{"id":86495,"date":"2024-06-23T03:41:43","date_gmt":"2024-06-22T19:41:43","guid":{"rendered":"http:\/\/www.gocpmall.com\/?p=86495"},"modified":"2024-06-23T03:41:43","modified_gmt":"2024-06-22T19:41:43","slug":"l4%e7%ba%a7%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%90%bd%e5%9c%b0%e9%99%90%e5%ae%9a%e5%9c%ba%e6%99%af-_-%e4%b8%9c%e6%96%b9%e8%b4%a2%e5%af%8c%e7%bd%91","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gocpmall.com\/?p=86495","title":{"rendered":"L4\u7ea7\u81ea\u52a8\u9a7e\u9a76\u843d\u5730\u9650\u5b9a\u573a\u666f _ \u4e1c\u65b9\u8d22\u5bcc\u7f51"},"content":{"rendered":"

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● 本报记者王婧涵 随着Robotaxi（自动驾驶出租车）成为市场热点，L4级自动驾驶技术再次走入大众视野。而在乘用车之外，矿山、农田等限定场景中的L4级自动驾驶已提前一步进入到规模化应用阶段。中科慧拓、东风悦享、中科原动力等企业通过端云融合的技术手段，力图解决矿山、港口、农田等不同场景中自动驾驶面临的痛点。 应对人力成本高昂 相较于要在城市核心道路上运营的Robotaxi，限定场景内的L4级自动驾驶在起步阶段的发展更快。中科原动力CTO杨顺告诉记者，“自动驾驶从低速向高速、从非载人向载人、从封闭场景到开放场景，是由易到难的关系。封闭场景下低速非载人模式更容易实现商业化，也能更快落地于一些场景。” 矿区、港口、农田都属于这一类应用场景。道路信息相对简单、人流少、车辆时速低，同时受到驾驶环境影响，驾驶难度大，人力成本高，因此对 无人驾驶 的需求十分迫切。 杨顺提到，他在2019年左右开始创业，并关注农业领域 无人驾驶 时，曾在东北做过调研，那时当地拖拉机手平均年龄为53岁；而最近再去调研发现，拖拉机手的平均年龄变成了57岁。 “时间逐渐推移，并没有新人补充上去，干活的还是那一批人，只是年龄从53岁长到了57岁。”杨顺说，“一个熟练的农机手需要7年时间来培养，而且工作强度很大，没有什么人愿意干。” 中科慧拓副总裁艾云峰也表示，矿山卡车体积极大，满载情况下大概600吨，空载也有200多吨。同时司机在驾驶室内视野非常差，驾驶这样的卡车要经过一年多的培训和学习，目前在矿上驾驶这种卡车的人基本超过45岁，司机也很难招聘。 华经产业研究院表示，以矿区为例，工作环境恶劣，不适合人类工作且现有司机数量不足。 无人驾驶 技术的应用，可以提高矿区运输的效率和安全性，降低事故发生率，提高矿业企业的经济效益和社会效益。 满足特殊化需求 国内对自动驾驶矿卡的研发和探索于2016年开始，2020年左右陆续出现商业订单。目前，国家能源集团下属的宝日希勒露天煤矿、准能集团黑岱沟露天煤矿、中煤平朔集团东露天煤矿均开始使用自动驾驶矿卡协助矿山生产运营。 亿欧智库分析认为，国内矿山自动驾驶企业正加速步入量产交付阶段，商业模式已得到市场验证，运输车队规模已达到了百台级别的体量；在港口采用自动驾驶集装箱货车，两年后综合成本就会低于传统集装箱货车。 虽然起步较快，但多位行业人士也表示，限定场景中的L4级自动驾驶落地并不比小型车容易。港口、矿区、农田等地虽然场景简单，但对安全性或技术的要求很高，且“一地一貌”，需要和城市道路驾驶不同的配套设施。“智能驾驶只是一项技术，要和其他专业技术融合才能在实际场景中落地，进而形成解决不同场景问题的商业模式，提供市场化服务。”有行业人士向记者表示。 在农业领域，从打草、翻地，到洒肥、旋耕、起垄、移栽，自动驾驶仅是 智慧农业 中的一个环节，很多具体的操作技术则需要结合农业 机器人 等技术完成。“自动驾驶通用技术可以给我们提供一些通用的感知方案，运动控制、路径规划方案，但是农业项目中牵扯到很多其他复杂技术，也需要大量有针对性的数据积累。目前世界范围内，在采摘等特殊农业场景的自动化中都还有不少技术难点。”杨顺表示。 同样，在一个大型露天矿山中，虽然已经有不少矿卡可实现自动驾驶，但各种采掘设备，挖机、电铲、钻机和工程辅助设备，推土机、平土机、洒水车以及工程指挥车辆，都还需要人工操作。 因此，仅靠单车自动驾驶并不能真正解决限定场景的特殊化需求，需要通过端云融合方式提供完整解决方案，真正推进无人驾驶的商业化应用。 端云融合赋能自动驾驶 清华大学博士后助理研究员王聪表示，在单车智能中，单车对周围的环境感知能力有限，这导致自动驾驶的车辆本身对周围行驶态势的认知具有较大的局限性。在封闭场景中，自动驾驶也会产生和公共道路不同的作业重点，需要有不同的应对方案。 “以港口运营的无人驾驶集装箱卡车为例，对装载点和卸载点的认知以及多车辆的任务调度是技术重点，而通过平台化运营，请求云端接管车辆是最有效的解决方式。”王聪说。 中汽中心天津检测中心智能网联部专家张志强也提到，车路云一体化可以帮助车辆提前感知并对后续行驶进行规划。灾害天气或者事故等一些单车行驶中比较极端的场景，对端云融合的网联车可能并没有那么难处理，这相当于提升了自动驾驶在限定场景中的安全性。 端云融合方案也是当前L4级自动驾驶在限定场景中的主流路径。 东风悦享旗下能自动装卸箱的“无限星”港口集卡目前已在福建厦门远海码头落地。公司负责人表示，东风悦享关注的不仅仅是一辆车，而是整个“车端+通信端+云端”生态体系的构建。 中科慧拓的自动驾驶矿车目前已在30多个矿区落地应用，总共有超过700台的无人驾驶卡车落地部署，公司构建的端云融合矿山无人驾驶解决方案能通过综合管理系统对所有无人驾驶卡车进行优化调度，提升了矿区生产效率。 根据国家发改委等八部门于2020年印发的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，到2025年，我国大型煤矿和灾害严重煤矿应基本实现智能化，开拓设计、地质保障、采掘（剥）、运输、通风、洗选物流等系统的智能化决策和自动化协同运行；到2035年，各类煤矿基本实现智能化，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。 “到那个时候去这些场景参观的话，里面人的数量会变得非常少，都是自动运行的。”艾云峰说。 （文章来源：中国 证券 报）
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