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矿山|无人驾驶商用落地战 之“矿山模式”

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多年以后 ， 当我们回望2020年 ， 讲述科技和商界故事时 ， 汽车将是一个绕不过去的话题 。
在那一年 ， 新能源造车新势力集体穿越生死线 ， 终迎曙光 。 作为智能汽车最具颠覆性的应用 ， 无人驾驶也从科幻走进现实 ， 商业化图景慢慢浮现 。 百度当家人李彦宏在9月预言 ， 无人驾驶将在五年内规模化商用 ， 真正全面进入人们的生活 。 但如何大规模商用 ， 在2020年 ， 还是困扰整个行业的最大问题 。
2020年10月 ， 矿山无人驾驶运输头部企业踏歌智行宣布完成2亿元B轮投资 ， 让很多人把目光头投向矿区 。 人们惊喜地发现 ， 无人驾驶技术已经悄悄在国内多个矿山实现规模化应用和工程化落地 。 无人驾驶的规模化商用率先在矿山里拉开序章 ， 既在意料之外 ， 也在情理之中 。
在无人驾驶商用进程里 ， 一条可以被称为“矿山模式”的发展路径逐渐清晰 。
落地就是落在场景里 ， 落在市场里 “自动驾驶产业的真正痛点 ， 并不仅仅是技术和法规 ， 更重要的是市场需求和消费者关切 。 无人驾驶要想规模化商用 ， 不能仅仅靠政府圈、技术圈、金融圈、汽车圈的规划与推动 ， 不能仅仅在生产端自说自话讲故事 。 要更多从需求的角度来看 ， 看一看消费者迫切要解决的问题 。 ”
踏歌智行创始人兼任首席科学家余贵珍教授说出了业内很多人的心声 。 无人驾驶到底应该遵循“城市中心论” ， 走技术至上的理想主义道路 ， 还是投身细分场景 ， 走应用为王的务实主义道路 ， 曾经是人们热衷讨论的话题 。 踏歌智行的选择很干脆 ， 他们迅速离开城市 ， 毅然投身矿山 。
不落地 ， 无科技 。 高大上 ， 不如用得上 。 有人在聚光灯下讲故事 ， 就一定有人在聚光灯外干实事 。
应用是科技的最佳表达方式 。 无人驾驶说到底是一种应用 ， 最后也一定要驶入现实场景 。 无人驾驶这条路能不能跑通 ， 能不能规模化 ， 场景是入口 ， 需求即价值 。 落地是落在场景里 ， 落在市场里 。 “接地气”指的是能回应市场的需求 。
比起无人驾驶 ， 余贵珍教授更喜欢说自己从事的行业是无人运输 。 驾驶更像是一种技术 ， 而运输更贴近应用 。 技术和产品都要为应用服务 ， 而应用要切中市场痛点 。 从这个角度来说 ， 矿山当之无愧 ， 可以称之为无人驾驶的风水宝地 。
矿区运输存在三大痛点 。 一是 ， 人力成本高 。 矿区环境恶劣 ， 司机老龄化严重 ， 年轻司机从业意愿低 ， 24小时作业要求每辆运输车要配备3—4个司机 ， 招工难 ， 管理难 ， 成本高 。 二是 ， 安全成本高 。 矿卡车型巨大 ， 盲区多 ， 晚上作业容易疲劳 ， 伤亡事故频发 ， 而安全又正是大型矿企不能触碰的红线 。 三是 ， 运营效率低 。 矿山的传统作业模式 ， 智能化和信息化程度低 ， 调度难 ， 效率低 。
矿企对无人运输的需求几乎可以算得上是刚需 。 加上露天矿区相对封闭 ， 路线固定可管控 ， 基本上都是点对点运输 ， 运输速度低 ， 拉货不拉人 ， 在技术实现和安全保障方面 ， 具有天然优势 。 在道路法规上 ， 矿山限制也少 。 另外 ， 相比于大矿卡的成本 ， 无人驾驶的改造成本占比不大 ， 大型矿企的订单数额和支付能力都有充分的保证 。
因此 ， 当大部分无人驾驶企业还没找到意愿强烈的“买方”时 ， 踏歌智行就已经为矿山客户创造了可观的经济价值 ， 率先打开了无人驾驶商用落地的局面 。
能扎根 ， 能开花 ， 才是真落地 场景是入口 ， 也是门票 。 但进场以后 ， 要做的事还有很多 。 自动驾驶的落地进程 ， 是场马拉松 。 商业化难度和技术壁垒 ， 远比想象的要更复杂 。 市场的需求度和技术的可行性 ， 只证明了在这里可以有所作为 ， 但故事才刚刚写好开头 ， 接下来的路还有很远 。
技术和市场不是一锤子买卖 。 技术只有满足了市场需求 ， 企业才能实现持续有效的盈利 ， 具备自己造血功能 。 矿区智能化需要的不仅是自动驾驶技术本身 ， 而是产品提供商、运营服务商、以及全栈式解决方案提供商 。 这也是踏歌智行对自己的定位 。
一方面 ， 踏歌智行通过自动驾驶解决方案 ， 让矿卡和宽体车实现无人化运输 。 办法有两个 ， 一个是“嵌入式CAN线控” ， 一个是“无人驾驶机器人” 。 另一方面 ， 踏歌智行通过搭建技术运营平台 ， 为矿区提供云端作业的管理运营服务 。 以云端调度、车联通信、车载终端的整体协同规划 ， 打造了一个无人驾驶运输全栈式解决方案“矿谷” 。
每一个应用场景都有自己的特点 ， 因此也会有自己的壁垒 ， 这壁垒还不仅仅是技术上的 。
矿山场景不仅仅是一个道路场景 ， 而是一个封闭的作业场景 ， 每一个矿都有不同的设计地图、开采方式和工作流程 ， 再加上矿卡生产商、能源公司、矿区所有者、运输队等各方资源与利益牵扯 ， 让矿山无人驾驶的落地应用成了集合了各种复杂因素的系统工程 。 除了先进的自动驾驶技术 ， 还需要强大的商务拓展能力、方案定制能力、工程化能力、运营服务能力以及项目交付能力 。
这是一个需要深耕的市场 ， 只有在资源、数据、经验上不断积累 ， 才能形成先发优势 。 方案能力和服务效率 ， 都对市场的占有率有重大的影响 。 也就是说 ， 无人驾驶企业得切实把技术真正转化成生产力 ， 并最终保证了生产效率的提高 ， 商用化才算是真正落地 ， 扎下了根 。
打磨产品、迭代技术 ， 完善方案 ， 提升运营服务能力 。 短短几年 ， 踏歌智行在矿山稳扎稳打 ， 建立了属于自己的商用“根据地” 。 仅一年内 ， 他们就先后与包钢集团 ， 同力重工、北方股份、中环协力、国家电投等大型矿企签订了超亿元商业合同 ， 后续订单超3亿元 。 从2018年首次矿用到2020年 ， 短短两年踏歌无人驾驶矿卡已经实现6百多天无事故运行 ， 累计无人驾驶2万余公里 ， 运输矿石土方10万余吨 。
打开边界 ， 从封闭走向开放 在很多人看来 ， 似乎只有全民出行服务商才是无人驾驶企业最高贵的名片 。 城市开放道路是无人驾驶企业未来的星辰大海 ， 而细分的场景应用最多只能算是一个湖泊 。 每一个细分场景 ， 到底有多大的蛋糕 ， 多远的未来 ， 一直是许多业内人士关心的问题 。
事情看起来比我们预估的要乐观 。 最新统计数据显示 ， 仅全国露天矿的土石方运输就有3000亿的市场空间 ， 而矿车无人化前后端改装的市场规模也在3000亿以上 。 作为一个急需科技升级和赋能的传统行业 ， 无人驾驶技术创新正在改写整个露天采矿行业 。 借着新基建的东风 ， 随着5G、AI、和云计算等前沿科技的推进 ， 智慧矿山的市场空间还在不断扩大 。
余教授认为 ， 无人驾驶行业 ， 无疑是属于未来的 。 每一个单独的细分场景 ， 看起来或许不够大 ， 但整体市场无限广阔 。 现阶段 ， 得先让自己活下来 ， 还要活得好且活得久 ， 这样才能从现实走进未来 。 场景碎片化的市场 ， 更需要把内功练好 ， 把核心做到极致 ， 然后才能打通不同业务场景 。
对于踏歌智行来说 ， 目前在需要做的事 ， 似乎很简单 。 埋头打磨运营场景 ， 强化在技术层面的创新优化 ， 加速产品量产和功能升级 ， 优化供应链体系 ， 强化工程交付能力 ， 不断满足矿区无人运输规模化应用需求 。 在场景中挖掘有效的商业价值 ， 专注与把优势变为胜势 ， 构建自己的商业版图 。
毕竟 ， 在矿山无人驾驶领域 ， 他们现在所付出的努力 ， 都是他们今后发展的护城河 。
【矿山|无人驾驶商用落地战 之“矿山模式”】同时 ， 踏歌智行也正在积极联合产业上下游企业 ， 与各方力量一起 ， 共同搭建矿山无人驾驶的行业标准体系 ， 构建智慧、和谐的产业生态 ， 推动行业持续和良性发展 ， 开拓边界 ， 把蛋糕做大 。 以矿区为“根据地” ， 辐射全国 ， 放眼未来 。
纵观踏歌智行的崛起 ， 梳理它的商业逻辑 ， 你会发现无人驾驶商用落地进程中的“矿山模式” ， 很有当年毛主席农村包围城市、建设革命根据地的果决与智慧 。 当人们都热衷于“城市中心论”的时候 ， 踏歌毅然选择了矿山 。 当人们还在讲故事时 ， 踏歌已经迅速在矿山站稳脚跟 。 这种尊重“国情”、实事求是的务实打法来自于对市场需求与技术现状的深入洞悉和精准把握 。
有多少弹药 ， 就打多大仗 ， 有多大心量 ， 就有多大的边界 。 投身市场 ， 找到一个精准的需求点 ， 把功能和场景结合 ， 让技术迅速落地 ， 稳扎稳打 ， 建立根据地 ， 然后 ， 星火燎原 ， 攻城略地 ， 这是踏歌智行的决胜关键 ， 也是他们未来发展的思考逻辑 。
余教授透露 ， 按照目前的市场需求强度、产品迭代速度、企业融资节奏和业务发展状况 ， 公司有信心在一两年内具备科创板上市条件 。 未来五年 ， 踏歌智行将继续在矿区发力 ， 培育国内市场 ， 进军国外蓝海 ， 同时计划从矿内走向矿外 ， 争取矿内开花矿外香 ， 国内开花国外香 。
“矿山模式”可以复制吗？ 多场景驱动无人驾驶真正实现商业化落地 ， 正慢慢成为行业共识 。 特定场景的无人驾驶 ， 技术和法规要求偏低、市场需求更大、实现落地更容易 ， 因此绕开政策法规、地理环境等复杂因素 ， 从特定场景的需求入手 ， 从而迅速实现商业落地 ， 以带动整个行业的发展 ， 逐渐成为越来越多企业的优选项 。
无人驾驶的规模化商用率先在矿山里拉开序章 ， 既在意料之外 ， 也在情理之中 。 意料之外的因素主要来自于商用需求 ， 市场的外部助力之大超乎想象 。 而情理之中的因素 ， 主要在技术和法规层面 ， 无人驾驶经过多年的发展 ， 早已具备了在特定场景里批量落地的内在条件 。
矿山场景之所以能够拔得头筹 ， 得益于无人驾驶企业在市场需求和技术实现之间 ， 找到了最佳平衡点 。 这种平衡集合了技术水平、市场需求、历史时机、行业特征等诸多因素 ， 暗含了一种必然性 。 即便在国外 ， 矿山也是无人驾驶最先商用场景 。
作为最早实现规模化商用落地的场景 ， “矿山模式”是目前走得最快最稳的一条路 。 这条路能不能快速复制、延伸至其他场景 ， 并获得新的成功 ， 是值得整个行业去思考和验证的 。
目前 ， 无人驾驶可能率先落地的特定场景主要有矿山、港口、无人环卫、无人巴士、干线物流、无人配送、封闭园区物流、自动代客泊车等 。 所有这些场景里 ， 在客户拥抱无人驾驶的意愿强度和市场需求紧迫性方面 ， 几乎都难以与矿山相提并论 。
但市场在不断发展 ， 随着中国经济的智能化转型 ， 很多行业都已敞开怀抱 ， 准备积极拥抱无人驾驶技术 。 在港口、干线物流、智能农机、无人环卫等领域 ， 市场对无人驾驶的需求度都在急速攀升 ， 这些行业的大规模商用预计很快就会到来 。
把“矿山模式”横向复制到其他业务场景 ， 除了着眼市场需求之外 ， 还应从技术落地层面考量 。
矿山场景的技术实现难度与运营复杂程度 ， 一点都不亚于港口、园区物流等场景 。 这些场景因为环境简单、技术实现难度低 ， 以及市场规模更大等优势 ， 最有可能在短期内迎来无人驾驶规模商用 。 像踏歌智行这样已经在其他商用领域站稳脚跟的企业 ， 如果想要快速打通其他业务场景 ， 港口、园区及干线物流 ， 或许将成为它们自我复制、快速扩张的新战场 。

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