2013年，美國公路交通安全委員會提出了自動駕駛技術的分級標準。根據自主駕駛能力的不同，自主車輛分為五個等級:L1-L5。在L1-L3階段，汽車可以實現有限輔助駕駛；L4-L5階段，汽車可以實現真正的自動駕駛，也就是無人駕駛。
目前，大多數具有自動駕駛能力的量產車的自動駕駛技術仍處於L2-L3階段。真正意義上的無人駕駛似乎還很遙遠。正如自動駕駛公司Waymo的首席執行官約翰·克拉夫茨克(John Krafcik)所說:“把壹輛真正的無人駕駛汽車送上公路，比把火箭送上天空還難。」
但如果把目光放到開放的道路之外，就會發現無人駕駛在某些場景下已經實現或者開始商業化，比如科技園常見的低速快遞物流車，封閉場景下的礦山無人駕駛。
日前，礦山無人頭企業塔格之星宣布，已在國家能源和國家電力投資公司下屬的多個露天煤礦、鄂爾多斯永順煤礦率先實現礦用卡車/礦用寬體車24小時“撤安全員工作常態化”。未來，以礦山為代表的工業場景正在成為無人駕駛技術普及的先鋒。
鄂爾多斯永順煤礦安全人員撤人的無人化和規範化工作
為什麽礦山可以成為無人駕駛可以快速實現商業落地的領域？
與城市道路相比，礦山環境封閉，道路和交通規則自成體系，不存在開放道路的交通管制問題，車輛路線相對固定，車速大多在40km/h以下；此外，礦山無人駕駛操作流程清晰可控，商業模式更加清晰。所有這些原因使得礦井成為無人駕駛商業化的絕佳場景。根據塔格之星對“去掉安全員”常態化的描述，公司的礦區無人駕駛方案已經基本實現了礦區L4無人駕駛的商業化。
在露天開采中，礦車運輸涉及到“裝—運—卸”的作業過程，是露天開采的核心環節之壹。運輸成本(車輛、燃料、維修和司機工資)在露天煤礦生產經營成本中的比重往往能達到50%以上。其中，司機的工資是運輸成本中最大的壹部分。礦井24小時不停工，壹輛礦車配備5-8名司機，三班倒交替工作休息。礦內工作環境惡劣，司機收入每月約8000-12000元。考慮到保險、住宿等費用，礦井雇用壹名司機的綜合費用約為150-200000元/年。這意味著，僅壹輛礦車壹年的人工成本就可能超過百萬元。
與此同時，統計數據顯示，露天礦90%以上的重大安全事故也發生在運輸中，而這些重大安全事故壹旦發生，經濟損失將達數千萬甚至上億。所以解決了運輸環節的安全問題，也就解決了大部分的重大安全隱患。
基於安全和成本的考慮，礦企有動力推動無人駕駛的商業化。同樣著眼於安全生產和經濟效益的雙重目標，國家政策也在積極推動露天礦的無人化改造。例如，2020年3月國家發改委、能源局、工信部、煤監局發布的《關於加快煤礦智能化發展的指導意見》指出，到2025年，露天煤礦要實現智能化連續作業和無人運輸。
在各種因素的幫助下，礦井無人駕駛市場增長迅速。在全國範圍內，煤炭、水泥、砂石、金屬等各種礦山都已經布局無人化。多家研究機構預測，到2025年，中國礦山無人駕駛市場規模有望達到2000-4000億元，相當於全球礦業巨頭必和必拓的年收入總和。
塔格之星實現了多礦區“常態化撤安員”，實現了礦山環境L4水平。其背後的開發過程和技術實現，對於無人駕駛在該領域的進壹步發展，以及在其他無人駕駛賽道上的“卸掉安全員”，都具有借鑒意義。
國家能源局礦區安全人員撤人的無人化和常態化工作。
早些年，在礦井無人工程的測試階段，工程師需要跟車維護無人系統的運行。隨著無人駕駛技術的發展，工程師下車，只留下安全員。安全員不需要知道無人駕駛的原理，相比傳統司機，安全員只需要在特定情況下介入車輛駕駛，大大降低了工作強度。
在安全員跟車時代，礦井無人駕駛的潛力還沒有完全釋放，但已經可以產生壹定的經濟效益。之後，安全員開始“出艙”，不再需要坐在駕駛艙裏隨時準備幹預駕駛。礦井無人駕駛的終極目標是“安全員下車”，即不再需要安全員跟車，完全交給礦車自主駕駛。
第三個環節的實現很復雜，但可以簡化為壹個“時間”和“空間”的問題。時間維度，安全員多久下車？壹小時，壹天，還是壹個月？空間維度，安全員有哪些場景和工作可以下車？是量身定做的場景還是整個礦區的任何壹個工區？
與目前業內經常提到的“安全員下車”的概念不同，塔格之星表示，所謂常態化的安全員下車，是指除了必要的車輛維護和按照生產規定不適合生產的情況外，安全員24小時都可以下車。操作涵蓋了大周期的“啟動到收車”和小周期的“裝車-運輸-卸車”的全過程。不是為了生產作業以外的特定目的，在特定環境下持續幾個小時到幾天的實驗性“安全員下車”操作。
據介紹，自2020年7月起，塔格之星首次在包鋼白雲鄂博鐵礦實習安全員下車。到今年3月，常態化安全員在多個礦區逐壹下車，經過20個月的研發叠代和現場實踐。今年3月，常態化的安全員下車，也提出了“安全員下車，安全不下車”的口號，並穩步推進。對礦用卡車和礦用寬體車采取“兩班倒”、“24小時三班倒”再“7*24小時三班倒”的漸進式策略穩步推進。
從技術上來說，相對於開放道路上的客車無人駕駛，礦區無人駕駛有其自身的挑戰。在開放的道路上，無人駕駛要面對人、車、障礙物混雜的復雜環境，復雜的交通規則(交通標誌、信號燈等。)，高達120KM/ h的速度，以及所有交通參與者的安全。
然而，露天礦山不得不面對幾乎沒有交通標誌、道路和運輸工區變化頻繁的非結構化道路；惡劣的工作環境和路況，灰塵、顛簸、滾石、滑坡、車轍、翻漿等問題；以及高溫、寒冷、高海拔、雨霧等各種極端氣候地質條件；由於應用場景不同，礦用車輛的壹致性會相對較弱。以上因素給礦用車輛無人駕駛系統的技術選擇帶來了不同的要求。
但能先取得“正常下車”這壹裏程碑式的成果，絕對不是來自地方技術“壹城壹地”的得失，而是壹個具有歷史傳承的系統工程。在所有技術細節實現之前，首先要看頂層的技術布局，技術布局背後是對聚焦場景的業務洞察。
如果說乘用車無人駕駛解決方案企業是在使用To B的商業模式，上下遊協同合作，最終向C端消費者交付壹個100%標準化的產品，那麽礦區無人駕駛就是在使用To B的商業模式，最終向B端礦企用戶交付壹套完整的操作系統。這裏有三個需要回答的關鍵問題:
乘用車無人駕駛存在自行車智能與車路協調的路線之爭。礦區無人駕駛應該走什麽路線？答案不是那麽明顯。
塔格之星介紹，公司成立初期，經過短暫的探索，很快就把目光聚焦到了礦業場景上。早期的實地測量和實際測量也是單車模式。但是過了這個階段，技術方案的發展方向在哪裏？這是壹個沒有人探索過的領域。乘用車的經驗可以部分借鑒，但不能照搬。
得益於創始團隊的技術積累，塔格之星提出了礦區無人駕駛“車-地-雲”協同的方案框架。在塔格葛之星看來，這種架構的意義就如同馮·洛伊曼定義的計算機架構的意義，即“運算器、控制器、存儲器、輸入輸出設備五部分及其相互關系”對計算機的意義。符合場景的技術架構體系支撐著塔格之星後續的整個技術布局。現在，我們也可以從其他壹些類似的方案中看到這種架構的影子，雖然我們可能有不同程度的完成和詳細的功能定義。
用歌聲和智慧行走的“開谷”系統架構
To B業務沒有100%的標準。服務於To B行業的初創企業，總會在產品和項目之間搖擺和糾結。如何在不同的發展階段充分利用有限的資源，充分發揮項目系統對市場需求的快速反映，協調產品成熟度和效率提升之間的關系，是中小型科技企業非常具有挑戰性的課題。這個話題的答案會體現在公司的組織架構和資源匹配上。
把項目放在第壹位是早期公司的必然選擇。但塔格之星根據自身的發展水平，很早就在R&D團隊之外成立了獨立的產品團隊。並依托與北航的合作，成立了研究院，專註於前期探索階段的技術和項目；同時，在早期實踐中建立了系統的項目交付團隊。並特別註意上述三支隊伍中“IT- car-mine”人才的合理搭配。
“R&D+產品+工程”的R&D模式，使得塔格之星能夠將壹個大問題快速拆解成許多子系統、子產品，並進行相應的跟蹤。通過系統設計、產品設計和技術設計，完成功能實現和多階段測試，進而快速實現野外跑車驗證。這個系統可以確保公司能夠快速響應新的需求和挑戰。
在產品思維和工程思維的加持下，塔格之星開發了壹系列針對車規礦區的專用車載域控制器產品。在方案層面，“開谷”方案也達到了很高的成熟度和標準化。公司能在大型礦用卡車和礦用寬體車兩種主流車型上幾乎同時實現幾個礦區的“安全員常態化下車”，也是產品化程度的註腳。
據介紹，塔格之星成立之初，做的是園區物流業務和部分乘用車底層技術，賺了錢。然而，不壹會兒，塔格之星就在礦區發現了“剛需與政策”加持的寶地。出乎意料的是，該公司放棄了所有其他業務，致力於采礦領域。
這可以說是商業選擇，但也是技術選擇——本質是行業規劃的深度。
塔格之星認為，其競爭優勢根本上來自於在露天礦領域長期深耕形成的核心算法和系統方案的積累，包括傳感技術、調控技術、雲控技術。融合感知用於應對礦區復雜場景，調控控制技術用於應對復雜路況和狹窄路況；雲控技術負責整體調度；自主開發的域控制器保證了整個系統在礦區惡劣工作環境下的可靠性。軟硬件技術的長期積累從整體上保證了系統的安全性和經濟性。
這種選擇也體現在公司的數據思維和閉環思維上。如車輛全生命周期管理、高精度地圖閉環實現、安全機制多重冗余、車地雲閉環等。分眾可以讓方案更快成熟，更深入的切入行業，也可以產生更多的商業模式想象空間。
塔格之星的幾個代表案例
“常態化安全員下車”的快速實現，可以說是“車-地-雲”架構等幾個關鍵頂層技術建設問題的階段性成果。這壹成果的落地，在塔格之星看來，從技術實現維度看，有賴於以下幾個方向的工作:
常態化安全員下車是客戶的需要。但是如何讓客戶對妳有信心，敢讓妳這麽做，其實是安全員正常下車的第壹道難關。
目前礦井無人應用處於L4級別，即在特定的作業設計域(ODD)進行開發。首先，塔格之星從道路、車輛、環境、管理、網絡五個維度建立了對ODD的評價體系。基於ODD的評估結果，塔格之星圍繞安全員下車常態化建立了壹套風險矩陣表，在進行創新嘗試時與客戶溝通可接受的風險項。進而形成安全人員分階段下車的評價體系，將其流程分解為多個階段。
塔格智行說，“有意思的是，我們首先要建立對安全員的信心。”下車之初，第壹階段是“模擬安全員”；這個時候安全員在車上，但是我們要讓他相信系統，除非必要不要手動接管，這樣才能杜絕無效接管，保證數據的真實性和準確性。隨後，安全員下車時間將逐步延長，直至實現7*24小時無安全員正常運行。
感知技術是無人駕駛功能和安全的第壹關。在礦區無人駕駛領域，作業的安全性和連續性是第壹位的，用戶成本並不敏感。面對其獨特的工作環境，融合感知壹直是最佳選擇。
在塔格之星“開谷”方案的感知部分，采用多源異構融合感知，包括毫米波雷達、激光雷達和相機。大型礦卡各個方向部署的傳感器總數超過20個。為了夜間工作的安全，塔格之星還率先將紅外傳感器納入方案。不同類型的傳感器具有不同的傳感優勢，不同來源數據的交叉驗證保證了傳感信息的準確性和可靠性。
“開谷”車輛系統安裝圖
正如塔格之星所說，作為整個無人系統穩定性和安全員下車常態化的保障，他們對整個系統進行了大量的冗余設計，包括線控系統的冗余設計，無人主控制器上的異構冗余方案，以及在每個無人分系統中部署獨立的冗余模塊。在整個方案中，安全冗余設計涵蓋了硬件、傳感、通信等所有核心環節，采用雙冗余甚至多重冗余。在方案的構建中還有壹套獨立於系統的“虛擬安全員”系統。
作為獨立於電子設備的屏障，塔格之星甚至在駕駛艙安裝了“機械腿”。在沒有安全員的情況下，即使控制系統出現故障，機械腿也會作為最後壹道安全屏障，模擬人腿踩剎車踏板完成緊急制動。
在“車-地-雲”的大架構下，車側安全機制、雲側安全機制、地面安全機制本質上也是冗余關系，而不是僅僅把安全功能交給車載系統。
礦區道路和作業區為無結構土路，路面無任何標誌和交通標誌，因此道路變更頻率很高。隨著礦山生產的推進，礦車的裝卸點乃至礦區的地形地貌都會發生變化；路段上的階梯結構和氣候也是有影響的，比如風雨帶來的意想不到的側塌方和浮土下沈，都會導致道路邊界的變化。在這種情況下，高精地圖的實時性和高精度就顯得非常重要，甚至高於開放道路上的相關標準。可以說，地圖的時效性和準確性是安全員下車的前提。因此，礦山無人服務提供商必須具備快速構建實時、高精度地圖的能力。
塔格之星的方案中有壹套高精地圖獨立產品，用來實現高精地圖的全生命周期管理。產品涵蓋地圖素材采集、地圖制作、地圖出版和地圖使用等模塊。高精地圖產品還對靜態要素和動態要素進行了分層，建立了獨立的數據格式。目前，公司正與生態夥伴合作，基於該格式起草相關標準。為了保證高精地圖的可靠性，塔格之星還秉承了多種冗余理念，包括地圖采集車、無人礦卡任務觸發采集等方式。
如前所述，礦區工作環境非常惡劣，寬體車與礦用卡車的壹致性會相對較弱，這也給車輛操控帶來了更高的要求。2017年，塔格之星在完成前期單車測試後，拋棄了工控機方案和普通車載控制器，轉而開發了專門針對礦區的車載控制器。
目前，該系列產品已經發展到第三代。該系列域控制器產品基於車輛規範的組件和模塊，不僅兼容各類工業通信和定位協議，還通過了3C和入網認證，以及中國計量院的環境可靠性和電氣性能及EMC測試，可適應-50 85的工作環境。從結果來看，此輪多礦區、多車輛安全人員下車常態化工作的成功，與上述獨家硬件產品的高可靠性、高性能、高兼容性密不可分。
交通法規的塔格致車載域控制器產品。
塔格之星的大系統研發模式已經形成了數據閉環。公司在智能礦山領域多年的技術積累和商業實踐，使其積累了大量無人駕駛和礦山管理的核心數據。
這些數據也在反哺智慧和智慧，讓他們有足夠的能力在需要的時候提取和識別壹些數據，進而解決他們面臨的問題；讓其設計出更安全、更穩定、更可靠的無人駕駛解決方案，深刻理解智慧礦山的運營模式。
多個礦區齊頭並進，壹批批正常的安全員下車，不僅對產品，對項目交付也是極大的考驗。
“基本上，在五到六個月的時間裏，我們可以讓壹個小組以正常化的狀態運行到安全官那裏。通過去年下半年到今年上半年多個項目的同步實施，我們大大提高了項目交付的標準化、程序化和模塊化。”
塔格之星認為這個時間會進壹步縮短。原因有三:壹是產品越來越成熟，工程自動化程度越來越高，縮短了現場問題調查和解決的時間；同時奇數域的要求越來越低，更加省時。其次，隨著越來越多項目的部署，交付團隊的工作流程已經標準化，工作內容已經模塊化。第三，客戶對無人駕駛的理解越來越準確，踩過去不間斷的成功項目也增強了用戶的信心。它們可以更準確地為現場部署提供支持條件。
紫金巨龍曲龍銅礦無人礦車安裝施工現場
據塔格之星介紹，這次推動安全員下井常態化的煤礦包括幾家大型國有煤礦。目標的達成可以說是雙方共同努力的結果。
“客戶端有壹個專門的團隊與我們並肩工作。我們與客戶壹起評估項目現場，以深入了解壹些存在的問題和雙方需要合作的事項。”
“在項目現場遇到的壹些技術難點，客戶會給出自己以往的經驗，尤其是在車輛控制策略上，客戶會給出手動駕駛時如何做到。這是非常寶貴的經驗，我們可以把它變成相應的算法。”
“在客戶方面，我們始終是學生心態。當自動化技術應用於行業時，我其實不喜歡用‘賦能’這個詞。有句老話叫隔行如隔山，客戶多年積累的行業知識，我們輕易說短短幾年就賦能不合適。”
首先，運行設計域(ODD)依然存在，安全員下車時必須在ODD域定義的範圍內工作。但目前大部分真實操作場景都能滿足上述奇數域的要求，即對於大部分礦區來說，安全員經過必要的調配後可以正常下車。未來對奇數域的要求會進壹步降低，實現更簡單的部署和更極致的體驗。
常態化的“安全員下車”遠不是礦井無人駕駛的終點。安全是客戶考慮的第壹點，其次是效率、經濟和環保問題。以效率為例，目前安全員下車情況下的無人駕駛相比人工駕駛可以達到80%，但未來這個數字肯定需要超過人工駕駛。隨著車輛全生命周期數據的積累，降低油耗，減少輪胎損傷，甚至與電氣化相結合實現更高的經濟效益，節能環保是題中之義。
運輸只是礦山作業的壹部分。無人駕駛是手段，不是目的。進壹步與礦山業務深度融合，將無人駕駛系統完美融入礦山整體生產流程、作業流程和管理中，解決其痛點，帶來管理和生產運營的提升，可以幫助用戶實現真正意義上的無人礦山和智慧礦山。
塔格之星壹直是行業的開拓者和探索者。早期最早實現了礦車無人實地測量和實測，最早實現了編組作業、混合作業和夜間作業，最早實現了礦區安全員下車常態化。未來，塔格之星會在未來創造新世界的道路上走得更快更遠。
2065438+2008年6月，塔格之星完成了白雲鄂博鐵礦1501號國內第壹臺無人礦車的改造。