我國礦山智能化任重道遠，新技術的不斷涌現為行業帶來了新的機遇，拉動市場規模不斷擴大。礦區是商用車自動駕駛最佳應用場景之一，近年來，大量的初創公司涌入賽道，落地了一批智慧礦山項目。

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自動駕駛最佳落地場景之一

長期以來，礦區運輸環節存在多個痛點：

環境惡劣：礦區作業在生產、裝卸、運輸等各環節含有大量金屬化合物粉塵，礦區生產以及廢石場廢石的氧化、自然釋放出的大量有害氣體，工人患職業矽或硅肺病的情況大量存在。

運輸安全：礦區是安全事故頻發的區域，而露天礦區的生產事故主要集中在運輸環節。

勞動力短缺：由于礦區環境惡劣，患病風險高，作業現場遠離生活區，導致人員流動性高、年輕人從業意愿低等問題。而我國的礦山開采、運輸主要依靠的勞動力優勢慢慢開始制約著采礦業的發展。

成本控制：因勞動力短缺帶來的從業人員職業素養偏低，使得管理成本上升。此外，礦區人員專業能力低、操作不熟練造成運輸車輛維修率升高。而國內采礦裝備的技術水平相對落后，一旦出現車輛問題，導致出勤率下降，生產成本也在增加。

據礦材網介紹，早在上世紀90年代，礦山行業便提出了智慧化轉型。在國外，美國的卡特彼勒（Caterpillar）、日本的小松（Komatsu）等公司于上世紀90年代就開始研發礦區場景下的自動駕駛，并提出智慧礦山的概念。國內也在1999年提出了數字礦山的概念，其核心就是利用技術使機械化走向自動化，并由計算機網絡對礦山形成統一管控體系。

國外礦區無人駕駛礦車實踐所展現出來的巨大潛力，讓國內采礦從業者對這一模式充滿了信心。因此近年來，大量的初創公司涌入了智慧礦山賽道，落地了一批智慧礦山項目。

全路況的自動駕駛是汽車技術發展的終極目標，而智能化和網聯化是汽車技術發展的兩大重要維度。現階段的智能化和網聯化程度尚不支持全路況自動駕駛。而商用車對于行車地點和時間進行限制，避開路況復雜區域，同時限制駕駛速度，繞開了復雜場景下的技術困難，先于乘用車進入L4等級自動駕駛，應用于礦區、港口、機場、末端物流等場景中。

CIC灼識咨詢認為，礦區是商用車自動駕駛最佳應用場景之一。大型礦山相對平整、寬闊的路面為無人化作業提供了良好的落地條件。作業環境惡劣、環境封閉、點對點的低速運輸礦區便成為剛需場景之一，也更容易獲得政府的示范運營許可證。

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市場規模持續擴大

觀研報告網《中國礦山自動駕駛行業發展深度研究與投資前景分析報告（2022-2029年）》認為，礦山自動駕駛不僅能減少現場作業人員數量、提升人員安全水平，還能降低運營成本、提升運輸效率等優點。

提高安全性：人員安全是礦區作業的重中之重，自動駕駛可最大程度地減少現場作業人員數量，最高程度地提升人員安全水平；

降低運營成本：節省司機成本、后勤成本、降低燃油、輪胎等易損件消耗。淡水河谷數據顯示，可使燃料成本下降10%、車輛維護成本降低10%、輪胎磨損降低25%；

提高運輸效率：無人駕駛可滿足車輛24小時全天候運營。澳大利亞FMG集團測算，其137臺自動駕駛礦車生產效率比傳統人工運輸提升了30%；

優化原理：可進行實時運營數據、大數據分析、集中管控、提升管理效率、柔性產能配置、不受淡旺季影響，人員減少、降低管理復雜性。

因此，在市場需求不斷擴大以及自身優勢加持下，我國礦山自動駕駛行業市場規模將持續擴大，2020-2030年復合增長率將為65%。根據億歐智庫測算，2030年，我國礦山自動駕駛行業中技術服務市場將達到128.94億元，運輸服務將漲至3912億元，市場以運輸服務為主。