无人驾驶能够解决矿山智能化转型核心痛点，且矿山运营环境封闭、高度结构化， 适合无人驾驶车辆部署。
无人驾驶是具身智能的表现形态
拥有持续学习能力的无人驾驶车辆是具身智能的一种表现形态。广义来看，具身 智能指具有物理身体并能通过感知和交互与环境进行实时互动的智能系统，让 AI 不再局限于虚拟世界的数据处理和决策，而是能够像人类一样在现实世界中感知、 学习和行动。具身智能的主要表现形态包括具身机器人、机器狗、无人驾驶车辆 等，其中无人驾驶车辆是目前有望最快实现商业化落地的方向。
无人驾驶是实现高度自动化和完全自动化的 L4 及 L5 级别智能驾驶。国内智能驾 驶技术正沿着清晰的路径稳步推进。在技术分级层面，2022 年 3 月出台的《汽 车驾驶自动化分级》（GB/T 40429-2021）明确了自动驾驶的定义，即车辆以自动 方式持续执行部分或全部动态驾驶任务，该标准与美国 SAE 标准一致采用六级 分类（L0-L5），并从动态驾驶任务、最小风险状态等多维度进行规范。其中，L0- L2 为驾驶辅助，驾驶员主导驾驶；L3 具备自动驾驶特征，用户接管后成为驾驶 员；L4-L5 由系统主导，仅需调度员激活调度服务。
载货、低速、封闭场景将率先实现无人驾驶商业化落地
无人驾驶可按照载人与载货、高速与低速、开放与封闭的区别，划分多种应用场 景。按照载人与载货，L4 级无人驾驶可分为乘用车 Robotaxi 无人驾驶出租车和 Robobus 无人驾驶小巴、商用车 Robotruck 无人驾驶卡车和 Robovan 无人驾驶物 流车；其中应用于长途干线物流的 Robotruck 与城市出租车的 Robotaxi 均属于高 速、开放场景，应用于短途集中出行的 Robobus 属于中低速、开放场景，应用于 城市配送物流的 Robovan 属于低速、半开放场景，应用于矿山港口等特定场景物 流的 Robotruck 属于低速、封闭场景。
商业化进度方面，载货先于载人、低速先于高速、封闭先于开放。以载货为目的 的商用车对于安全风险的容忍度高于以载人为目的的乘用车，且 B 端用户高度关 注生产效率与降本效果，只要能产生可见的投资回报，下游用户便愿意投入改造 资金。此外，在低速、封闭场景下，自动驾驶车辆的运营路线相对固定，系统面 临的 Corner Case 较少，并且对于车辆感知决策的时延要求较低，因此矿山等封闭 场景下的 Robotruck 无人驾驶卡车成为当前商业化进展最快的无人驾驶赛道之一， 多家企业已经开始开展规模化商业落地。
矿山无人驾驶主要针对矿卡和宽体车进行改造
矿业关系能源供应、基建材料与高端制造产业链，是国民经济发展的重要支柱性 产业。矿山开采通过勘探、掘进、运输等环节从地下提取矿产资源，涵盖能源矿 产（煤炭、油气）、金属矿产（铁、铜等）及非金属矿产（石灰石、磷矿等）三大 类。2024 年，采矿业产值达 4.5 万亿人民币；实现利润总额 11271.9 亿元，在全国 规模以上工业企业实现利润总额中占比超 15%。我国矿山资源丰富，目前全国在 开采矿区超 5000 座，其中仅煤、石灰石、铁、铜四种主要矿物的年开采量就已经 接近 100 亿吨。 政策大力引导矿山智能化转型升级。《全国矿产资源规划(2016—2020 年)》明确指 出，到 2025 年要全面实现矿业转型升级和绿色发展。2024 年《关于深入推进矿 山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见》指出，到 2026 年要建立完整的矿山 智能化标准体系，到 2030 年要建立完备的矿山智能化技术、装备、管理体系。
非公路矿用自卸车（下称“矿卡”）和非公路宽体自卸车（下称“宽体车”）为矿 山运输主力车型。两类矿用运输设备因结构设计差异，在性能参数、经济指标及 适用场景上形成了区分，共同组成了矿区运输体系的主力车型，同时也是当前无 人驾驶技术改造的核心载体。从技术构造与性能表现来看，矿卡采用刚性焊接车 架设计，底盘系统针对矿山复杂工况进行了专项强化，具备极强的承载能力，承 载量一般可达 70 吨以上，而重型矿卡的承载极限更是能突破数百吨。使用寿命方 面，矿卡凭借坚固的结构和耐用性设计，可实现 10 至 15 年的长期服役。相应的， 矿卡的购置成本较高，市场价格大致在 100 万元至 3000 万元区间。宽体车则采用 栓接式架构，设计理念融合了矿卡的重载特性与公路自卸车的灵活性优势，在性 价比方面具备优势。宽体车的市场价格通常处于 50 万元至 100 万元区间，承载能 力虽不及矿卡，但其 20 至 80 吨的载荷范围能够满足中轻型矿区运输需求；受限 于结构强度与耐用性设计，宽体车的使用年限相对较短，一般为 3 至 5 年。
矿卡与宽体车作为矿区物料运输的核心装备，均已成为无人驾驶技术改造的重点 对象。两类车型在不同吨位运输场景中的互补性，以及头部企业在产品系列上的 丰富布局，为矿山运输智能化升级提供了多元化的设备基础与技术适配空间。
矿山无人驾驶系统由定位导航、感知决策、云端调度等组成
矿山无人驾驶系统可分为云端-网端-车端/路端三级层次结构。云端、网端、车端 /路端三大模块构成核心系统，各模块相应安全措施则综合组成安全防护系统。云 端作为统一调度监管平台，兼具数据治理、智能调度功能；网端依托导航技术及 网络通讯技术，连接云端与车端/路端；车端/路端包括自动驾驶系统（实现矿用车 单车智能）、协同作业系统（关联矿用车与挖机等装备，实现协同作业）、路侧系 统（负责路侧感知、定位和边缘计算，提供路侧信息）。
单车核心技术包括环境感知、定位、通信等感知技术，规划决策的算法模型，以 及控制执行的线控技术。因云控平台统一调度，单车智能需求低于乘用车自动驾 驶，故感知和线控技术更关键。矿区环境复杂，多传感器融合技术因兼具各传感 器优势，广泛用于环境感知；多定位系统组合技术融合多种定位手段优势，更受 青睐；整车线控系统是硬件基础，需适配多种矿用车、满足多方需求。 定位与导航技术：定位技术通过集成 GPS、IMU、RTK 等模块实现厘米级精准定 位，为矿区车辆提供高精度位置基准。同时，结合高精度 RTK 与无人机低空摄影 技术，在智能航线模式下可自动完成矿区地形数据采集，并依托 RTK 技术构建矿 区高精度 3D 模型，为后续作业提供精准地理信息支撑。 感知与决策算法：针对矿山复杂的环境条件，感知系统普遍采用激光雷达、视觉 传感器与毫米波雷达的多模态融合方案，确保在不同时间段及气候环境下实现全 天候稳定感知。决策层面则基于人工智能与多源传感信息融合处理技术，通过自 动驾驶核心算法支撑矿用车辆完成无人驾驶、自动避障、精准倒车等复杂动作。 远程操作技术（5G 与 V2X）：5G 技术突破了矿山特殊复杂环境下的信号传输瓶 颈，实现运输车辆的超远程精准控制及智能编队协同运行；V2X 技术则作为车辆 环境感知能力的重要补充，提升了车辆对复杂道路交通环境的适应能力，构建起 全天候、全方位的环境感知体系。 云端调度系统：作为实现矿山完全无人驾驶的核心系统，云端调度承担着全局感 知、最优路径规划、车流统筹调度及突发情况预警等关键功能。当前受限于多数 矿山实际运行车辆数量较少，系统需求尚未完全显现，但随着矿区无人驾驶车辆 规模扩大，云端调度系统作为核心中枢的重要性将持续提升。
无人驾驶有效解决传统矿山作业安全、成本与效率三重痛点
传统矿山作业安全风险居高不下，人为因素为主因。传统采矿依赖人工操作钻爆、 采装、运输设备，人机混合作业环境复杂。2022 年矿山事故共 367 起、死亡 518 人；2024 年工矿商贸企业就业人员 10 万人生产安全事故死亡人数 1.089 人，煤矿 百万吨死亡人数 0.059 人。90%以上的煤矿生产安全事故都与人员的不安全行为 有直接关系，部分煤矿从业人员特别是安全生产的管理者技术水平不高，成为影 响矿山安全生产的最大短板。 传统矿山作业人工成本高企，行业招工难，劳动力短缺。传统矿山运输每辆车需 要 2 至 4 名驾驶员，每名司机的人工成本通常在每年 10 万元至 15 万元之间，单 车人力成本较高。根据亿欧智库预测，刚性矿卡、宽体车驾驶员工资将不断上涨： 预计刚性矿卡驾驶员工资由 2020 年的 10000 元/月上涨至 2030 年的 21000 元/月， 宽体车驾驶员工资由 2020 年的 6000 元/月上涨至 2030 年的 13000 元/月。此外，由于矿山作业环境恶劣，工作地点远离生活区，且需适应两班或三班轮换制，面 临生产噪音、粉尘较多等问题，行业招工难问题突出。据亿欧智库数据，中国矿 区驾驶员 90 后占比仅约 10%，劳动力断档趋势突出。2020 年，货车司机缺口已 达 1000 万人，司机增长的速度远远赶不上货运，尤其是矿区运输增长的需求。不 仅如此，严苛的工作条件加上巨大的安全压力导致矿区驾驶员流失率高，2023 年 全国煤炭采选业从业人员 277.2 万人，比 2018 年末的 347.3 万人减少了 70.1 万 人，下降 20.2%。 传统矿山作业效率瓶颈突出。传统矿山开采存在掘进工序低效，运输系统冗余和 组织管理粗放等问题。一方面，直接开采工作中存在人工操作限制，煤层高度不 足 1.3 米时，矿工难以直立作业，只能弯腰或匍匐；同时受空间限制，大型设备无 法进入，主要依赖人工或小型机械，开采速度慢、产量低。另一方面，在物料和 人员调度上，传统模式低效性和延迟性突出。
矿山无人驾驶通过减少或取消司机需求，显著降低人力开支。在新疆圣雄黑山露 天煤矿，使用 24 台无人驾驶矿卡每年可减少 40 名司机，节约人力成本约 500 万 元。以 100 台无人驾驶车辆运行为例，按照三班工作制，每台卡车配 3 名司机， 原本需要 300 名司机，每名司机年薪资支出约为 16 万~18 万元，共可节省司机年 薪资 5000 万元左右。 矿山无人驾驶通过节约燃油，降低运营成本。易控智驾的增程式 EL100 无人驾驶 矿卡与传统柴油车型相比，节油率超过 30%，实现单车年毛利提升 5%以上；根据 兖州中材的实践数据，纯电动矿卡能耗成本约 0.02 元/吨，较传统燃油车降低了 90%以上。据巴西铁矿石生产和出口商淡水河谷公司数据，无人驾驶使燃料成本 下降 10%，车辆维护费用降低 10%，轮胎磨损降低 25%。 矿山无人驾驶能够大幅提升作业时长与工作效率。无人驾驶矿卡可实现 7x24 全 天候连续作业，单日运输量提升 25%左右；踏歌智行旗下项目连续 18 个月投入到 24 小时生产作业中，持续提升无人作业效率。
矿山运营环境封闭、高度结构化，适合无人驾驶车辆部署
矿山环境高度结构化，降低感知与决策复杂度。相较于干线物流、城市道路等场 景，矿山运输行驶路线简单且相对固定，运输车主要在排土场与开采点进行土方 运输、在开采点与选矿厂等之间进行矿石运输，简化了路径规划和决策算法。此 外，相比开放道路复杂的交通参与者（行人、自行车、摩托车、各种类型机动车、 动物等），矿区内参与者类型相对单一，主要为大型矿卡、工程机械、少数工作人 员，其行为模式更具可预测性，显著降低了多目标跟踪和行为预测的难度。这些 环境下的运输性质提供了理想的运行环境，使无人驾驶系统更易规模化落地。
国外率先落地矿山无人驾驶商业化应用，模式可行性强。海外矿区自 20 多年起开 始进行自动化改造，7-8 年前开始商业化落地。据澳大利亚铁矿石出口商 FMG， 无人矿卡可使每辆矿卡每年多工作500多小时，有137台无人驾驶矿卡在运营中， 已累计行驶 3350 万公里、运输超过 10 亿吨矿石物料，生产效率比传统人工运输 提升了 30%。铁矿石巨头力拓集团（RioTinto）的自动驾驶运输车也已在西澳大利 亚州的 Pilbara 矿区累计运输超过 10 亿吨的矿石物料（截至 2017 年）。
