无人驾驶商用落地场景全解析

目前，自动驾驶可以率先落地的典型应用场景包括基于卡车的物流场景、港口码头、固定航线区域连接、扫地机、出租车、矿区等。下面以代表性企业为例，分别分析不同的落地应用场景。自动驾驶行业每天的信息都是不断的，每一次技术突破，每一次新的企业发展都能吸引大量的关注。但是对于行业的发展来说，噱头只能吸引眼球，给行业更多的发展动力和资源，这才是真正有益的，行业发展的最终目的是实现商业化运营。企业只有实现持续有效的利润，才有发展的动力，从而促进行业的持续良性发展。但是，目前要实现自动驾驶汽车的实际道路行驶，还有很多技术和政策问题需要解决。解决这些问题需要大量的时间和资金投入。目前的行业情况距离完全实现自动驾驶汽车的量产还有很大距离。未来自动驾驶落地的限制主要有速度、政策法规、地理空间、气候条件等约束。所以相比较而言，特定场景下的自动驾驶行业，技术要求更低，需求更大，更容易实现落地运营。所以很多自动驾驶汽车公司、科技公司都是从特定范围、特定领域、特定路线的自动驾驶需求入手，带动整个行业向前发展。一是特定场景下自动驾驶的环境相对简单，对高精地图和传感器精度要求较低，现有技术水平能较好满足要求；其次，自动驾驶在特定场景下的主要目标是提高运营效率，降低人力成本，与面向消费者的乘用车诉求不同，对系统可靠性、传感器性能、成本等有不同的要求；第三，特定场景下的自动驾驶，法律要求低，不涉及公共道路交通法规；第四，在地图测绘中，特定场景的自主驾驶区域是相对已知可控的，对绘制和更新的要求较低。总结一下，目前自动驾驶可以率先落地的典型应用场景包括基于卡车的物流场景、港口码头、固定航线区域连接、扫地机、出租车、矿区等等。下面以代表性企业为例，分别分析不同的落地应用场景。基于卡车的物流场景物流行业是各大自动驾驶公司的必争之地。目前有500万辆大货车用于半径500公里的干线运输；1000万辆卡车用于半径50公里的运输；在半径5公里的物流领域，有3000万辆微型车、三轮车、两轮车服务于电商物流和外卖市场，对机器司机的市场需求相当巨大。由于货运对安全的要求比载人运输低，大部分是固定的点对点运输，路线可控，所以吸引了很多自动驾驶创业公司和车企在这一领域大显身手。目前，JD.COM、苏宁、菜鸟等电商纷纷推出自动配送车、自动物流车等产品，以降低物流成本，提高物流效率。早在2018年1月，就有消息称菜鸟网络正在大规模部署无人驾驶卡车。2018年5月，苏宁在物流园区和高速场景测试无人重卡。同月，JD.COM自主研发L4级自动驾驶卡车，并宣布将在2020年实现无人驾驶重型卡车的商业化，承担主要城市和区域中心之间的公路运输任务。中国最大的商用车管理平台G7联合普洛斯、蔚来资本宣布合资成立自动驾驶技术公司——威车科技。混车科技专注于提升货车安全性，优化能耗，解决物流行业痛点。创业公司“新石器”与百度联合研发的自动驾驶物流车已在雄安和常州投入使用，配备激光雷达、视觉感知、RTK和惯性导航方案，麦弗逊式独立悬架，4G三网全互联。该车能以20公里的时速实现半径5公里的物流运输任务，并有插电式换电方案，支持24小时不间断运行；有了智能模块化集装箱，可以快速方便地更换不同需求的集装箱，满足更多场景需求。2018年3月10日，Alphabet的自动驾驶部门Waymo表示，将在美国最大的物流中心之一亚特兰大启动自动驾驶卡车的试点项目，为谷歌的多个数据中心运送货物。Waymo将与谷歌物流团队合作，将其整合到托运人和承运人的运营中。在工厂、配送中心、港口和码头的网络中进行试运行。根据Waymo的说法，Waymo的卡车和乘用车使用同一套“定制传感器”。Waymo的卡车车顶配备了自主研发的蘑菇激光雷达，而摄像头和毫米波雷达则更加隐蔽。今年5月21日，图森未来宣布与美国邮政署?(USPS)达成合作，提供无人驾驶交通服务。Tucson Future的无人驾驶卡车将在亚利桑那州凤凰城和德克萨斯州达拉斯之间来回运输货物，并将配备一名安全工程师和司机来监控拖车的性能。该试点项目包括五次往返，每次行程总计超过2100英里(3380公里)，或约45小时的车程。

码头根据交通运输部的数据，我国港口众多，每年完成大量的货物吞吐量，对货车司机的需求很大，港口自动驾驶市场需求旺盛。自动驾驶可以大规模应用于港口的水平运输环节，仅中型码头方面的人工成本，每年至少可以节省3000万元。国内已经启动了多个港口自动驾驶项目。2018年1月，西京科技与振华重工在珠海港联合展示了跨运车和集装箱卡车的自动化作业，可以全面完成集装箱的装卸和运输。传感器方面，西京科技在车辆上使用了16线激光雷达、毫米波雷达、图像识别摄像头和GPS传感器。同时，车厂向其开放了控制部分的接口协议，西京普遍将车辆的机械控制更新为电子控制。目前，西京科技已推出Q-Truck全电动自动驾驶重卡，西京的智慧港口系统已延伸至包括舟山港、珠海港在内的多个大型码头。途胜这种创业公司，未来也会在自动驾驶落地港上大有作为。4月3日，图森发布了港口卡车车队自动驾驶测试的演示。视频显示，装有途胜自动驾驶系统的卡车四辆一组，在港口的封闭/半封闭区域运输集装箱。图森希望这一方案能在今年与国内部分港口对接，建立商业运营或试运行。消息称，途胜实现了连接现有港机系统和港口系统的无人码头集装箱中转船队解决方案，拥有从干线运输到区域运输的一整套无人化技术解决方案。未来，途胜计划在中国建立一支约几十辆卡车的港口运营车队，主要与港口系统集成商和港口运营商合作，探索商业化运营。固定路线区域连接2018年7月，百度发布全球首款Level 4量产自动驾驶巴士“阿波龙”。四级“阿波罗”是国内首款商用无人驾驶微循环电动车，基于阿波罗3.0平台打造。“阿波罗”计划已经开放了超过22万行代码，生态合作伙伴达到116家。目前已提供园区接驳巴士、迷你物流车四级解决方案，多家园区和创业公司已开始实施基于上述解决方案的项目测试和试运营。阿波龙项目主要应用于北京、雄安、平潭、广州、深圳等地，在机场、旅游景点等封闭场地运营。扫地机目前，相对于自动驾驶载人货车，扫地机是一个比较冷门的应用领域。我国半开放式道路的保洁市场规模约为2100-3000亿，结构化道路数量不断增加，市场规模将随着城市化进程不断增长。然而，unmanne的应用……城市保洁领域的车辆会带来很多好处:从社会效益来看，自动驾驶扫地机可以解决行业内的“供需矛盾”，因为环保工作环境恶劣，工人数量少，老龄化严重，不断的城市化进程对环卫工作提出了越来越多的需求；从经济价值来看，人工清扫会出现人员懈怠、工资上涨等管理问题，但随着技术的成熟，自动驾驶车辆的成本必然会逐渐降低。而且自动驾驶汽车可以夜间作业，车辆利用率和清洁效率可以达到人工作业的2-3倍。当然，国内外在自动驾驶扫地机的应用上已经有了一些成果。2015年，同济大学、同济汽车设计研究院有限公司等多家单位合作，成功研发出低速智能道路自动驾驶电动扫地机。其产品主要由五大系统组成:负责车辆导航、避障、错误管理等功能的智能决策系统；综合处理和过滤各种传感器(如超声波、长短距离雷达、摄像机等)数据的环境感知系统。)通过融合算法并提供给决策系统；通过线控系统完成车速和方向修正的执行；车载北斗高精度导航系统，提供决策系统实时定位数据，确定其行驶方向；动力锂电池分组与管理系统，用于提供整车完成清洁任务所需的驱动电源。今年4月，网络与交换技术国家重点实验室(北邮)许昌基地与河南森源集团联合开展5G自动驾驶扫地机运营测试，实现了自动驾驶和智能清扫。其扫地机可实现自动紧急制动、行人避障、智能清扫等智能操作模式。该方案的实现主要包括两部分:搭建5G网络环境系统和改造扫地机。5G网络环境系统的构建包括三个部分:5G基站、路侧传感器系统和边缘计算系统。清扫车的改造包括安装传感器、激光雷达和自动控制系统，升级车辆的方向盘、油门、刹车和道路回收系统。

今年6月，autowise.ai获得上海首张自动驾驶扫地机牌照，这也是全球首张自动驾驶扫地机测试牌照。Autowise.ai主要为自动驾驶扫地机开发软硬件解决方案。Autowise.ai的扫地机有很多不同重量的型号，用的是铅酸电池或者锂电池。最长电池寿命为每天16小时。半封闭园区内运行速度约为5-8km/h，开放道路为10km/h。

出租车出行服务商的运营模式，会让自动驾驶汽车更早落地，落地难度进一步降低。用于商业运营的自动驾驶汽车理论上可以在没有司机的情况下运行24小时，除了加油和充电时间。同时，由于节省了司机的雇佣成本，操作员单位时间的运营成本会随着运营时间的增加而逐渐降低。运营成本的降低，让运营商在商业模式上有了更多的想象空间。如果用于营销，可能反过来刺激自动驾驶汽车的使用进一步增加，从而实现良性循环。在自动驾驶租赁方面，Waymo是最突出的行业巨头之一。2018年12月，Waymo的付费出租车服务在凤凰城推出，这是全球首个商业自动驾驶出租车服务。但为了保证以后的安全，Waymo最初选择了低调开业。凤凰城郊区只有几百人参加活动，其服务范围也仅限于100平方英里左右。第一批乘客只从Waymo的“老熟人”中挑选，他们参加了Waymo的“早期骑手”体验项目一年多。国内的自动驾驶出租车也开始崭露头角。2018年11月2日，中国首辆自动驾驶出租车出现在广州大学城，开始投入试运营。它的出租车配备了两个激光雷达，三个专业相机和一个毫米波雷达。通过多传感器融合的方法，实现了360度全方位感知，使出租车真正智能化。车内的激光雷达传感器和摄像头就像汽车的眼睛一样，将周围的情况传输给电脑，智能车载电脑会实时分析当前的路况，然后计算出最佳的输出指令，控制汽车的行驶状态。

在昨天因泼水事件而备受关注的Baidu Create 2019百度AI开发者大会上，Apollo Robotaxi项目“Apollo Go”首次亮相。除了现成的Robotaxi无人驾驶出租车前置流水线，百度还向观众展示了“Apollo Go”出租车“百度智能小程序”。“Apollo Go”项目在长沙启动，将率先帮助长沙完成“城市级”智能化升级，打造国内最大的L4级自动驾驶车队。值得一提的是，不久前，百度获得45张长沙“有人驾驶测试”自动驾驶牌照，为无人驾驶出租车的正式落地提供了有力的政策保障。截至目前，Apollo已经与众多开发者和合作伙伴在多个场景完成了多元化的“新物种”创新并相继落地，包括无人零售车、景区智能步行车、智能环卫车、u……anned挖矿车辆和在本次大会上首次亮相的酷炫黑色自动驾驶教学车载套件。目前，自动驾驶可以率先落地的典型应用场景包括基于卡车的物流场景、港口码头、固定航线区域连接、扫地机、出租车、矿区等。下面以代表性企业为例，分别分析不同的落地应用场景。自动驾驶行业每天的信息都是不断的，每一次技术突破，每一次新的企业发展都能吸引大量的关注。但是对于行业的发展来说，噱头只能吸引眼球，给行业更多的发展动力和资源，这才是真正有益的，行业发展的最终目的是实现商业化运营。企业只有实现持续有效的利润，才有发展的动力，从而促进行业的持续良性发展。但是，目前要实现自动驾驶汽车的实际道路行驶，还有很多技术和政策问题需要解决。解决这些问题需要大量的时间和资金投入。目前的行业情况距离完全实现自动驾驶汽车的量产还有很大距离。未来自动驾驶落地的限制主要有速度、政策法规、地理空间、气候条件等约束。所以相比较而言，特定场景下的自动驾驶行业，技术要求更低，需求更大，更容易实现落地运营。所以很多自动驾驶汽车公司、科技公司都是从特定范围、特定领域、特定路线的自动驾驶需求入手，带动整个行业向前发展。一是特定场景下自动驾驶的环境相对简单，对高精地图和传感器精度要求较低，现有技术水平能较好满足要求；其次，自动驾驶在特定场景下的主要目标是提高运营效率，降低人力成本，与面向消费者的乘用车诉求不同，对系统可靠性、传感器性能、成本等有不同的要求；第三，特定场景下的自动驾驶，法律要求低，不涉及公共道路交通法规；第四，在地图测绘中，特定场景的自主驾驶区域是相对已知可控的，对绘制和更新的要求较低。总结一下，目前自动驾驶可以率先落地的典型应用场景包括基于卡车的物流场景、港口码头、固定航线区域连接、扫地机、出租车、矿区等等。下面以代表性企业为例，分别分析不同的落地应用场景。基于卡车的物流场景物流行业是各大自动驾驶公司的必争之地。目前有500万辆大货车用于半径500公里的干线运输；1000万辆卡车用于半径50公里的运输；在半径5公里的物流领域，有3000万辆微型车、三轮车、两轮车服务于电商物流和外卖市场，对机器司机的市场需求相当巨大。由于货运对安全的要求比载人运输低，大部分是固定的点对点运输，路线可控，所以吸引了很多自动驾驶创业公司和车企在这一领域大显身手。目前，JD.COM、苏宁、菜鸟等电商纷纷推出自动配送车、自动物流车等产品，以降低物流成本，提高物流效率。早在2018年1月，就有消息称菜鸟网络正在大规模部署无人驾驶卡车。2018年5月，苏宁在物流园区和高速场景测试无人重卡。同月，JD.COM自主研发L4级自动驾驶卡车，并宣布将在2020年实现无人驾驶重型卡车的商业化，承担主要城市和区域中心之间的公路运输任务。中国最大的商用车管理平台G7联合普洛斯、蔚来资本宣布合资成立自动驾驶技术公司——威车科技。混车科技专注于提升货车安全性，优化能耗，解决物流行业痛点。创业公司“新石器”与百度联合研发的自动驾驶物流车已在雄安和常州投入使用，配备激光雷达、视觉感知、RTK和惯性导航方案，麦弗逊式独立悬架，4G三网全互联。该车能以20公里的时速实现半径5公里的物流运输任务，并有插电式换电方案，支持24小时不间断运行；有了智能模块化集装箱，可以快速方便地更换不同需求的集装箱，满足更多场景需求。2018年3月10日，Alphabet的自动驾驶部门Waymo表示，将在美国最大的物流中心之一亚特兰大启动自动驾驶卡车的试点项目，为谷歌的多个数据中心运送货物。Waymo将与谷歌物流团队合作，将其整合到托运人和承运人的运营中。在工厂、配送中心、港口和码头的网络中进行试运行。根据Waymo的说法，Waymo的卡车和乘用车使用同一套“定制传感器”。Waymo的卡车车顶配备了自主研发的蘑菇激光雷达，而摄像头和毫米波雷达则更加隐蔽。今年5月21日，图森未来宣布与美国邮政署?(USPS)达成合作，提供无人驾驶交通服务。Tucson Future的无人驾驶卡车将在亚利桑那州凤凰城和德克萨斯州达拉斯之间来回运输货物，并将配备一名安全工程师和司机来监控拖车的性能。该试点项目包括五次往返，每次行程总计超过2100英里(3380公里)，或约45小时的车程。

码头根据交通运输部的数据，我国港口众多，每年完成大量的货物吞吐量，对货车司机的需求很大，港口自动驾驶市场需求旺盛。自动驾驶可以大规模应用于港口的水平运输环节，仅中型码头方面的人工成本，每年至少可以节省3000万元。国内已经启动了多个港口自动驾驶项目。2018年1月，西京科技与振华重工在珠海港联合展示了跨运车和集装箱卡车的自动化作业，可以全面完成集装箱的装卸和运输。传感器方面，西京科技在车辆上使用了16线激光雷达、毫米波雷达、图像识别摄像头和GPS传感器。同时，车厂向其开放了控制部分的接口协议，西京普遍将车辆的机械控制更新为电子控制。目前，西京科技已推出Q-Truck全电动自动驾驶重卡，西京的智慧港口系统已延伸至包括舟山港、珠海港在内的多个大型码头。途胜这种创业公司，未来也会在自动驾驶落地港上大有作为。4月3日，图森发布了港口卡车车队自动驾驶测试的演示。视频显示，装有途胜自动驾驶系统的卡车四辆一组，在港口的封闭/半封闭区域运输集装箱。图森希望这一方案能在今年与国内部分港口对接，建立商业运营或试运行。消息称，途胜实现了连接现有港机系统和港口系统的无人码头集装箱中转船队解决方案，拥有从干线运输到区域运输的一整套无人化技术解决方案。未来，途胜计划在中国建立一支约几十辆卡车的港口运营车队，主要与港口系统集成商和港口运营商合作，探索商业化运营。固定路线区域连接2018年7月，百度发布全球首款Level 4量产自动驾驶巴士“阿波龙”。四级“阿波罗”是国内首款商用无人驾驶微循环电动车，基于阿波罗3.0平台打造。“阿波罗”计划已经开放了超过22万行代码，生态合作伙伴达到116家。目前已提供园区接驳巴士、迷你物流车四级解决方案，多家园区和创业公司已开始实施基于上述解决方案的项目测试和试运营。阿波龙项目主要应用于北京、雄安、平潭、广州、深圳等地，在机场、旅游景点等封闭场地运营。扫地机目前，相对于自动驾驶载人货车，扫地机是一个比较冷门的应用领域。我国半开放式道路的保洁市场规模约为2100-3000亿，结构化道路数量不断增加，市场规模将随着城市化进程不断增长。然而，unmanne的应用……城市保洁领域的车辆会带来很多好处:从社会效益来看，自动驾驶扫地机可以解决行业内的“供需矛盾”，因为环保工作环境恶劣，工人数量少，老龄化严重，不断的城市化进程对环卫工作提出了越来越多的需求；从经济价值来看，人工清扫会出现人员懈怠、工资上涨等管理问题，但随着技术的成熟，自动驾驶车辆的成本必然会逐渐降低。而且自动驾驶汽车可以夜间作业，车辆利用率和清洁效率可以达到人工作业的2-3倍。当然，国内外在自动驾驶扫地机的应用上已经有了一些成果。2015年，同济大学、同济汽车设计研究院有限公司等多家单位合作，成功研发出低速智能道路自动驾驶电动扫地机。其产品主要由五大系统组成:负责车辆导航、避障、错误管理等功能的智能决策系统；综合处理和过滤各种传感器(如超声波、长短距离雷达、摄像机等)数据的环境感知系统。)通过融合算法并提供给决策系统；通过线控系统完成车速和方向修正的执行；车载北斗高精度导航系统，提供决策系统实时定位数据，确定其行驶方向；动力锂电池分组与管理系统，用于提供整车完成清洁任务所需的驱动电源。今年4月，网络与交换技术国家重点实验室(北邮)许昌基地与河南森源集团联合开展5G自动驾驶扫地机运营测试，实现了自动驾驶和智能清扫。其扫地机可实现自动紧急制动、行人避障、智能清扫等智能操作模式。该方案的实现主要包括两部分:搭建5G网络环境系统和改造扫地机。5G网络环境系统的构建包括三个部分:5G基站、路侧传感器系统和边缘计算系统。清扫车的改造包括安装传感器、激光雷达和自动控制系统，升级车辆的方向盘、油门、刹车和道路回收系统。

今年6月，autowise.ai获得上海首张自动驾驶扫地机牌照，这也是全球首张自动驾驶扫地机测试牌照。Autowise.ai主要为自动驾驶扫地机开发软硬件解决方案。Autowise.ai的扫地机有很多不同重量的型号，用的是铅酸电池或者锂电池。最长电池寿命为每天16小时。半封闭园区内运行速度约为5-8km/h，开放道路为10km/h。

出租车出行服务商的运营模式，会让自动驾驶汽车更早落地，落地难度进一步降低。用于商业运营的自动驾驶汽车理论上可以在没有司机的情况下运行24小时，除了加油和充电时间。同时，由于节省了司机的雇佣成本，操作员单位时间的运营成本会随着运营时间的增加而逐渐降低。运营成本的降低，让运营商在商业模式上有了更多的想象空间。如果用于营销，可能反过来刺激自动驾驶汽车的使用进一步增加，从而实现良性循环。在自动驾驶租赁方面，Waymo是最突出的行业巨头之一。2018年12月，Waymo的付费出租车服务在凤凰城推出，这是全球首个商业自动驾驶出租车服务。但为了保证以后的安全，Waymo最初选择了低调开业。凤凰城郊区只有几百人参加活动，其服务范围也仅限于100平方英里左右。第一批乘客只从Waymo的“老熟人”中挑选，他们参加了Waymo的“早期骑手”体验项目一年多。国内的自动驾驶出租车也开始崭露头角。2018年11月2日，中国首辆自动驾驶出租车出现在广州大学城，开始投入试运营。它的出租车配备了两个激光雷达，三个专业相机和一个毫米波雷达。通过多传感器融合的方法，实现了360度全方位感知，使出租车真正智能化。车内的激光雷达传感器和摄像头就像汽车的眼睛一样，将周围的情况传输给电脑，智能车载电脑会实时分析当前的路况，然后计算出最佳的输出指令，控制汽车的行驶状态。

在昨天因泼水事件而备受关注的Baidu Create 2019百度AI开发者大会上，Apollo Robotaxi项目“Apollo Go”首次亮相。除了现成的Robotaxi无人驾驶出租车前置流水线，百度还向观众展示了“Apollo Go”出租车“百度智能小程序”。“Apollo Go”项目在长沙启动，将率先帮助长沙完成“城市级”智能化升级，打造国内最大的L4级自动驾驶车队。值得一提的是，不久前，百度获得45张长沙“有人驾驶测试”自动驾驶牌照，为无人驾驶出租车的正式落地提供了有力的政策保障。截至目前，Apollo已经与众多开发者和合作伙伴在多个场景完成了多元化的“新物种”创新并相继落地，包括无人零售车、景区智能步行车、智能环卫车、u……anned挖矿车辆和在本次大会上首次亮相的酷炫黑色自动驾驶教学车载套件。

我国矿区矿产资源丰富，年产量数亿吨，矿山运输企业2000多家。矿区对运输车辆和司机的需求与日俱增，隐性产业需求巨大。矿井环境恶劣，开采深度增加，位置偏僻封闭，无人化需求迫切；矿山机械操作单一，重复操作，适合机械自动化、智能化的场景；矿山自驾改造空间大，改造成本相对较低。改造后的自动驾驶有轨电车可以显著节约人工成本。一般来说，一辆工程车需要配备两名专职司机，每名司机的人工成本约为15万元/年。以车辆5年的使用寿命计算，车辆在使用寿命期间的人工成本约为150万元。自动驾驶改造费用在50万左右，可以降低2/3左右的成本。实现无人矿井的难点主要有四个:一是传感器在工作状态下很难正常工作:矿井多尘，一般的摄像头不起作用。铲的时候灰尘很多，会盖住相机的镜头。一般会装一个质量好的外壳露出镜头，雷达也是。它将被制成防尘罩，以避免砾石和灰尘造成的损害。二是GPS信号弱:矿区周边障碍物多，GPS信号弱，对机械设备的导航系统和传感器融合技术要求较高。三、通信保障:矿井幅员辽阔，环境恶劣(部分矿井较深)，需要合理设计和选择通信设备和通信方式，保证信息传输的安全可靠。四、车间需要协助和配合:无人矿车不仅仅是无人，还有挖掘机和矿卡的配合等非常重要的操作。不同车辆的配合很重要。目前自动驾驶运输车辆在矿区的使用已经相当成熟，针对上述问题进行了点对点、系统化的技术和策略处理。比如专注于矿区自动驾驶的企业，比如慧拓智能等。、慧拓研发的矿山无人管理系统和矿区端到端无人运输解决方案，在降低单车改装成本的前提下实现集群化运营管理，加速中国矿业向智能化转型。无人矿卡由控制中心管理控制，为每辆车指定运输路线。车辆通过接收无线指令，按照目标路线以合适的速度行驶，并根据行驶路线、自身位置、周围环境等信息自动行驶，完成装载、运输、卸载的循环作业过程。挖掘机将矿卡引导到正确的位置进行装载，挖掘机手根据360°全景图像、挖掘姿态图像等数字化辅助功能，挖掘更加方便。挖掘机手挖之后，卸载的时候，也有相应的设备引导无人矿卡卸载，从而实现整个端到端的解决方案。

此外，日本小松公司在2008年1月实现了商用部署。现在小松的自动运输系统已经在澳洲、南美、北美的6个矿山应用，共计100多辆。截至2017年底，已运输物资15亿吨。东风汽车、塔格之星、内蒙北方重汽、西地之家等国内企业也在积极研发和测试矿用汽车，中国重汽、徐工集团等工程机械制造企业也实现了各种矿用汽车的自动驾驶改造。除了在有限的时间和区域内行驶，无人驾驶出租车是距离自动驾驶全面商用落地最近的一步，但正因为如此，能在这一领域做得很好的企业寥寥无几。当然，除了上述具体应用场景，无人车市场还有其他细分领域，比如外卖送餐。法雷奥今年1月与美团达成合作，共同开发物流车和无人送餐车。

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目前，无人驾驶正在以上述及其他具体场景为切入点，在实践中获取数据，完善技术，不断积累能力……来解决问题，并借鉴好的商业运营模式，实现资金的周期性运作，更好的为未来发展打下基础，从而一步步完成完全无人驾驶的全面商业化落地过程。无人驾驶的未来是清晰的，剩下的只是如何清除障碍，走得更快。

我国矿区矿产资源丰富，年产量数亿吨，矿山运输企业2000多家。矿区对运输车辆和司机的需求与日俱增，隐性产业需求巨大。矿井环境恶劣，开采深度增加，位置偏僻封闭，无人化需求迫切；矿山机械操作单一，重复操作，适合机械自动化、智能化的场景；矿山自驾改造空间大，改造成本相对较低。改造后的自动驾驶有轨电车可以显著节约人工成本。一般来说，一辆工程车需要配备两名专职司机，每名司机的人工成本约为15万元/年。以车辆5年的使用寿命计算，车辆在使用寿命期间的人工成本约为150万元。自动驾驶改造费用在50万左右，可以降低2/3左右的成本。实现无人矿井的难点主要有四个:一是传感器在工作状态下很难正常工作:矿井多尘，一般的摄像头不起作用。铲的时候灰尘很多，会盖住相机的镜头。一般会装一个质量好的外壳露出镜头，雷达也是。它将被制成防尘罩，以避免砾石和灰尘造成的损害。二是GPS信号弱:矿区周边障碍物多，GPS信号弱，对机械设备的导航系统和传感器融合技术要求较高。三、通信保障:矿井幅员辽阔，环境恶劣(部分矿井较深)，需要合理设计和选择通信设备和通信方式，保证信息传输的安全可靠。四、车间需要协助和配合:无人矿车不仅仅是无人，还有挖掘机和矿卡的配合等非常重要的操作。不同车辆的配合很重要。目前自动驾驶运输车辆在矿区的使用已经相当成熟，针对上述问题进行了点对点、系统化的技术和策略处理。比如专注于矿区自动驾驶的企业，比如慧拓智能等。、慧拓研发的矿山无人管理系统和矿区端到端无人运输解决方案，在降低单车改装成本的前提下实现集群化运营管理，加速中国矿业向智能化转型。无人矿卡由控制中心管理控制，为每辆车指定运输路线。车辆通过接收无线指令，按照目标路线以合适的速度行驶，并根据行驶路线、自身位置、周围环境等信息自动行驶，完成装载、运输、卸载的循环作业过程。挖掘机将矿卡引导到正确的位置进行装载，挖掘机手根据360°全景图像、挖掘姿态图像等数字化辅助功能，挖掘更加方便。挖掘机手挖之后，卸载的时候，也有相应的设备引导无人矿卡卸载，从而实现整个端到端的解决方案。

此外，日本小松公司在2008年1月实现了商用部署。现在小松的自动运输系统已经在澳洲、南美、北美的6个矿山应用，共计100多辆。截至2017年底，已运输物资15亿吨。东风汽车、塔格之星、内蒙北方重汽、西地之家等国内企业也在积极研发和测试矿用汽车，中国重汽、徐工集团等工程机械制造企业也实现了各种矿用汽车的自动驾驶改造。除了在有限的时间和区域内行驶，无人驾驶出租车是距离自动驾驶全面商用落地最近的一步，但正因为如此，能在这一领域做得很好的企业寥寥无几。当然，除了上述具体应用场景，无人车市场还有其他细分领域，比如外卖送餐。法雷奥今年1月与美团达成合作，共同开发物流车和无人送餐车。

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目前，无人驾驶正在以上述及其他具体场景为切入点，在实践中获取数据，完善技术，不断积累能力……来解决问题，并借鉴好的商业运营模式，实现资金的周期性运作，更好的为未来发展打下基础，从而一步步完成完全无人驾驶的全面商业化落地过程。无人驾驶的未来是清晰的，剩下的只是如何清除障碍，走得更快。

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