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矿山自动驾驶行业相关定义

矿山自动驾驶属于特定场景下的自动驾驶。在任何路况下，它都能比自动驾驶乘用车更快地着陆。矿山自动驾驶的实现是一项综合性工程，涉及线控技术、环境感知技术等五项技术。

矿山自动化的行业驱动因素包括:

①恶劣的作业条件、高的风险因子和重大的安全隐患。

(2)矿山的人力资源存在着明显的老化和大量的流动人口，人力费用每年都在增加。

(3)5 G及激光雷达等行业的发展及商品化，为矿井无人车的发展带来了强大的支持。

图表：矿山自动驾驶的行业驱动力

资料来源：智研瞻产业研究院整理

国外矿区自动驾驶技术已经比较成熟，以小松和卡特彼勒为代表。在中国，矿区的自动驾驶主要用于无人运输，目前由自动驾驶初创公司主导。2020-2025年是矿区自动驾驶的关键建设时期。目前，国内初创企业正处于实地试验和大规模试运行期。矿区自动驾驶有两种商业模式:技术服务和运输服务。

中国矿山自动驾驶行业市场规模

矿区自动驾驶市场主要分为两种商业模式:技术服务和运输服务。

其中，技术服务是指自动驾驶相关改装成本、安装前销售分成和平台运营成本。计算对象主要为矿区运输车辆自动驾驶能力所创造的额外市场，不包括传统车辆销售所对应的市场。交通费对应的是一种新的商业模式，即自动驾驶司机直接在矿区提供自动运输服务。

统计数据显示，2018年中国矿山自动驾驶技术服务市场规模为7200万元，2022年中国矿山自动驾驶技术服务市场规模为8.94亿元。2018 - 2023年中国矿山自动驾驶技术服务市场规模如下:

图表：2018-2023年中国矿山自动驾驶技术服务市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

统计数据显示，2018年中国矿山自主运输服务市场规模为13.26亿元，2022年为188.98亿元。2018 - 2023年中国矿山自主运输服务市场规模如下:

图表：2018-2023年中国矿山自动驾驶运输服务市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

中国矿山自动驾驶行业市场机会分析

1. 矿井环境相对简单，技术挑战相对有限，是自主着陆的理想场景

从技术难度和环境复杂性来看，与开放环境下的Robotaxi、Robobus、trunk logistics等场景相比，矿山、港口、机场等相对封闭环境下的场景技术挑战更低。以目前的技术水平，商业着陆的可能性更大。

开放道路自动驾驶商业化缓慢的主要原因是场景的高度复杂性，导致大量的关注案例无法通过自行车智能解决方案妥善解决，从而使商业化“遥远”。在矿山场景中，自动驾驶仪主要应用于露天矿。采矿环境简单，不涉及复杂的道路条件。人为干扰程度低，行驶速度慢(小于30km/h)，是自动驾驶技术应用的绝佳场景。

自动驾驶在矿山中的应用主要集中在运输环节。露天矿的开采需要除去矿体的覆盖层以获得所需的矿物。因此，露天矿运输的基本任务是将露天矿采场剥落的岩土(即废石)运输到排土场，并将提取出来的矿石运输到选矿厂、破碎站或储矿。露天矿山运输基础设施总投资约占矿山基础设施总成本的60%，运输成本占采矿总成本的50%以上。因此，高效、正确地组织和加强运输环节是保证露天矿正常生产，取得良好经济效益的必要条件。

2. 矿业企业在交通运输方面对自动驾驶有着真实的需求

1)工作环境差难以招到工人:运输工作通常24小时进行，8小时轮班，运输路线单一、枯燥。司机在高强度、高集中工作的同时，还要忍受矿区强风、生产噪音、高低温、多尘多尘的工作环境。此外，由于高劳动强度和不正确的工作姿势，许多矿工不同程度地患有职业病。矿卡司机的平均月薪约为1 - 1.2万元/月。年轻人更喜欢在城市送外卖，而不是在矿山工作，这导致了矿区司机的严重老龄化。司机的平均年龄逐年上升，40岁以上的司机占总数的70%。

2)运输环节事故频发:在运输过程中，道路乱流容易造成车辆侧翻、打滑等现象。卸料环节，排土场多为深沟20-30米，翻车风险大。当驾驶员在夜间疲劳、分心和工作时，可能会不小心发生事故。

3)停产带来巨大的经济损失:根据国家安全生产监管政策，凡是发生安全事故造成人员伤亡的矿山都必须停产几个月。矿业企业在停产期间的经济损失可达数千万，甚至上亿。

3.政策推动矿山无人化、智能化改造

1)中央出台的政策:2020年3月，国家发改委、国家能源局等八部门联合出台了《关于加快推进煤矿智能化发展的指导意见》，推动智能技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平。其中，2025年的主要目标是实现采运系统的智能决策和自动化协同作业，实现露天矿的智能作业和无人运输。

2)当地详情:2020年6月，内蒙古九部门联合发布《关于加快全区煤矿智能化建设的实施意见》，提出在11个煤矿成功实施智能化改造、2个露天煤矿无人驾驶卡车工业试验成功的基础上，加快智能煤矿的实施进程，到2025年在38个露天煤矿实现智能连续运输。

图表：中国矿山自动驾驶行业市场机会

资料来源：智研瞻产业研究院整理

中国矿山自动驾驶行业存在的问题

目前，采矿仍然是无人驾驶电路中最先进的领域。野外试验着陆容易，已成为主要的研制路线。从目前矿区无人驾驶车辆运输的现状来看，整个行业已经处于批量试运行阶段。然而，在大规模商业应用之前，仍存在一些不容忽视的问题:

1. 基础设施成本仍需降低

矿区无人驾驶设备大多采用车辆智能与云平台的合作模式，这对矿区通信网络的稳定性提出了更高的要求。但5G基站建设成本高，覆盖面积小。几乎每100米就需要建设一个5G基站，对于一个小矿区来说，这无疑是一笔不小的开支。同样，单个基站的覆盖范围小，也决定了在露天矿中难以大规模使用。

2. 硬件还不够成熟

目前，整个矿车无人驾驶产业的硬件匹配还不够成熟，各种传感器、软硬件的整车规划不足。传感器是自动驾驶规划和决策的基础。目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头的结合是业界公认的最佳解决方案。虽然近年来生产技术的发展降低了激光雷达等传感器的成本，但其价格在车辆整体成本中所占的比例仍然很高，无法满足大规模推广使用的需要，传感器与车辆法规之间还有很长的距离。

3.混合编辑在操作中存在着挑战

矿山自动驾驶不仅是一种无人运输，而且是新技术对现有矿山作业流程带来的复杂变革。矿山需要对作业区的路网设计进行划分，并在管理、工艺等方面与无人车进行一定程度的调整。混合问题将是矿山无人驾驶的永恒之痛，矿山有人驾驶挖掘机、推土机、洒水机、平地机、生产指挥车等设备庞大，设备混合过于庞大，混合规则机制的建立，混合带来的新的成本负担，混合安全责任等等都不是简单地通过开放道路法规就能解决的。

图表：中国矿山自动驾驶行业存在的问题

资料来源：智研瞻产业研究院整理 

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