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?，F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。

除了行業自身存在的痛點，綠色礦山與煤礦智能化的政策利好、自動駕駛及相關技術與產業鏈的成熟發展共同促使了礦區自動駕駛行業加速落地與發展：

政策重視綠色礦山的建設，利好綠色礦山和煤礦智能化的發展

自動駕駛主要配件激光雷達價格下滑

5G技術發展突破礦山技術瓶頸

車聯網技術（C-V2X）產業鏈逐步完善

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讓天下沒有難采的礦

IntelMINIng智能礦業介紹，希迪智駕目前是中部地區規模最大的自動駕駛公司，高級研發團隊突破400人，重卡、輕卡、礦卡的累積自動駕駛里程已經突破10萬公里，所有的自動家駕駛核心算法全部自研。