有4000座煤礦，三萬多個有色金屬礦，大部分在地下，井下自動駕駛市場非常可觀。

雷科智途的核心團隊能力非常綜合，黃琰在自動駕駛行業有多年沉淀，曾經開發了國內首款輔助駕駛的自動作業拖拉機(前裝)和國內第一臺無人駕駛農機。團隊里還有感知、自動駕駛領域的權威專家，以及在礦山、能源行業有豐富人脈的市場負責人。其中有兩位是北理工博士生導師，北京理工大學在雷達探測、實時信息處理技術、航天遙感、衛星導航定位等領域有突出的學科優勢，確保雷科智途在行業的技術優勢。

雷科智途的團隊，在感知領域有很深的積淀。團隊在上世紀70年代，就做出了國內最早的無人駕駛汽車，而且適用于戈壁沙漠、石頭路和林地場景，對復雜環境有很強的適應能力。

“在地下的感知場景，必須定制，我們對硬件做了很大的變化改動，做了包括軟件、融合感知端的改動。另外，還有對非結構化道路交通的決策，這都是雷科智途領先他人的優勢。”黃琰說。

目前，雷科智途已經與多家頂級央國企密切合作并深度綁定，建設交付全國首個L4級別井工礦無人駕駛項目，在煤炭、有色金屬等行業累計落地數十臺無人駕駛車輛。2023年，公司已實現盈虧平衡。2024—2025年，雷科智途還將開拓海外市場，并實現標桿案例落地。

在黃琰的計劃里，雷科智途未來3年內，將把礦山無人駕駛系統推廣到全球10個主要礦業市場，并爭取至少20%的市場份額。

“我們希望成為行業首個井工礦封閉場景無人駕駛系統服務商，引領行業發展。”黃琰說。

審核編輯 黃宇