2021年中国矿区自动驾驶研究报告.pdf

2021中国矿区自动驾驶研究报告The Research of Autonomous Driving in Chinas Mining AreaPart1.自动驾驶技术Part2.矿区自动驾驶的应用研究Part.3 中国矿区自动驾驶的典型案例Part.4 中国矿区自动驾驶的未来展望目录CO N T E N T SThe Autonomous Driving Technology The Application of Autonomous Driving Technology in Mining AreaThe Cases of Autonomous Driving in Chinas Mining Area The Outlook of Autonomous Driving in Chinas Mining Area2Part 1.自动驾驶技术The Autonomous Driving Technology 31.1 自动驾驶技术定义及框架The Definition and Framework of Autonomous Driving Technology4自动驾驶技术定义自动驾驶技术定义 自动驾驶定义：根据工信部和标准委的当前界定，自动驾驶（汽车驾驶自动化）指车辆在搭载先进传感器、控制器、执行器的基础上，在特定的设计运行范围内，能自主获取和分析车内外信息，持续地处理部分或全部动态驾驶任务。Source：工信部国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）；全国汽车标准化技术委员会汽车驾驶自动化分级（征求意见稿）；亿欧智库整理等级等级名称持续的车辆横向和纵向运动控制目标和事件探测响应动态驾驶任务接管设计运行范围L0应急辅助驾驶员驾驶员和系统驾驶员有限制L1部分驾驶辅助驾驶员和系统驾驶员和系统驾驶员有限制L2组合驾驶辅助系统驾驶员和系统驾驶员有限制L3有条件自动驾驶系统系统动态驾驶任务接管用户（接管后成为驾驶员）有限制L4高度自动驾驶系统系统系统有限制L5完全自动驾驶系统系统系统无限制标准颁布：工信部在2020年3月9日下发了汽车驾驶自动化分级推荐性国家标准报批公示，该文件基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分为05级。颁布意义：此公示的颁布意味着中国正式拥有自己的自动驾驶汽车分级标准，将为我国后续自动驾驶相关法律、法规、强制性标准提供支撑。具体划分标准：根据系统执行动态驾驶任务的能力和设计运行范围，车辆的自动驾驶可以分为6级。随着等级上升，系统将逐步代替驾驶员完成各项操作，设计运行范围也由限制场景拓展至全部行驶路况。设计运行范围是指确定的自动驾驶的运行条件，如道路，交通，速度，时间等；动态驾驶任务指完成车辆所需的感知，决策和执行等行为，具体包括横向/纵向运动控制，目标和事件的探测响应，驾驶决策及信号装置控制等。亿欧智库：自动驾驶分级标准与划分亿欧智库：自动驾驶具体等级划分标准5自动驾驶技术框架自动驾驶技术框架 自动驾驶技术框架：自动驾驶的技术框架两条主线是“驾驶信息感知”和“决策控制”，其发展的核心是由系统进行信息感知、决策预警和智能控制，逐渐替代驾驶员的驾驶任务，并最终完全自主执行全部驾驶任务。其中，感知层是自动驾驶所有数据的输入源，决策层由计算平台完成海量的数据处理。各国自动驾驶技术开发理念基本一致：中国基本沿用了SAE J3016文件对自动驾驶的划分标准和理念，而这一标准也被各国广泛采纳。另外，中国主张的自动驾驶概念置于智能网联汽车范畴之下，强调智能化（自动驾驶）和网联化（V2X）的融合，构建单体车辆智能和车路协同智能共进的技术体系。但在具体ADAS方面，中国的政策相对欧美滞后，尚以推荐性标准为主。亿欧智库：中国自动驾驶/ADAS标准实施情况推荐性标准（立项）IPA 智能泊车辅助 驾驶员注意力监测 全速自适应巡航 车载感知融合技术标准化 自动驾驶汽车数据记录系统 强制安装功能及时间要求 LDW&FCW：2018年部分客车 AEB：2019和2021年部分客车 LKA：2022年2月部分客车纲领文件国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）推荐性标准（已报批/公示）BSD 盲区监测 LKA 车道保持辅助 ACC 自适应巡航 FCW 前撞预警 LDW 车道偏离预警 AEB 自动紧急制动 定义：车辆利用自身搭载的传感器、或通过车载通信装置与外部节点进行信息交换，探测和监控车辆驾乘人员、车辆自身运行情况及周围环境等与驾驶相关的信息亿欧智库：自动驾驶（智能网联）汽车的技术逻辑结构驾驶任务决策控制自主控制（L3/L4/L5）定义：按照某种逻辑规则对驾驶信息进行处理分析，判定车辆在发生危险倾向、处于危险状态或可能危及其它交通参与者，需提醒驾驶员注意或采取措施时，通过光学、声学等方式发出报警信号定义：车辆行驶过程中方向控制和速度控制及其组合对车辆行驶状态的调整和控制信息感知（驾驶相关）决策预警传感探测辅助控制（L1/L2）Source：工信部国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车），；全国汽车标准化技术委员会汽车驾驶自动化分级（征求意见稿）；亿欧智库整理61.2 自动驾驶技术发展的不同模式Different Modes of Development of Autonomous Driving 7相比乘用车自动驾驶，商用车自动驾驶更快并即将进入规模化落地阶段相比乘用车自动驾驶，商用车自动驾驶更快并即将进入规模化落地阶段Source：广汽，信通院，中金公司研究部，国泰君安证券研究；亿欧智库整理。注：规模化落地在此处指的是产品拥有实际可应用和终端应用需求，并且产品拥有极强的产品复制能力亿欧智库：自动驾驶乘用车与商用车的落地时间乘用车自动驾驶网联化智能化车道保持自动紧急制动自适应巡航车道内自动驾驶高速公路自动驾驶协同式卡车队列商用车自动泊车园区无人驾驶公交无人驾驶专用车车路协同全路况自动驾驶2016201720182025+202020222019矿区自动驾驶商用车自动驾驶网联协同决策与控制械系统联网协同感知系统联网辅助信息交互系统商用车队列行驶自适应巡航换道辅助目前进入规模化落地阶段的重点关注领域辅助驾驶部分自动驾驶有条件自动驾驶高度自动驾驶 全路况的自动驾驶是汽车电子技术发展的终极目标，智能化和网联化成汽车技术发展的两大重要维度，智能化随着半导体、算法技术发展而不断进步，网联化则在5G、AI技术的赋能下，强调信息的实时性和丰富性。现阶段的智能化和网联化程度尚不支持全路况自动驾驶。商用车对于行车地点和时间进行限制，避开路况复杂区域，同时限制驾驶速度，有利于绕开复杂场景下的技术困难。8科技企业跨越式的发展策略将率先抢占商用车自动驾驶市场科技企业跨越式的发展策略将率先抢占商用车自动驾驶市场自动驾驶的主流玩家可以分为两类：以渐进式策略为主的主机厂，以及跨越式策略的科技企业。其中主机厂和传统的第一梯队汽车制造公司,通用Cruise和福特，主机厂的策略是从L1、L2向高阶自动驾驶进行升级，另一方面在L2汽车的基础上叠加新的L3、L4级别功能来给予客户更好的消费体验，提升车辆性能的同时，规避了L3责任划分带来的问题。而科技企业直接从L4及以上级自动驾驶切入，从物流车、矿区车、高速公路等针对具体工况的车辆入手，通过限定场景来降低开发难度，避免了由于场景复杂而带来的安全问题，在主要指标、年度平均接管历程（MPI）中取得绝对领先，典型公司有Waymo、百度、小马智行等。Source：信通院，中金公司研究部，国泰君安证券研究，加州DMV；亿欧智库整理亿欧智库：主机厂与科技企业实现自动化的不同策略跨越式路径 AI+车L4-L5渐进式路径车+AI技术竞争L3L3L2L2配置竞争商品竞争L4-L5L4-L5渐进式路径车+AIL4-L5L3L2跨越式的科技企业策略29,94528,52020,36710,73810,5196,5075,2015,034WerideWaymoArgoCruiseAutoXPonyDidiNuro亿欧智库：2020加州路测接管里程MPI*9Source：MPI即Miles per Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数1.3 中国无人驾驶商用车的主要落地场景The Main Landing Scenarios of Drivels Commercial Vehicles in China 10中国自动驾驶商用车领域的六大主流应用场景中国自动驾驶商用车领域的六大主流应用场景 主流应用场景：当前自动驾驶在载货商用车领域有六大主流应用场景，包括：矿区场景、港口场景、物流园区、机场场景、干线物流、末端物流。Source：亿欧智库整理矿区场景场景简介:自动驾驶主要应用在露天矿区，开放程度高，矿区内行人干扰度低，路线复杂程度低，是自动驾驶技术应用的绝佳场景。应用现状：矿区自动驾驶已在宝日希勒矿区、白云鄂博矿区、鄂尔多斯矿区等多个矿区开展试运营。车辆类型：自动驾驶矿卡和自动驾驶宽体车。实现功能：可实现土方剥离以及运输的功能，速度低于30km/h。港口场景场景简介：港口场景复杂程度低，对自动驾驶技术要求低，但是市场规模较小。应用现状：在上海、天津、宁波、深圳等多地港口已展开自动驾驶集卡试运营，天津港已经布局超25辆自动驾驶集卡。车辆类型：自动驾驶集卡。实现功能：自动驾驶集卡行驶在塔吊和堆场之间，负责运输集装箱，速度低于30km/h。干线物流场景介绍：干线物流场景机动车与非机动车隔离，无对向来车，降低了感知及决策难度。应用现状：铺设专用的智慧道路，图森未来，直线科技已经在多地进行商业试运营。车辆类型：自动驾驶货车。实现功能：实现货物点到点的自动干线运输，行驶速度80-120km/h。机场场景场景介绍：机场场景内车量类型多，包括加油车、摆渡车、拖车、飞机等，对感知和决策的考验较大。应用现状：广州、海口、北京等多地机场已开展自动驾驶接驳车试运营。车辆类型：自动驾驶接驳车。实现功能：在机场行李舱和飞机行李舱之间，运输行李和货物。物流园区场景介绍：物流园区基建完善，自动化程度高，内部行驶的车辆类型比较多。应用现状：菜鸟、苏宁、德邦均布局物流园区自动驾驶，京东也开始筹备5G物流示范园，全园将引入自动驾驶技术。车辆类型：自动驾驶重卡和自动驾驶轻型货车。实现功能：仓与仓之间货物运输，速度低于30km/h。末端物流场景介绍:末端物流具有高频，分散的特点，目的是解决“最后一英里“的配送难题。应用现状：目前苏宁、京东等平台均推出L4级无人配送小车，已经实现运营。车辆类型：无人配送小车和无人配送大车实现功能:小体积配送车主要行驶在人行道，负责配送食品外卖，大体积则是用于线下零售配送，行驶速度为15-25 km/h。亿欧智库：中国自动驾驶商用车领域六大主流应用场景11矿区场景具备更优的自动驾驶落地条件矿区场景具备更优的自动驾驶落地条件 场景复杂程度是自动驾驶技术在特定场景落地的关键因素之一。亿欧智库从场景对自动驾驶实现难度的影响因素出发，通过交通标识、行人干扰等多个指标对自动驾驶商用车应用的六大主流场景进行评价对比。综合分析之下，高等级自动驾驶技术在矿区场景应用难度较小，更易实现商业化应用。因此，亿欧智库将矿区场景作为自动驾驶商业化应用研究的主要研究场景。Source：专家访谈；亿欧智库整理亿欧智库：自动驾驶商业化场景评价指标维度感知层信息采集决策层路径规划数据处理车辆控制行人识别车辆识别静态障碍物识别路线复杂程度行驶速度通信环境基建完善程度控制层交通标识识别亿欧智库：商用自动驾驶落地难度矿区场景港口场景交通标识简易路线复杂程度低速度要求低行人干扰度低车辆干扰度低交通标识简易路线复杂程度低速度要求低行人干扰度高静态干扰物多交通标识复杂路线复杂程度高速度要求低行人干扰度高静态干扰物多机场场景物流园区干线物流末端物流12矿区运输路线及环境优劣势矿区运输路线及环境优劣势 矿区运输路线主要分为三类：运输干线（从露天采场出入沟通往卸矿点和排土场的公路）、运输支线（由开采水平与采场运输干线相连接的道路，和由各排土水平与通往排土场的运输干线相连接的道路）、辅助线路（通往分散布置的辅助性设施，行驶一般载重汽车的道路）。矿区开采一般处在封闭的环境，尽管运输路线会随着开采平面的移动而移动，但主干线和大部分干道明确，车队管理能力强；但同时也会有扬尘较大、无明显标识符、部分矿区部分时期的极端天气等劣势。Source：专家访谈；亿欧智库整理；图片来自于内蒙古海拉尔神宝煤矿实地拍摄亿欧智库：矿区开采环境及主干路线示意图13炸药库变电站水源地检修站其他辅助性设施露天采场出入沟卸矿点排土场开采水平开采水平开采水平开采水平排土水平排土水平排土水平排土水平运输干线运输支线辅助路线扬尘较大无明显标识符封闭或半封闭路线明确，干扰低车队管理强极端天气矿区实施自动驾驶环境优势矿区实施自动驾驶环境劣势Part 2.矿区自动驾驶的应用研究The Application of Autonomous Driving Technology in Mining Area14海外矿区自动驾驶更早进入商用阶段，大部分从海外矿区自动驾驶更早进入商用阶段，大部分从FMSFMS演变而来演变而来自动化程度无人化运输有人运输落地试验阶段成本FMS碰撞警告（CWS）编排协助（CHO）碰撞规避（CAS）自动识别模拟试验完全自动化（无人）部分自动化（人为辅助）驾驶员辅助（非自动化）技术性风险曲线完全自动化（人为辅助）落地商用阶段亿欧智库：海外自动驾驶技术推进阶段Source：专家访谈，历年媒体资料，历年公司年报；亿欧智库整理 海外矿区自动驾驶的主要代表是大型工程机械及系统公司，如卡特彼勒、小松、日立，也包含部分独立发展的创业企业如ASI。其中卡特彼勒和小松进入落地商用阶段，且基本可实现完全无人化运输，ASI与日立等公司紧随其后，也进入了部分自动化或落地试点阶段。海外矿区自动驾驶技术大部分可追溯至有人车的FMS（Fleet Management System，车队调度管理系统），并经过CWS、CHO、CAS等部分自动化人为辅助阶段，然后进入模拟试验的完全自动驾驶，最后进入完全自动化无人驾驶。目前卡特彼勒和小松都有较长时间的自动驾驶研发经验，且都有全球最优秀的FMS研发与商用产品线。15海外主流矿区自动驾驶均隶属于整体矿山自动化方案，独立性较弱 小松的自动驾驶晚于卡特彼勒，且起源于外部公司Modular，小松自动驾驶方案目前为 FrontRunner系统，该系统于1990年开始研发，是基于GPS和单车智能为主的解决方案，主要实现的功能是智能调度和避障。相较小松，卡特彼勒MineStar有约50年发展历史，起源于内部的软件研发部门，经过多次迭代，整合形成目前完整的针对矿区的方案，卡特彼勒的矿区自动驾驶方案主要实现的功能是卡车调度优化，设备资产运维等。海外矿区自动驾驶方案基本都嵌在整体矿山自动化解决方案中间，同时会有地面采掘的无人化、地面运输的无人化、地下采掘的无人化以及整个矿山的数字化管理方案，如小松的DANTOTSU战略和卡特彼勒的MineStar战略。Source：小松官网，卡特彼勒官网，专家采访；亿欧智库整理亿欧智库：小松（左）和卡特彼勒（右）矿山自动化整体解决方案小松自动驾驶方案包含在DANTOTSU价值支撑增长战略中，此战略主要由三个部分组成：DANTOTSU产品，DANTOTSU服务以及DANTOTSU解决方案。其中DANTOTSU解决方案包含了Landlog解决方案和Smart Construction解决方案，LandLog用于实现整个作业区的“可视化”，而其核心AHS(自动驾驶）系统是这个体系背后的一环。从整体上来说，小松要做的是利用无人机等先进设备做到矿区整体无人化，和中国现阶段只在运输上无人化有较大差别。亿欧智库：海外典型案例小松的战略规划传统方案解决路径Smart Construction人工参与全流程人工与机器互相配合机器全流程运作无需人工加入调研矿山计划验收施工16卡特彼勒、小松在海外矿区自动驾驶落地商用市场遥遥领先，并且在2018年后迎来爆发增长 目前海外矿区自动驾驶商用落地市场中，卡特，小松处于行业领先地位：卡特彼勒2020年无人车保有量342台，略高于保有量260台的小松，其主要合作的矿企为 Rio Tinto、BHP、Codelco、Fortescue等，基本符合“大矿企大设备服务商”的发展路径。卡特彼勒于2011年开始正式落地商业化，晚小松4年，但两家均在2018年迎来爆发。Source：历年卡特彼勒年报及季度财报会、历年小松年报，历年媒体新闻、亿欧智库整理。*注：卡特彼勒未披露2017年自动驾驶矿车数量，此处为估算数据10014022026080150275342截至2019年截至2018年截至2017年截至2020年10月亿欧智库：小松与卡特彼勒自动驾驶矿车数量亿欧智库：海外矿车自动驾驶合作落地矿企及矿区小松自动驾驶矿车数量卡特彼勒自动驾驶矿车数量152025307102025截至2018截至2017截至2020年10月截至2019卡特彼勒自动驾驶累计运输重量小松自动驾驶累计运输重量亿欧智库：小松与卡特彼勒自动驾驶矿车累计运输重量（单位：亿吨）矿业企业矿企矿址KomatsuCodelcoGabriela MistralKomatsuRio TintoWest AngelasKomatsuRio TintoYandicoogina MineKomatsuRio TintoNammuldiKomatsuRio TintoHope DownsKomatsuRio TintoPilbaraKomatsuBHPSouth Flank,PilbaraKomatsuBHPGoonyella RiversideCaterpillarBHPNavajo MineCaterpillarBHPJimblebarCaterpillarFortescueSolomonCaterpillarRio TintoKoodaideriCaterpillarBHPPilbaraCaterpillarBHPDauniaHitachiStanwellMeandu17182.2 中国矿区自动驾驶发展状况The Development of Autonomous Driving in Chinas Mining Areas中国矿区自动驾驶发展背景：大型矿山占比将持续提升中国矿区自动驾驶发展背景：大型矿山占比将持续提升Source：中国国土资源统计年鉴、中国非油气矿产开发利用统计年报、露天采矿学、专家访谈；亿欧智库整理126,695126,370124,930119,550117,965112,638107,730103,79599,53692,06183,64877,55867,67258,5992008年2005年2012年2009年2006年2010年2007年2011年2013年2014年2015年2016年2017年2018年CAGR-2.97%CAGR -10.05%亿欧智库：中国矿山总数3,2793,8504,0142,9754,1564,7083,7233,9133,9084,0804,1404,1134,2004,3242010年2005年2006年2012年2008年2007年2009年2011年2013年2014年2015年2016年2017年2018年CAGR 2.22%CAGR 2.04%亿欧智库：中国大型矿山总数 改革开放之后中国矿山总数经过了两个主要的发展阶段，其中2005年2012年矿山总数在10万座以上，2013年至2018年受政策影响矿山数量大幅下降，2018年为5.8万座，预计未来仍保持-5%-15%的增长率，2023年将减少至4.5万座。矿山总数的大幅下降主要因为小型矿山数量持续、快速的减少：2016年2月，国务院印发关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见，率先在煤炭、钢铁两个行业开展推动供给侧结构性改革试点工作，同时严格控制新增产能，严格整理违法违规建设，小煤矿与保护区等重叠的煤矿依法关闭，条件差的煤矿有序退出；2018年中国大型矿山数量约为4324座，随着绿色矿山政策的施行，未来中国的大型矿山数量占比仍将持续提升。19中国矿区自动驾驶发展背景：矿卡与非公路自卸车为主要运输工具中国矿区自动驾驶发展背景：矿卡与非公路自卸车为主要运输工具亿欧智库：中国矿山总数产品类型优势劣势载重量范围使用寿命使用情况刚性矿卡底盘按矿山工况设计，适合在大型矿山上使用，载重能力强，使用寿命长，安全性高。造价高昂，购置、维护和运行成本很高。市场存量小，配件、服务社会资源少，完全依赖生产厂家。30t400t（国内厂商载重量一般在100t以内）1015年在大型和超大型矿中保持一定使用量非公路自卸车结合了刚性矿卡和公路自卸车的优点，适合在特定工况条件的矿山工地上运营，效率较高，性价比较高。开发和投放市场的时间较短，仅在中国有研发和设计；载重量、使用寿命不如刚性矿卡。30t100t（国内厂商载重量一般在70t以内）35年在各类矿中都获得推广普通公路自卸车采用普通公路自卸车底盘，稍加改造运行，整体市场规模大，制造成本低。对矿山工地等工况适应性差；爬坡能力不足，横向稳定性和安全性差；车辆装载量小，运营效率低。1850t（国内厂商载重量一般在30t以内）/逐渐淘汰64%12%10%6%4%4%卡特彼勒三一重工北方股份徐工湘电小松40%30%8%8%8%7%重汽同力其他临工三一徐工亿欧智库：中国刚性矿卡销量分布（2019年总销量约250300台，YOY10%）亿欧智库：中国非公路自卸车销量分布（2019年总销量约1.2万1.5万台，YOY5%）目前中国矿山主要的汽车类运输工具有三种，分别是刚性矿卡、普通公路自卸车、非公路自卸车。其中刚性矿卡因为造价较高、维护和运行成本也较高，一般在大型露天矿山使用，使用寿命长达1015年，主要的品牌有北方、三一、徐工、湘电、卡特彼勒、小松。普通公路自卸车与一般的重卡区别较小，一般只对其进行改造就投入矿区使用，其对矿山环境的适用性较差、安全性不足，已逐步退出矿山运输市场。非公路自卸车是中国露天矿山工程机械的特有产物，其结合了刚性矿卡和公路自卸车的优点，性价比较高、运营效率也较好，在国内获得了足量的推广，也是目前矿区运输的主要工具，使用寿命在35年，主要品牌有同力重工、临工、三一重工、徐工、重汽。Source：矿山设备手册、同力重工招股募集书、专家访谈及其他公开资料；亿欧智库整理20中国矿区自动驾驶发展推动因素：日益重视安全问题及核心组件价格下降中国矿区自动驾驶发展推动因素：日益重视安全问题及核心组件价格下降时间运输事故起数运输事故死亡人数事故件数死亡人数2015626835057520165472249538201732422193752018-2243332019-170316亿欧智库：中国矿区安全事故统计亿欧智库：镭神智能多线激光雷达价格（单位：元）Source：中国工程机械年鉴、重型机械工业年鉴、专家访谈、北方股份年报、同力重工年报；亿欧智库整理60,00012,00010,0008,00032线激光雷达8线激光雷达16线激光雷达4线激光雷达激光雷达价格 安全问题是中国矿山自动驾驶最重要的驱动因素：矿用运输汽车的事故分为设备事故和行车事故,其中行车事故指的是矿山车辆在行驶过程中发生车辆碰撞，行车伤人和翻车等事故，进而造成车辆损坏、其他物质损坏或人员伤亡。矿山环境恶劣造成安全风险，运输途中，路途颠簸极易造成侧翻、溜车等现象。卸土环节中，排土场多为20-30米的深沟，侧翻风险极大。国家安全监管政策下，若发生安全事故死亡，所属矿区需停产整顿。涉事矿区将造成千万甚至上亿元的损失，更为严重的会被吊销采矿许可证，管理者承担刑事责任。自动驾驶主要配件激光雷达的价格下滑，使得大规模商业化具备基础：车载激光雷达生产专利权仍掌握在行业领先者手中。龙头公司Velodyne加大激光雷达生产，并由圣何塞德工厂装配使用。主流生产商近年来也在不断下调价格，Velodyne将激光雷达官方价格从2017年的17900美金降至到2021年的600美金。传统T1企业如博世、大陆、安波福和新创企业等也纷纷入局，市场的供应量大大增加，使得价格具备进一步下降基础，且中国厂商制造的激光雷达的价格大致为欧美企业激光雷达价格的20%，市场价格竞争激烈。21中国矿区自动驾驶发展推动因素：绿色、智慧矿山政策提案的顶层支持中国矿区自动驾驶发展推动因素：绿色、智慧矿山政策提案的顶层支持中国政策大力推动矿山向数字化，规模化，集约化，协同化大力发展：在2021年刚刚闭幕的两会中，针对推进智慧矿山建设议题，多位代表就行业发展方向指明发展道路。矿区自动驾驶政策逐步清晰：2019年开始，国家大力支持矿区自动驾驶的发展。魏臻委员担任合肥工业大学教授，同时担任合肥工大高科信息科技股份公司董事长。核心提议是加大对关键技术，装备研发及应用支持力度。具体建议是对智能化示范矿山，矿山智能装备技术攻关企业给予政策优先支持，对于积极推广应用井下智能装备的企业给予资金支持。亿欧智库：两会关于智慧矿山的提案汇总满慎刚委员常年担任山东能源集团党委副书记，董事和总经理。在煤炭行业深耕多年。核心提议是加大对智慧矿山的政策扶持。具体建议是能源部门优先释放智能矿井的先进产能，优先支持智能化示范矿井产能置换，矿井产能核增；国有煤炭企业经营业绩考核中，将智能化建设投入视同利润。江浩然委员是恒银金融科技股份有限公司党委书记与董事长。核心提议是提升5G技术在“智慧矿山”的深度应用。具体建议是充分利用5G技术的低延时特征，建立全新的生态链和产业链，促进行业高效，安全发展；应把5G建设当作是一次生态的提升，要研究制定适应煤矿井下安全运行要求的5G设备和工业模组标准。Source：中国煤炭地址总局，专家访谈；亿欧智库整理发布机构政策名称发布时间矿山自动驾驶相关政策内容国家发展改革委国家能源局能源生产和消费革命战略（20162030）2016年12月29日创新煤炭高效建井和智能矿山等关键技术、煤炭无人和无害化等智能开采、充填开采、保水开采以及无煤柱自成巷开采技术，开展矿井低浓度瓦斯采集、提纯、利用技术攻关。国务院办公厅安全生产“十三五”规划的通知2017年1月12日提出要“加强安全科技研发，煤矿重大灾害风险判识及监控预警；超大规模矿山提升运输系统及自动化控制；露天矿山高陡边坡安全监测预警；积极建设智慧矿山”。科技部国土资源部水利部“十三五”资源领域科技创新专项规划2017年5月18日提出要“针对中国煤炭赋存条件复杂、开采深度大、开采效率低等特点，开展高效智能开采理论与技术研究，推动无人工作面成套装备研发和智慧矿山建设。”工业和信息化部国家发展改革委自然资源部有色金属行业智能矿山建设指南（试行）2020年4月28日提出要建设基础设施的数字化改造与建设，并鼓励应用智能露天采矿装备，如智能挖机、智能卡车等；同时鼓励“基于5G网络大带宽的优势，利用ADAS（高级驾驶辅助系统）技术，开展矿山无人驾驶系统建设与应用。”国家发展改革委国家能源局等八部委关于加快煤矿智能化发展的指导意见2020年2月25日提出“重点突破精准地质探测、精确定位与数据高效连续传输、智能快速掘进、复杂条件智能综采、连续化辅助运输、露天开采无人化连续作业”。自然资源部绿色矿山建设评价指标2020年6月1日采用大型化自动化液压铲装设备、液压挖掘机或装载机、自卸式矿车、大型自移式破碎机等先进设备进行铲装作业可加分；建立开采及生产过程主要设备远程控制系统可加分。国家税务局国家税务总局关于执行有关企业所得税问题的公告2019年新增目录新增从事“煤炭生产过程综合监控技术、装备开发与应用、智能化开采及机器人研发应用“的企业该项收入占总收入70%以上，可减15%所得税。22中国矿区自动驾驶发展推动因素：用工难与运输队成本上升的市场动力中国矿区自动驾驶发展推动因素：用工难与运输队成本上升的市场动力 因人口老龄化导致的劳动力短缺和人工成本增加是推动矿区自动驾驶发展的劳动力因素：矿山劳动力70%是60后和70后，老龄化严重，同时流动性极强，一般56年便会转岗，而偏远地区恶劣的工作环境加重用工难问题，高原地区的平均转岗时间为3年。刚性矿用车的司机工资在10000人民币以上，宽体车司机的工资也在60007000元，未来仍然呈上涨趋势，且为保障矿车行驶以及驾驶员的安全，矿用车一般会配备45名司机，小型矿车会配备23名司机，在大型矿区，一年仅运输队司机的人员成本就高达千万。亿欧智库：中国矿区驾驶员平均工资水平（单位：元/月)Source：专家访谈，政府相关网站，劳动观察；亿欧智库整理70%20%10%80后90后60和70后亿欧智库：中国矿区驾驶员年龄现状分布10,00015,00021,0006,0009,00013,0002020年2030年预测2025年预测刚性矿卡驾驶员工资宽体车驾驶员工资23中国矿区自动驾驶历程：正在从使用落地向大规模商用发展中国矿区自动驾驶历程：正在从使用落地向大规模商用发展 中国矿区自动驾驶历程：中国矿区自动驾驶发展起源于20世纪90年代，但在2014年后伴随着自动驾驶发展才逐渐成熟，目前已经过起步，技术研发和试验阶段。2015201620172018201920202021起步阶段技术研发阶段部分产品进入试用阶段 慧拓智能与徐工集团合作开始研发蓝星系列产品，其中包括110吨无人矿卡。北方股份开始涉足无人驾驶矿用车的研发。踏歌智行2016年成立慧拓智能2014年成立易控智驾2018年成立伯镭科技2015年成立盟识科技2015年成立 株洲中车与美国ASI智能驾驶研究公司签订“矿用车无人驾驶系统合作协议”。北方股份与踏歌智行172吨MT3600B机器人辅助驾驶电动轮矿车在包钢白云铁矿进行测试。大唐国际宝利煤矿与慧拓智能合作研发无人运输系统。北方股份与踏歌智行合作研究无人驾驶线控系统。徐工首次发布了无人驾驶非公路宽体自卸车，在“漢沃”平台应用基于百度APOLLO平台架构的无人驾驶技术。神华集团哈尔乌素露天煤矿矿用自卸车无人驾驶系统项目招标，是国内首次大型矿山企业进行无人驾驶公开招标。江铜集团城门山铜矿、航天科工和慧拓智能联合成功研制全国首台5G网络智能无人驾驶矿用车，是我国有色矿山首台露天矿无人驾驶矿用车。三一重工成立“三一智矿”来做矿山装备的智能化、网联化研究与应用。慧拓智能在大唐国际宝利煤矿正式完成国内首个无人运输系统在矿区的商业化落地运营。北方股份与踏歌智行合作研制的国内首台110吨无人驾驶电动轮矿用车成功下线，2019年上半年试运行，标志着中国成为继美国、日本之后，世界第三个涉足矿用车无人驾驶技术的国家。神宝能源、航天重工与慧拓智能联合研发的世界首个极寒工况5G+无人驾驶卡车编组在宝日希勒煤矿试运。三一重工SKT90E矿用无人驾驶纯电动宽体自卸车新品上市。慧拓智能与徐工集团合作研发的XDE120无人驾驶矿卡在中金集团乌山铜钼矿首发试运行。同力重工无人驾驶宽体矿用车开始批量生产，数量达到30-40台。准能集团无人驾驶卡车混编运行全面开启。平朔集团公司组织大型露天矿单台智能卡车无人驾驶阶段性验收。Apollo联合慧拓在华能伊敏露天矿实现矿用卡车线控化改造。Source：专家访谈历年新闻媒体；亿欧智库整理24中国矿区自动驾驶产业链Source：亿欧智库整理供应商/合作方激光雷达毫米波雷达超声波雷达芯片摄像头通信运营商高精地图精准定位主机厂自动驾驶服务商各类客户金属矿运输公司工程公司其他矿种客户水泥/砂石矿煤矿矿主25中国矿区自动驾驶的技术体系：三级体系、五层架构自动驾驶运输工具5G/LTE-V2X通信终端、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、车载定位、车载计算平台等终端安全保障传输网络高精地图定位服务故障检测智能调度远程接管数据分析感知计算智能监控云平台安全保障矿山自动驾驶云平台GNSSRSURSU5G基站路侧传感器边缘计算平台感知层（感知、边缘计算）通信层（V2X、卫星定位）平台层（云平台）执行层（线控系统、车内通信）安全层激光雷达、毫米波雷达、摄像头、车载计算单元RSU、GPS/GNSS接收器、车载交换机底层资源调配、数据层、算法层、应用层线控节气门、线控制动线控转向安全系统、网关、防火墙亿欧智库：中国矿区自动驾驶技术体系解决方案 中国矿区自动驾驶体系：按体系划分，中国通用解决可分为车-路-云三级。从层级划分能分为执行层、感知层、通信层、平台层和安全层五层架构，包含大约20多种核心组件。Source：IMT-2020（5G）推进组智慧矿山5G自动驾驶技术白皮书、多位技术专家访谈；亿欧智库整理26矿区自动驾驶市场规模：百亿技术服务市场与千亿运输服务市场矿区自动驾驶市场规模：百亿技术服务市场与千亿运输服务市场 矿区自动驾驶市场主要可分为两类商业模式：技术服务和运输服务。其中技术服务指的是自动驾驶相关改装费、前装销售分成以及平台运营费，测算对象主要为矿区运输车拥有自动驾驶能力所额外诞生的市场，不包含传统运输车整车销售所对应的市场；运输服务费对应的是一种新的商业模式，矿区自动驾驶直接提供自动驾驶运输服务。亿欧智库调研测算，2030年中国矿区自动驾驶技术服务市场规模将达到129亿元/年，中国矿区自动驾驶运输服务市场规模将达到3912亿元/年。亿欧智库：中国矿区自动驾驶技术服务市场规模（单位：亿元）亿欧智库：中国矿区自动驾驶运输服务市场规模（单位：亿元）1.143.4210.6919.1436.72128.942020E2021E2024E2022E2023E2030E26.10120.65306.30626.251,056.603,912.002020E2021E2022E2023E2024E2030ESource：亿欧智库测算矿主/EPC/运输公司自动驾驶服务商运输队运营进行运输矿区运输车主机厂直接交付自动驾驶技术*注：此处未区分前装及后装市场矿主/EPC/运输公司自动驾驶服务商运输队运营进行运输矿区运输车主机厂直接交付自动驾驶运输服务27Part 3.中国矿区自动驾驶的典型案例The Cases of Autonomous Driving in Chinas Mining Area28慧拓智能的发展历史与核心团队 慧拓智能的发展历史：慧拓智能是中科院孵化的高新技术企业，正式运营于2017年，是中国领先的聚焦矿区自动驾驶的企业，同时在短倒运输、园区物流与智能网联建设方面进行战略布局。其核心技术起源可追溯至王飞跃教授的平行驾驶理论，其试验完成了全世界第一个矿山无人化系统，并应用到必和必拓的矿山作业中。通过提供矿区无人化领域全栈式整体解决方案，其战略目标为打造矿山工业互联网，目前已覆盖煤炭、冶金、有色、水泥四大行业，系国内目前唯一提供涵盖露天矿、井工矿整体解决方案的企业。Source：专家访谈，慧拓智能官网，领英；亿欧智库整理亿欧智库：慧拓智能的发展历程及重大事件亿欧智库：慧拓智能核心团队王飞跃教授是慧拓智能的首席科学家，系中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，专注矿区无人驾驶领域超过30年，1988-1989年担任NASA无人挖掘与无人车研制，测试与运营环境项目负责人以及卡特比勒无人露天采矿项目的负责人，其提出的分层智能控制理论曾应用在卡特彼勒的无人矿用设备上。陈龙博士是慧拓智能的联合创始人&CEO，系中山大学数据科学与计算机教授，并担任博士生导师与无人车研究中心主任，拥有10余年无人驾驶研发经验，擅长无人驾驶领域感知与决策模块，拥有丰富的创业经验以及深厚的矿区背景。292017年5月，徐工集团与慧拓达成亿元级战略合作，并于同年，开发出第一代矿区驾驶系统与无人运输仿真系统。2019年3月，慧拓智能获得赛富投资基金领投的A1轮数亿元人民币，并在同年12月，获得凯辉基金领投的过亿元的A2轮融资，正式开启全球化发展之路。2019年9月，在大唐国际宝利煤矿正式完成国内首个无人运输系统在矿区的商业化落地运营。2014年11月，慧拓智能正式成立。2020年8