易控智驾在矿山无人驾驶行业抢占先机
在茫茫戈壁上，坐落着一个足有1400个足球场大的露天煤矿。偌大的矿区里，二百余辆矿卡正在有条不紊地开展作业。透过调度室的透明玻璃，两三名矿区调度员的身影正在屏幕前忙碌着。这个外观酷似月球太空舱的调度室，是整个矿区的神经中枢，在这里，矿区调度员只需要悠闲地喝着茶、看着屏幕，仅仅两三个人，就足以调动室外的“千军万马”。 在无人驾驶技术的加持下，这一近乎在科幻电影中才会出现的“无人化采矿世界”，如今已变为现实。 近年来，随着采矿业智能化建设的政策出台以及矿山无人驾驶技术的日益成熟，无人驾驶正在慢慢的变多的矿山加速落地。作为矿山无人驾驶解决方案的提供方，2024年，易控智驾已经在二十家以上的矿山实现了无人驾驶的常态化运行。 随着我国在矿业生产领域快速推进矿山智能化建设进程，矿山无人驾驶将迎来大规模商业化应用的新阶段，且有望在无人驾驶行业中率先实现盈利。 矿山对无人驾驶的需求，首先来源于安全。传统矿山行业作为劳动密集型行业，用人多、环节多、条件劣、环境差，若发生安全事故，不仅会造成人员受伤或死亡、经济财产损失，企业旗下的矿山也可能面临着停工整顿的风险，每多停工一日，造成的亏损都可能面临成倍增长。无人驾驶技术将矿山生产风险中的人的因素降到最低，实现“无人则安，少人则安”。不仅为矿山公司可以提供了更安全可靠的运输方案，也使得生产所带来的成本更加可控。 无人驾驶技术一样能解决传统矿山行业招工难的问题。目前，国内主要矿山大多位于偏远地区，矿区作业环境恶劣;需要维持24小时连续作业的能力，矿车司机几乎全年无休。同时，矿车司机需要具备极高的个人综合素养。司机不仅需要体力好，能够保持高强度精力集中的驾驶作业，还有必要了解并遵守不同矿种的安全生产规范。在如此严苛的筛选条件下，“招工难、用工贵”的问题日渐凸显。 在公众的普遍认知里，矿区地处偏远、人烟稀少，相对独立和封闭，似乎比交通情况复杂的城市道路更容易实现无人驾驶。但事实上，要想真正的完成“无人化采矿世界”，并不容易。 易控智驾战略副总裁林巧指出，在露天矿山推广无人驾驶，最核心的问题是由矿山差异化带来的技术挑战：“无论是国内还是海外，最大的问题是‘一矿一定制’，根据每一座矿山的真实的情况，定制专门的开发版本，会降低整体的研发效率，对项目快速部署也是挑战。” 作为一种生产工具，矿山无人驾驶只有解决了安全、效率两大痛点问题，才能真正的完成从研发项目到成为市场应用主体的飞跃。 2024年是易控智驾专注于为矿区提供无人驾驶技术与运输运营服务的第六年。这一年，易控智驾技术赋能的无人驾驶矿卡超过1000台，运行里程超过3000万公里，总体运输方量达到了1.6亿方。 放眼整个矿山领域，我国露天矿山的车辆保有量为十万台，易控智驾的无人驾驶渗透率已达到1%。此外，公司在过去的一年里，增量车辆接近800台。 2024年，易控智驾实现了20座以上矿山无人驾驶的常态化运行。“现在我们的新车可以在一周以内实现常态化无人作业，有些矿山甚至在新车到矿的当天就能轻松实现无人化作业。这标志着我们的无人驾驶技术具备了平台化、标准化的能力，具备了快速部署的特征。”林巧介绍道。而在传统的矿山领域，由于每一个矿都有自己的安全管理规定，每一个矿车司机都要脱产培训一至两周才能上岗。 “从我们目前落地的20座矿山的运营情况去看，我们平均节约了80%的人工。”林巧称，原先矿区200台车若要合规运行，至少需要三班司机轮流作业，运转起来至少需要800人，矿方还需要管理这些司机的吃、住、行及人身安全问题，成本非常高。而在无人驾驶技术的加持下，只需要100多人，就能轻松实现对200多台车辆的常态化管理。 随着矿山无人驾驶技术逐渐成熟，慢慢的变多的矿区开始认真考量矿山无人驾驶，产业链条不断延伸，合作“朋友圈”逐步扩大。2024年，在市场拓展方面，易控智驾回归聚焦核心科技，打造与产业生态伙伴携手共进的合作模式。 “2024年，我们在商业模式上的最大转变，就是从我们自己持有车辆，变为由客户买车、我们来提供无人驾驶的核心技术服务。在业务上，我们回归无人驾驶运输业务主干，以无人驾驶技术赋能矿山运输的发展。” 由客户持有标准化的无人驾驶车辆，易控智驾输出无人驾驶核心技术服务，这一对管理规模的控制策略有助于公司聚焦主责主业。鉴于不同矿山运转存在一定的差异，客户能在实际应用场景中反馈需要局部改进的意见，由易控智驾针对其提出的改进需求，实行定制化的优化措施。此举不仅巩固了产业生态中各合作伙伴之间的协同发展关系，更有效促进了矿山无人驾驶行业全供应链生态的进步与繁荣。 此外，易控智驾正积极地推进产学研一体化ECO的构建，加强和高校、科研院所、行业协会之间的互动与合作。随着无人驾驶技术日益在社会各界获得广泛认可，在其规模化应用落地之际，建立一套科学合理的行业标准，同样至关重要。 “新的技术会带来新的生产力，新的生产力会带来新的生产关系。无人驾驶这项新技术，在给矿山产业带来新的生产力的同时，行业的生产关系也需要不停地改变、调整。”林巧称，“在有人驾驶阶段，矿山的管理核心在人，等到无人驾驶达到规模化应用后，管理核心应围绕着机器展开，整个露天矿生产的顶层设计需要重新进行搭建。” 随着国家“两化融合”发展的策略的提出，要求企业加快转变发展方式与经济转型高水平质量的发展。智慧化矿山建设理念的提出，是矿山企业“两化融合”的重要体现。2020年2月，国家发展和改革委员会、国家能源局、应急管理部等8个部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，为煤矿智能化规划了三个阶段性目标：第一阶段，到2021年，初步形成煤矿重要环节的信息自动化传输、自动化运行技术体系，实现一个系统、一个岗位的“点上的无人作业”;第二阶段，到2025年，露天煤矿实现智能连续作业和无人化运输，实现“面上无人作业”;第三阶段，到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，实现“全矿井一线无人化作业”。在此政策大环境下，在近几年的实践中，林巧明显感受到了矿区客户对无人驾驶态度的转变。 “无人驾驶技术在矿山行业的应用发展，大致上可以分为三个阶段。第一个阶段是试用阶段，矿区客户愿意为无人驾驶技术开辟一个独立的封闭试验区进行实验测试，对这项前瞻技术抱有很高的预期;第二个阶段进入到小规模化应用的阶段，无人驾驶矿车的规模已发展起来，但还不是市场应用主体，这一阶段往往采用有人驾驶与无人驾驶混行;第三阶段是无人驾驶矿车真正发展成为市场应用主体的阶段。” 林巧补充道，在上述三个阶段中，第二个阶段所面临的技术挑战难度最大。在这一阶段，矿山运营尚未建立一套完整的无人驾驶运行体系，无人驾驶矿车需要与有人驾驶矿车混行，只有在技术上解决了安全、效率两大问题，在运营管理层面实现无人驾驶技术与别的环节更好地衔接，矿山无人驾驶才能真正的完成“可复制”“可推广”，实现从“几十辆试验车”向“百台以上规模化应用”的跨越。 从客观数据看，矿山无人驾驶也是一个潜力巨大的市场。目前，中国约有4000座大中型矿山，露天矿运输市场规模接近2000亿元/年，而放眼全球市场，全球露天矿运输市场规模约为6000亿元/年。“这至少是一个千亿级的市场赛道。” 如今，矿山无人驾驶已迎来加快速度进行发展的新阶段。关于易控智驾2025年的发展目标，林巧透露，一方面，公司将进一步拓展国内市场，将无人驾驶应用到高海拔矿山地区;另一方面，积极拓展海外市场，希望可以在澳大利亚地区实现项目落地。随技术成本的降低，管理运营模式的日渐成熟，矿山无人驾驶将成为一个潜力巨大的细分市场。 文章出处：【微信号：EQ_2020，微信公众号：易控智驾】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。 技术及服务，成功入选了工信部主导的多项典型案例，成为新质生产力的典型代表，逐渐推动着 、中国矿业大学、应急管理部信息研究院等单位共同完成的“大型露天煤矿卡车 国煤炭工业协会指导编制，中国煤炭工业协会信息化分会、国家能源集团、国家电投集团、中煤能源、华能集团、新疆天池能源、中煤科工集团沈阳设计院、赛迪顾问、 在最近于加利福尼亚州举行的特斯拉发布会上，马斯克揭晓了一项宏伟蓝图：预计在2025年，美国两个州将率先实现 北京时间10月11日，特斯拉“WE,ROBOT”发布会正式举行，在特斯拉发布会上，特斯拉推出 Model Y。 在发布会上；埃隆·马斯克乘坐Robotaxi亮相。马斯克透露预计特斯拉明年将在 近日，新疆尔自治区“十四五”规划建设煤矿项目名单中的大型露天煤矿陆续进行智能化验收。 技术助力国家能源集团新疆准东露天煤矿、国家能源集团红沙泉一号露天煤矿和特变电工新疆 引领未来出行 / 探索新领域，银月光科技红外LED技术助力智慧医疗、养老、体育等发展，提供较为可靠安防保障，助力企业 矿卡ET100，亮相第18届中国鄂尔多斯国际煤炭及能源工业博览会。ET100是 建设 / 4月24日下午，在“智在·必行”2024华为智能汽车解决方案MDC生态论坛上， 杰出合作伙伴的称号 / 矿卡,需要依赖于可靠高效的通信网络,来传输现场视频、控制指令和运行数据 矿卡整体解决方案(5g物联网通信方案) / 控智驾获得3亿元C++轮融资，本轮由老股东兴杭国投和紫金矿业领投，郑州人才基金跟投。 控智驾与宏大爆破工程集团有限责任公司、安徽理工大学、鞍钢集团矿业有限公司一同承担了本次重点实验室的建设任务。本次产学研深度合作将进一步加快 发力智慧矿山无人驾驶 易控智驾、鸣阳矿业、同力重工、海通恒信四方达成战略合作 Circuit idea # 用于 IEPE 传感器的 24 位数据采集系统参考电路 主驱逆变器应用中不同 Zth 模型对分立 IGBT Tvj 计算的影响 望获实时Linux系统运行DeepSeek R1大模型，成本低至千元内！ ABCAutoCompleteTextView UITextView的子类
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