矿山无人驾驶将迎来规模化应用元年——访北京易控智驾科技有限公司战略副总裁林巧（本刊记者 喜崇彬）

  自动驾驶技术助力工业公司厂内物流运输智能升级——访驭势科技（北京）有限公司副总裁平原（本刊记者 喜崇彬）

  无人驾驶技术在制造业物流领域加速落地——访长沙行深智能科技有限公司联席总裁关健（本刊记者 江宏）

  车联网车路协同技术在无人驾驶应用落地中的价值及发展——访中信科智联科技有限公司整机产品线总监张连栋（本刊记者 喜崇彬）

  随着技术的成熟和成本的下降，在政策的促进下，无人驾驶技术在工业领域加快落地应用。本文简要分析自动驾驶技术的应用场景、市场发展与未来趋势。

  自动驾驶是指利用人工智能、感知与定位、自主控制、智能规划与决策等技术，使车辆、无人机等交通工具能够在没有人类操控的情况下自主完成驾驶任务，也称为“无人驾驶”。采取了自动驾驶技术，可以减少企业的物流用工数量，提高物流作业效率与安全性，提升物流智能化水平。无人驾驶技术经历了数十年的研发与试验，逐渐在商业化应用方面取得突破，特别是低速无人驾驶技术近年来在工业领域的应用呈现加速发展趋势。

  近年来，无人驾驶技术正在从测试示范应用阶段进入商业化应用阶段，应用场景日益丰富。如：

  在矿山，矿区运输作业不仅辛苦，也存在巨大的安全风险，无人驾驶车辆取代司机的需求显著增加；而且，随着矿业大力推进智慧矿山建设，矿山有可能最先迎来无人驾驶车辆的大规模商业化落地。

  在末端配送环节，无人车的应用具有显著的价值，不仅能提高配送效率和安全性，还能降低成本，缓解劳动力短缺的压力，同时推动商业模式的创新。

  此外，在港口，在环卫领域，在农业领域，以及消防、救援、军事等特殊场景下，无人驾驶技术都大有用武之地。

  在工业领域，尤其是制造企业，厂区面积大，生产环节多，原材料仓-生产车间-成品仓之间需要大量的物料运输配送作业。据了解，在封闭的工业园区内，库房与车间、车间与车间短距离、高频次的货物运，目前主要靠司机驾驶各种车辆来完成。为了保证园区内工作人员的安全，避免货物的损坏，园区一般将车辆行驶速度限制在30km/h以下，并要求车辆在行驶中尽量做到平顺、稳定，减少颠簸、急刹急停的发生。采用无人驾驶车辆替换人工驾驶，可以提高物流作业整体质量和效率，提升运输安全性，降低运营成本。目前，在园区与工厂这些封闭/半封闭的低速行驶环境中，无人车已经实现了L4级别的高度无人驾驶。无人车的部署也无需对厂区内基础设施进行改造，可以柔性化实现厂区内物料运输全流程自动化、智能化升级。

  很多行业都得益于无人驾驶技术的应用。如，在化工行业，无人运输车承担化学试剂送检等任务，在运输环节将人从“有毒有害”的环境中解放出来。在烟花行业，无人运输车承担烟花原料与成品的转运等危险任务，保障烟花安全生产。在养殖行业，无人运输车不仅用于运输，还可以用于环境消杀、废弃物转运等任务，有效减少了人的接触。

  当前，制造企业的物流运作模式普遍存在多个痛点，体现在：运营效率低、成本高，人员招募困难，人工作业无法保证及时性和准确性，运输环节存在物料与人身安全风险的不可控，各部门之间物流信息难以实时共享，既影响物流运作的协同性，也难以为物流优化提供有力的数据支持。而且在企业数字化转型过程中，物流系统也加速向自动化、智能化方向发展。无人驾驶技术作为整厂数智化升级的重要技术之一，将为制造企业带来巨大价值。

  在驭势科技副总裁平原看来，制造企业厂内的物料运输对无人驾驶技术有很大需求。她认为，一些制造企业已在产线、仓储物流环节大量应用机器人、自动仓库、AGV等设备，实现了可控可视的物流自动化与数字化。但在车间外的物料搬运和运输环节，仍然采用传统的司机驾车模式，管理和运作很难规格化，企业的数字化也在这里形成断点，无法实现全场景全流程的数字化运营。如果要打通这个堵点，一定是利用无人化技术。无人驾驶技术在工业企业物流运作中一定会扩大应用，提供更加有效、稳定、低成本的物流运输方式，并助力工业企业完成又一次的生产力革命。

  九曜智能联合创始人、首席技术官王雷也在接受媒体采访时表示，当前智能物流技术的应用场景已转向多设备协同、全局无人化的室外复杂场景。随着无人驾驶进入下半场，场景更加细分，商业化落地成为竞争关键。特别是在封闭/半封闭场景中，工业级自动驾驶产品可以实现全天候、全工作链的无人化作业，率先实现了规模化商用，受到了市场认可。

  自动驾驶技术与制造企业的生产和仓储物流的融合不断深化，在助力企业实现降本增效、智能化升级、绿色低碳发展的过程中，也为该技术的广泛应用拓展出巨大的空间，而市场需求的快速增加无疑也促进了自动驾驶科技企业的发展与创新。

  据悉，目前在工业领域，国内大约有数十家自动驾驶技术供应商，选择了细分领域持续深耕。据新战略低速自动驾驶产业联盟的数据，2023年国内低速自动驾驶行业推出超60款整车新品，重点覆盖清洁环卫、矿区、物流配送等多个应用场景；从产品类型看，清洁环卫领域共有23款新车，其次是无人配送领域有8款末端配送车，园区物流领域有7款新车。针对制造企业对无人运输车的功能、适用性、外观等方面的多样化需求，自动驾驶科技企业注重车体模块化设计，以增强可扩展性，适配不同的应用场景；一些企业还推出了厂区智慧物流一体化解决方案，让无人车覆盖厂区物流运输全场景，助力制造企业实现物流无人化、数字化和标准化。

  随着技术的成熟和成本的降低，预计未来自动驾驶技术将在更多工业领域加快商业化落地步伐，这一方面由于市场需求大幅上升，另一方面受惠于政策的大力扶持。近年来，国家及地方政府相继出台了一系列政策和规划，鼓励先进技术、智慧物流、新型工业化等领域加快发展，都直接或间接地惠及自动驾驶技术的发展。此外，资本市场也看好自动驾驶技术带来的商业价值。新战略低速自动驾驶产业研究所根据公开信息的不完全统计，2023年我国自动驾驶领域披露了近140起重要融资项目，融资总额超200亿元。2024年前两个月，据不完全统计，自动驾驶领域已公开了约25起融资项目，融资总额超55亿元。这都将进一步推动自动驾驶技术的快速发展。

  但是，自动驾驶技术的应用也受到技术成熟度、软硬件成本、交通基础设施、网络安全、法律法规、伦理和道德等诸多方面的影响，这些因素相互交织，共同决定了自动驾驶技术的发展速度和应用广度。对于如何更好地促进自动驾驶技术在工业领域的发展，行深智能联席总裁关健认为以下7个话题值得业界深入探讨：

  （1）安全性和规范标准。如何确保无人车在工业环境中的安全性？应制定和遵循哪些规范、标准，以规范自动驾驶车辆的设计、操作和维护？

  （2）数据隐私和安全。自动驾驶技术应用中涉及大量的传感器数据和实时信息。如何保障这些数据的隐私和安全，防止信息泄漏和滥用？

  （3）技术集成和升级。工业场景通常需要多种自动化系统设备相互协同工作。如何实现自动驾驶技术与其他工业自动化技术的有效集成？同时，如何实现自动驾驶技术的灵活升级，以适应快速变化的工业公司的需求？

  （4）人机协同。如何确保自动驾驶系统在工业环境的应用中，与人工智能技术、人机协同工作，以提高整体工作效率？

  （5）可持续性和环保。自动驾驶技术如何助力工业领域实现更高水平的可持续发展和环保目标（如，通过优化运输路线、减少能源消耗等方式）？

  （6）成本效益和投资回报率（ROI）。在实施自动驾驶技术后，企业如何评估其成本效益和ROI？如何衡量技术投入与运营效率提升之间的关系？

  （7）法律与保险。工业公司引入自动驾驶技术后，法律责任和保险责任如何分担？一旦发生事故，如何明确相关责任并进行索赔？

  相信随着技术的不断进步和相关问题的逐步解决，未来无人驾驶技术将在工业领域发挥更大价值，进一步助力制造企业生产方式与管理模式的变革升级。