依托北京理工大学感知学科优势，雷科智途瞄准千亿级井下自动驾驶

矿山，一直是与昏暗、事故、风险紧密相连的词汇。矿井安全更是引发了社会的广泛关注，人们往往对矿山工作有一种固有的刻板印象：在漆黑幽深的矿井内，生死由命。

历史的车轮滚滚向前，时代的脚步不停歇。随着科技的飞速发展，矿山行业的面貌已经焕然一新。

以安徽省铜陵市的冬瓜山铜矿为例，这座亚洲最深的坑采铜矿之一，已然成为技术革新的先锋。早在1966年便建成投产的冬瓜山铜矿，如今开采深度已逾千米。而更让人瞩目的是，这座矿山正通过技术革新悄然改变着人们的认知。

近日，冬瓜山铜矿宣布了一项重大突破：“地下开采无人驾驶系统”试验成功。这不仅仅是技术层面的一次飞跃，更是对传统矿山行业的一次深刻变革。结合自动驾驶与远程遥控技术的先进应用，采铲与运输车辆装备得到了智能化升级改造。这一创新在国内首次实现了地下金属矿从铲、装、运、卸的现场全流程无人化作业。

雷科智途，这家由上市公司雷科防务、毛二可院士创新团队及无人车技术工信部实验室核心团队联合创立的高科技企业，参与了这一项目的建设。他们的负责人表示，井下无人作业和远程操控面临着诸多挑战，包括卫星信号缺失、行驶空间狭隘、路况复杂等。但此次深井非煤金属矿的铲运协同无人驾驶项目的成功，无疑为这一领域树立了新的里程碑。这些无人驾驶的矿卡车辆能够支持自动寻迹行驶、定点停靠和卸载，与铲车实现协同配合，大大提高了作业效率与安全性。

无人驾驶技术正在深刻改变着矿山的井下作业模式，推动着智慧矿山的建设步伐。雷科智途与冬瓜山铜矿的合作，只是这一变革中的一个小小的缩影。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的矿山将更加安全、高效、智能。

让我们共同期待这一领域的更多创新与突破，为智慧矿山的建设注入更多活力。智慧矿山的数字化转型：从自动化到无人化的革命之路

我们所提及的智慧矿山，不仅仅是简单的矿山数字化、信息化。它更是对矿山生产、职业健康与安全、技术支持与后勤保障的全方位主动感知、自动分析与快速处理，旨在实现矿山的安全、高效、清洁与无人化。

回溯我国智慧矿山的建设历程，始于自动化技术的普及。从2010年开始，随着物联网、AI等前沿技术的结合，我们步入了智慧化时代。政策层面，国家高度重视智能化、数字化矿山的建设。2020年，八部委联合印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》明确提出，到2025年，大型和灾害严重的煤矿将基本实现智能化，露天煤矿也将实现智能连续作业和无人化运输。而最新的“十四五”国家安全生产规划也将矿山智能化建设列为安全生产科技创新的优先领域。

目前，国内矿山企业在矿业软件的应用和主体设备的自动化方面已经取得了显著进展。部分矿山已经实现了生产管理的远程化、遥控化和无人化。一些领先的企业更是利用人工智能、大数据和云计算技术，创新矿山智能操控和决策系统，努力实现生产作业和经营管理全流程的智能管控。据统计，通过智能化建设，2016年至2022年，全国煤矿井下作业人员减少了37万人，这不仅标志着工作效率的显著提升，更意味着安全水平的持续提高。

随着无人驾驶技术的飞速发展，L4级别的无人驾驶技术已成为智慧矿山建设的关键。在雷科智途的智慧矿山解决方案中，L4无人驾驶系统扮演了核心角色。针对矿山井下复杂环境、全球导航卫星系统不可用以及高精确度要求的特点，雷科智途的L4无人驾驶技术结合了一个更为全面的技术生态系统——“车-巷-云”一体化技术体系。这包括智能车辆、巷（路）侧系统以及云端平台，确保技术的高效协同和精准运作。

具体来说，车辆装载了AI视觉、雷达、控制器和5G车载单元，作为运输系统的核心执行者；地面系统通过安装激光雷达、视觉相机、毫米波雷达，为路口的车辆和行人提供有效的感知，为矿山的稳定运行提供支撑；而云控平台则负责任务调度、车辆监控、多车协作等功能，确保整个矿山的监控与调度管理无缝对接。这样，智慧矿山不仅提高了工作效率，更保障了作业人员的安全，展示了数字化、智能化时代的独特魅力。智慧矿山的未来：无人驾驶技术的无限可能

想象一下，一个矿井中，铲运机、装卸机、卸料机以及无人矿卡等多设备协同作业，实现全流程无人化作业，这一切的背后，都离不开一个创新的体系——智慧矿井。而这其中，无人驾驶技术更是成为了智慧矿井建设的核心。它不仅应用于自动驾驶矿用车辆，还可以用于智能调度平台、远程驾驶平台等。在冬瓜山铜矿的成功案例中，车巷协同异构融合技术实现了无人车辆与其他设备之间的安全高效沟通。

但这样的智慧矿井并非简单的系统叠加。它涉及到采矿工艺系统、智能装备配备以及控制系统的综合建设，要一体化考虑矿山的生产管理和运营。其中，“车-巷-云”一体化技术体系，是智慧矿山解决方案的关键。

随着智慧矿山概念的普及，我国矿山智能化建设取得了显著进展，出现了许多示范项目和示范矿山。无人驾驶在矿山应用过程中仍面临不少技术和市场的挑战。矿山环境的独特性使得无人驾驶系统不仅要处理常规的交通管理问题，还要应对井下特有的环境挑战，如狭窄的空间、恶劣的视觉条件和极端的气候条件。矿山无人驾驶系统在封闭环境中的可控性、技术集成度等方面都与普通道路系统有所不同。

雷科智途的CEO和创始人黄琰为我们举了一个例子：机场、港口，以及露天矿山通常依赖北斗定位和摄像头感知，但这些在地下却行不通。因为地下光线极差，也没有北斗系统，目标物也不是标准的物品。为此，井下自动驾驶系统的感知和定位体系需要重新构建。雷科智途采用了一种创新的4D毫米波点云SLAM定位技术方案，结合多源融合感知技术，能够在井下复杂环境中实现全域、全态的环境感知定位。他们还结合了车路协同控制技术，对无人车进行全局拥堵预警和轨迹规划。在实际应用中，这一技术已经能够实现多种目标识别和事故场景智能决策。

创新体系是解决场景痛点的关键。随着无人驾驶技术的不断进步和完善，智慧矿井的未来充满了无限可能。在我国辽阔的疆域中，矿业产业呈现出丰富多样的特点。无论是露天矿区还是地下矿区，煤炭、水泥、有色金属、稀土、锂矿等各类矿种应有尽有，地理环境也涵盖了高原、平原、山地和盆地等多种形态。矿业作业还需要适应极寒、高温、潮湿等极端环境。尽管许多项目已经在完全封闭的路段实现了无人化常态运营，但这些场景的通用性并不强，难以低成本、快速、大规模地推广落地。

雷科智途公司针对这些问题，提出了一套创新的解决方案。他们与主机厂携手打造无人车品牌，以快速复制和规模化生产为目标。他们借助北京理工大学的核心技术成果，定义了一套统一的技术栈，能够在各个场景中实现低成本复制。

雷科智途还借鉴了大模型的模型架构和训练方式，或者干脆应用大模型本身。通过这种方式，他们的算法在抽取和利用特征空间的能力上得到了加强，形成了一种新一代的技术栈，其特点是拥有更大的模型参数、更集成贯通和更彻底的数据驱动。他们结合多模态和大模型的多种能力，提高了复杂场景的泛化性和可解释性，并将独立的算法模块纳入统一模型框架，致力于将低成本场景复制推广到更多领域。

依托这些核心优势，雷科智途在矿业行业中处于领先地位。据亿欧智库的预测，到2030年，中国智慧矿山自动驾驶潜在市场将达到惊人的3869.9亿元。考虑到中国有大约4000座煤矿和超过三万座有色金属矿，其中大部分都在地下，井下自动驾驶市场的前景非常广阔。

雷科智途的核心团队实力非凡。黄琰在自动驾驶行业拥有多年经验，曾开发出国内首款辅助驾驶的自动作业拖拉机和国内第一台无人驾驶农机。团队中还包括感知和自动驾驶领域的权威专家，以及具有丰富的矿山和能源行业人脉的市场负责人。更令人瞩目的是，团队中有两位北理工的博士生导师，北京理工大学在雷达探测、实时信息处理技术、航天遥感、卫星导航定位等领域拥有突出的学科优势，为雷科智途在行业内的技术优势提供了有力保障。

值得一提的是，雷科智途的团队在感知领域有着深厚的积累。早在上世纪70年代，他们就成功研制出适用于戈壁沙漠、石头路和林地场景的无人驾驶汽车，充分展示了在复杂环境下的强大适应能力。感知地下的挑战与创新：雷科智途引领井工矿无人驾驶技术前沿

在地下世界的感知场景，每一次的探索和尝试都显得与众不同。雷科智途在这个领域已经取得了显著的进展。黄琰，这位行业内的领军人物，为我们揭示了背后的秘密。

“我们对硬件进行了大刀阔斧的改造，不仅涉及软件和感知端的融合，更有非结构化道路交通的决策技术，这些都是雷科智途领先他人的优势所在。”黄琰如是说。

现如今，雷科智途与众多央国企紧密合作，共同推动全国L4级别井工矿无人驾驶项目的建设。在煤炭、有色金属等行业，他们已经成功落地数十台无人驾驶车辆。更令人欣喜的是，公司已在2023年实现盈亏平衡，预示着未来的稳健发展。接下来的2024至2025年，雷科智途还将进军海外市场，并期待在海外树立标杆案例。

展望未来，黄琰为雷科智途制定了宏伟的计划。他透露，未来三年内，雷科智途将把矿山无人驾驶系统推广到全球十大主要矿业市场，并力争获得至少20%的市场份额。他们的目标不仅仅是提供井工矿封闭场景的无人驾驶系统服务，更是要成为行业的领跑者，引领整个行业的发展方向。

无疑，雷科智途正在用他们的技术和智慧，书写着无人驾驶技术的新篇章。让我们共同期待他们在未来的表现，为行业带来更多的创新与突破。