18.7%。

這是最新一次全國人口普查中 60 歲及以上人口的佔比資料，相比 10 年前，該數字上升了 5.44 個百分點，標誌著中國已進入輕度老齡化社會。

當社會還在熱議老齡化社會可能帶來的變化時，一些行業已經為這個問題焦頭爛額了許久。

位於江蘇句容的臺泥水泥礦山，如今已鮮能看到年輕的從業者，在近百人的工人隊伍中，大多數年齡都已在 50 歲左右，這些人再有幾年即將退出一線；而西北地區的第一座機械化礦井王平凹煤礦，10 多年前就已遭遇老齡化帶來的種種問題，在礦的生產工人 2400 多人，而退休工人則有 4000 多人，是生產工人的近兩倍。

工人老齡化，已成為壓在礦主心頭的隱形大山，倒逼著礦山進行轉型變革。

從上世紀 90 年代開始，一些礦山主就開始探索智慧礦山的可能性，試圖讓這個千年傳統行業走向無人化。然而由於種種條件制約，智慧礦山進展並不順利。如今無人駕駛技術的發展，給礦山智慧化帶來了新轉機。

尤其今年，在乘用車自動駕駛走入量產落地大討論時，礦山由於具備獨特的條件，有望率先實現無人駕駛的落地。

4 月 21 日，在上海車展全球自動駕駛創新峰會上，智慧駕駛公司希迪智駕（長沙智慧駕駛研究院）正式對外發布了純電無人礦卡整車，在其商用車自動駕駛落地之路上又增添了一個重磅產品。

4 月 25 日，在內蒙古呼倫貝爾市寶日希勒露天煤礦，世界首個極寒工況 5G+220 噸級無人駕駛卡車編組實現執行，按計劃今年 6 月正式進入工業化執行。

按照辰韜資本的預測，礦區無人駕駛 2021 年即可開始規模化落地，預計 2022 年可實現商用。

一場發生在礦山上的科技變革已經拉開帷幕，而自動駕駛就是這場變革的先鋒。

1. 礦山轉型迫在眉睫

礦山行業貢獻的產值佔整個中國年 GDP 的 8%，人們的穿住行用都離不開它。但就是這樣一個在國民經濟中舉足輕重的產業，發展現狀和未來前景卻不容樂觀。

人口形勢的轉變，是擺在礦山面前的第一大難題。

今年 5 月 11 日，第七次全國人口普查資料顯示，中國 60 歲及以上人口占 18.7%（其中，65 歲及以上人口占 13.5%）。與 2010 年相比，60 歲以上人群佔比上升 5.44 個百分點；而 15-59 歲的人口則下降 6.79 個百分點。

一升一降，凸顯了當下國內勞動力市場的窘境。在礦山領域，這個問題更加嚴峻。

早在 2007 年，西北地區規模最大的機械化礦井王平凹煤礦，就遭遇了老齡化問題。當時該煤礦的退休工人數量就超過了 4000 多，而在礦生產工人只有 2400 多人，也就是說一名在礦工人要供養近 2 名退休員工。

十多年後的今天，老齡化帶來的問題更加凸顯。希迪智駕車輛工程事業部總經理劉洲在走訪過大量礦山後看到了一個“奇怪”現象，礦山的一線工人中幾乎沒有一個是 80 後，全是 70 後、甚至 60 後。不出幾年，這些工人也將集體退休。

老工人離退休，新工人卻跟不上。以句容臺泥水泥礦山為例，在職礦工中，大部分人的年齡都已在 50 歲左右，很少有年輕人。句容臺泥水泥礦山一負責人告訴「甲子光年」，他們現在已經很難從高校招到年輕的礦山工人了。

年輕人不願意去礦山工作的一個重要原因是，這裡工作枯燥，而且又充滿危險。

安全問題，正是礦山面臨的第二個難題。

今年 1 月，國家礦山安監局新聞釋出會公佈了 2020 年國內礦山安全事故資料。其中，礦山事故全國共發生 434 起，導致死亡 573 人，同比下降 19.1% 和 22%。儘管整體事故資料呈下降趨勢，但每一次安全事故帶來的都是不小的損失。

一旦礦山發生造成工人死亡的安全事故，必然要面臨停工整頓，少則停工兩個月，多則停工三四個月，甚至有些安全標準不達標的礦山將直接關停。這給礦場帶來的是直接的、高達數億元的經濟損失，同時還會造成惡劣的社會影響。

因此安全生產，始終是礦山領域的底線。

老齡化程度的加深，在礦山勞動力供應跟不上的同時，也加重了安全生產的壓力。“年齡偏老的工人，在操作機器裝置時更容易產生誤操作，一旦發生安全事故，他們的反應速度也比年輕人差，進而加劇事故的嚴重程度。”一位礦山行業從業者告訴「甲子光年」。

礦山面臨的第三個困難，則是勞動力成本上升帶來的壓力。

在礦山行業去產能、降成本的大趨勢下，人員成本居高不下、逐年增加。目前，國內一名成熟的礦區運輸司機，其月工資在 7000~10000 元左右，一年的單個人力成本約在 15 萬元左右。

勞動力減少、用工成本上升、安全事故等問題，促使礦山主們思索解決之道、轉型之法。

解決方法便是礦山智慧化、智慧化建設。

2. 智慧礦山落地難

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）等公司於上世紀 90 年代就開始研發礦區場景下的自動駕駛，並提出智慧礦山的概念。在國內，1999 年也提出數字礦山的概念，其核心就是利用技術使機械化走向自動化，並由計算機網路對礦山形成統一管控體系。

2008 年，日本的小松和美國的卡特彼勒等工程機械公司陸續向智利、澳大利亞、巴西、加拿大等國的礦山（主要是鐵礦、銅礦等）投放了約 300 臺大型無人駕駛礦車，累計運輸礦石總量超過 40 億噸。

國外礦區無人駕駛礦車實踐所展現出來的巨大潛力，讓國內採礦從業者對這一模式充滿了信心。因此近年來，大量的初創公司湧入了智慧礦山賽道，落地了一批智慧礦山專案。比如 2014 年，陝煤化集團黃陵礦業一號煤礦 1001 綜採工作面實現無人開採。在工作面割煤、推溜、移架、運輸、滅塵等操作上實現自動化執行，達到了工作面無人作業的目的。

但時至今日，國內智慧礦山進展仍然緩慢。其背後則有兩點原因。

首先，海外礦山分佈較為集中，且單個礦山產量巨大，有能力整體改造，而國內的礦山分散，基礎設施較為落後，改造能力不足。無人礦卡大多是作為智慧礦山整體解決方案的一部分而存在，其執行需要在礦山進行整體數字化和智慧化升級後的環境下才能實現。而且在這類方案中，為了保證整個運輸環節的安全性，對有人駕駛的礦卡是排斥的，因為人類司機的不合規駕駛行為會破壞系統的一致性，也存在安全隱患。

這也意味著，要想落地無人礦卡先要對礦區進行改造，而這將是一大筆費用。其中，礦卡車隊由有人礦卡切換到無人礦的花費是大頭，比如載重量 300 噸以上的超級礦卡，目前的市場價格在千萬元級別，即便是載重 60 噸的主流礦卡，其價格也高達數百萬元。如此昂貴的資產，對於普通礦主而言，不是說淘汰就馬上能淘汰的。

因此，無人礦卡的落地被鉅額改造費“卡”住了脖子，懸在空中。

其次，相比國外，國內礦山的條件更差，這表現在礦區路況差、碎石多、粉塵多。國內許多礦場依山開採，道路修築困難，使用期又較短，因此礦區的路面大多是由碎石鋪成，路況複雜，灰塵大。這反過來更容易損壞車輛部件，縮短車輛壽命。

因此國內礦山對自動駕駛技術和車輛的要求比國外更高。而國內無人駕駛技術起步晚於國外，早期技術不成熟，難以適應礦山需求。

過去，國內礦山無人駕駛技術經歷了多次探索，但在落地過程中並非一帆風順。

第一階段為無人遠端操控，即通過遠端操控礦車來實現無人化。相比純無人駕駛，遠端駕駛技術難度相對更低，因此許多礦山無人駕駛公司在早期都經歷過這一過程。儘管遠端操控可以實現作業現場無人化，但在後端仍需有專人對裝置進行操控，不能完全實現對人力的降成本。此外遠端操控對通訊條件要求高，一旦出現訊號傳輸中斷、延遲，很容易發生意外。

此後隨著真正無人駕駛技術推進，遠端操控便被取代，併成為礦區無人駕駛出現意外狀況後的一種接管方式。

第二階段是後裝無人駕駛礦車，即對現有礦車進行無人駕駛改造。相比遠端操控的方式，其真正實現了無人化。上文曾提到，礦卡車隊由有人礦卡切換到無人礦卡的花費是大頭，數百萬元的礦卡不是說淘汰就馬上淘汰的。因此後裝無人駕駛的方式目前更適用於傳統礦山。

但後裝無人駕駛礦車同樣未能解決一個問題 —— 降成本。雖然無人駕駛礦車理論上可以省掉人力成本，可油耗、維修保養等用車成本無法節省，甚至還要增加對無人駕駛系統的定期維護費用。因此從長期看，這種方式也存在一定的侷限。

基於以上難點，過去礦主們對無人礦卡給礦山運營降本增效所帶來的獲得感不強，因此推動無人礦卡落地的意願自然也大打折扣。

3. 無人駕駛，一個新突破口

轉機出現在 2018 年左右。

首先，礦山的基礎條件發生了改變。改革開放之後，中國礦山數量的變化主要發生在兩個發展階段：2005 年～2012 年礦山總數在 10 萬座以上，2013 年至 2018 年受政策影響礦山數量大幅下降，2018 年為 5.8 萬座，預計未來仍保持 - 5%~-15% 的增長率，2023 年將減少至 4.5 萬座。

礦山整體數量在減少，同時單個礦山的體量在增加。2018 年中國大型礦山數量約為 4324 座，隨著綠色礦山政策地施行，未來中國的大型礦山數量佔比仍將持續提升。這為智慧礦山的推進打下了基礎條件。

其次，國家也在政策方面不斷推進礦山智慧化程序。2020 年初，國家發改委、能源局等八部門釋出《關於加快煤礦智慧化發展的指導意見》。其中提到，到 2025 年，大型煤礦和災害嚴重煤礦要基本實現智慧化，形成煤礦智慧化建設技術規範與標準體系。而作為礦山智慧化體系中重要組成部分的無人駕駛，得益於此前多年的技術積累，更容易快速落地，形成智慧礦山的標杆專案。

此外，無人駕駛技術不斷走向成熟。2018 年底，無人駕駛在資本市場爆火之後問題也開始顯現，由於受技術、法律、成本等條件的制約，無人駕駛遲遲難以落地，逐漸走入低谷。此後，隨著無人駕駛技術不斷進步，其在商用領域尤其是礦山領域找到了落地突破口。

由於環境相對封閉，且車輛執行線路相對固定，礦山成為無人駕駛極佳的落地場景。此後多個無人駕駛公司在礦山領域實現專案的實驗性落地。例如，2019 年，慧拓智慧完成了國內首個無人礦山整體解決方案的落地運營；躍薪智慧的無人礦山裝置在洛陽鉬業投入實際驗證；希迪智駕研發的無人駕駛礦卡也在句容臺泥實現落地。因此，2019 年也被稱作“礦山無人化元年”。

基於過去的探索和對礦山需求的探索，希迪智駕在今年 4 月的上海國際車展聯合寧德時代、華為共同釋出了公司的純電無人礦卡整車產品。相比前裝無人駕駛礦車，純電無人駕駛礦車最大的改變就是礦車動力改為純電，並且無人駕駛系統也由後裝變成前裝。這樣的好處是，既節省了勞動力成本，同時還能節省大量的用車成本；缺點則是需要購買新車，適合對現有車輛更新換代的礦主。

如果以一臺載重 90 噸左右的燃油礦車與同等級純電無人駕駛礦車進行對比，可大致測算兩者用車成本的差異：

一臺傳統燃油礦卡一年的執行成本包括三部分，約 42 萬的燃油費、約 14 萬的維護保養費用、約 30 萬的兩班執行人員工資和福利開支，三項合計達 76 萬元；而純電無人礦卡由於無需人力操作，其執行成本只有電費和維護保養兩項。在水泥和砂石骨料礦山的工況下，電動礦卡過載下坡發電（制動能量回收）大於空載上坡的耗電量，理想情況下不需要充電，燃料支出可以降低到 0；而維修保養方面，電機可免維修、免保養，因此整車一年的售後服務費用大概在 1 萬元左右。

這樣一算，純電無人礦卡一年的成本支出要遠低於燃油礦卡。

除此之外，針對礦區揚塵多，灰塵大，感知裝置很容易被揚塵覆蓋而降低環境感知功能的難題，希迪智駕的純電無人礦卡提供了一套先進的感知演算法優化，使得這款純電無人礦卡實現了單車智慧，並且具有不懼揚塵、支援混合編組、動態規劃作業路徑、支援一鍵下發任務、重複作業、作業變更、自主泊車熄火、自主充電等一系列功能，有望徹底解決制約採礦業發展的安全事故頻發、生產條件艱苦、環境惡劣、司機招聘困難、管理運營成本高企等諸多痛點，實現礦山運輸車輛的無人化和電動化。

隨著無人駕駛技術模式逐漸清晰，越來越多的礦山開始找到無人駕駛公司尋求合作。這其中，既有需要無人駕駛運營服務的客戶，也有采購純電無人駕駛礦車的客戶。句容臺泥礦山一負責人對「甲子光年」表示，他們目前已採購了兩臺希迪智駕的純電無人駕駛礦卡在礦區除錯執行，待完成採集資料並驗證合適後將大規模引進。除此之外，另一家位於重慶的某礦山也在 2020 年 6 月引入數臺純電無人駕駛礦卡，“他們的規劃是後續將全部礦車變成純電無人駕駛礦車。”一位參觀過該礦山的業內人士稱。

4. 千億市場的挑戰和機遇

中國礦山無人駕駛正迎來商業化應用關鍵期。

根據辰韜資本的測算，中國礦山自動駕駛市場規模超千億，2021 年 - 2023 年是實現商業化應用的關鍵時期：2021 年 - 2022 年，第一梯隊企業將實現去安全員，夜班作業的規模化試運營；2022 年 - 2023 年，第一梯隊企業將開始實現商業化應用。

與國外主要由 OEM 提供自動駕駛方案不同，國內的無人駕駛解決方案商以創業公司為主，包括希迪智駕、踏歌智行、慧拓智慧、易控智駕、躍薪智慧等。其主要原因是：礦山無人運輸解決方案是個複雜的系統工程，不僅需要自動駕駛技術，還需要排程與車隊管理、車聯網通訊等技術。因此，國內大型裝備企業多傾向於與無人駕駛初創公司深度合作，自身則專注於前裝自動駕駛車輛的研發與測試，如線控底盤、感測器整合等。

近幾年，國內創業公司已加快礦山自動駕駛解決方案的研發和運營探索，各家公司都已經開始小規模的車隊測試運營。多家企業已經拿到落地訂單，但多為試點專案，尚未參與到礦山的正常生產作業環節中。

這是因為，目前礦山無人駕駛落地中仍面臨一些困境。

• 其一，是成本困境。改造無人駕駛礦車成本高昂，動輒數十萬、上百萬，如果後續實際應用中達不到明顯的降成本作用，對礦山而言便是得不償失。實際中，目前的無人駕駛礦車在作業效率上確實不及有人駕駛礦車。這造成很多礦主對無人駕駛採取觀望或淺嘗的心態。

• 其二，是車輛穩定性。希迪智駕劉洲認為，目前的無人礦卡，在穩定性上離有人駕駛還有一段距離，“最大的挑戰，就是如何確保礦卡的可靠性、穩定性，保證持續的出勤率。”

要解決這兩個難題，就需要深耕礦山場景。

在辰韜資本看來，礦山自動駕駛商業化主要有以下關鍵：

• 一是需要對整體系統的試執行和調優，包括自動駕駛車輛、中央控制平臺、協同作業模組、生產管理等；

• 二是生產效率提升，尤其是常態化夜間作業效率；

• 三是自動駕駛零部件及演算法的成熟，使自動駕駛車輛能穩定、可靠的執行；

• 四是需要將自動駕駛與礦區正常生產作業節拍進行融合匹配。

礦區自動駕駛服務商在完成運輸環節自動化後，將有機會深入其他環節，實現全礦區的自動化、智慧化解決方案。

根據平安證券的預測，到 2035 年各類煤礦將基本實現智慧化。而智慧礦山的應用經驗，可應用到對智慧城市的建設，為解決自動駕駛落地難、造血慢的問題，提供解決方案和實際應用方法。

這將是一個更富想象力的故事。