當一條水脈中的大河滿溢，汩汩小溪也會隨之長出日漸豐茂的水草。
自動駕駛的水脈流淌至今，Robotaxi作為其中體量最大的干流，一直在磅礴洶涌。然而隨著Robotaxi玩家們在近來相繼走入技術瓶頸，資本對其想象力的熱情隨之衰減，2021年，落地成為了自動駕駛賽道內最重要的關鍵詞之一。
這樣的水脈干流導向更迭，同樣微妙地影響著一眾支流生態。
近年來，Robotaxi、干線物流等自動駕駛前景最為廣闊的賽道相繼迎來了空前的落地訴求，然而囿于當前商業化難度較高，自動駕駛行業內一條“名不見經傳”的賽道聚集了不少人的目光。
在礦山領域，無人礦車其實早已乘著自動駕駛的東風發展多年。
天眼查APP顯示，早在2016年踏歌智行就已經獲得了天使輪融資，隨著多年發展，當前賽道內諸如踏歌智行、希迪智駕、慧拓等玩家均已實現了超五輪的融資歷程，2021年，該領域的主要玩家，均獲得了數額不菲的資金注入。新年伊始，慧拓再度獲得近3億人民幣的C輪融資，而據悉，賽道內其他頭部企業的融資工作也在有條不紊地進行中，預期后續也將給大家帶來驚喜。
在Robotaxi正面臨空前的落地化訴求之當下，驀然回首，礦區，這一被譽為“無人駕駛最佳落地場景之一”的領域，能夠承載多少資本想象力？這又是否會成為一條基于落地化訴求而快速壯大的自動駕駛優質細分賽道？頗值得我們探究一二。
中國人在復盤一次成功時，往往離不開對三個要素的探討，即天時、地利、人和。無人礦車之所以能夠成為賽道內的新晉紅人，也大抵離不開由這三個要素擰結而成的優勢合力。
天時：資本對硬科技的寵愛。
對于科技賽道創業公司而言，創業早期面臨的融資挑戰大抵有兩個，一是如何構建自己的技術護城河，二是如何把技術商業化做好。后者是決定了一家企業能否長久存活，而前者所能夠造就的護城河則是談論后者的前提。
我們來看當前無人礦車賽道內融資已超五輪的部分玩家，踏歌智行創始人兼首席科學家余貴珍是北京航空航天大學運輸系教授、博士生導師。
希迪智駕董事長李澤湘是香港科技大學教授，自動化技術中心（HKUST ATC）和機器人研究所（HKUST RI）創始人。
慧拓CEO&聯合創始人陳龍是中山大學數據科學與計算機學院副教授、新加坡國立大學社會機器人實驗室聯合培養博士。
不難發現，這些能夠獲得多輪融資的玩家無一例外，即初創團隊內均擁有業內學術光環傍身的技術大牛。
如果我們用宏觀視角來看，當前世界數字化浪潮掀起的第四次工業革命正在進行，而底層的驅動力正是分布在各個領域的硬科技。
清華研究中心數據顯示，2021年前三季度，一級市場獲得投資金額最多的前三大行業分別是半導體及電子設備、生物技術/醫療健康以及IT。統計中的前三大行業，除了科技還是科技。
在這一宏觀大趨勢下，資本開始重倉硬科技實則不足為奇，繼而散落到各個初創企業里，當硬核科技遇上硬核人才，就為無人礦車賽道帶來了崛起的天時。
地利：礦區場景得天獨厚的落地優勢。
談擎說AI認為，自動駕駛在礦區落地的優勢主要體現在三個方面，一是測試與落地間幾乎沒有緩沖地帶；二是無人化摘除安全風險；三是礦區場景并不會受到交通法規限制。
具體來看，礦區場景對礦車的幾個需求特點：一是路線相對固定，礦車通常是在裝載、運輸、卸料等幾個環節進行機械式的往復；二是場景較為封閉，礦區內安全要求高，礦車往往是封閉場景作業；三是時速要求低，出于對道路環境、載重等因素考慮，礦區內運輸車輛時速往往不超過30km/h。
不難發現，礦區內車輛的運行需求在各個環節都有著更加保守的限制，這就意味著無人礦車從測試到落地的緩沖區更小，從而更容易落地。
在安全問題上，無人礦車存在著車內車外兩方面的優勢。在車外，礦區封閉式作業場景更容易實現無人化，在車內，無論有人無人，礦車本質上是承擔對礦料的運輸工作，無人化后可實現礦區作業的本質安全。
“與乘用車市場不同的是，礦區運輸車輛無需擔心交通法規問題，遵照礦區相關的安全作業規程即可，更加適合無人化作業開展，有助于更快速落地”業內人士向談擎說AI表示。
安全作為自動駕駛的第一要義，礦區場景不僅利于無人化技術從測試到落地的更迭，還能夠將人這一最大安全要素排除，更沒有棘手的交通法規問題困擾，也因此存在著地利上的突出優勢。
人和：無人化改造的剛需與付費意愿。
談擎說AI認為，自動駕駛技術運用到礦山上，給采礦行業日益暴露的兩個痛點提供了解法，一是安全隱患，二是低效管理導致的運營成本損耗。
無人礦車對于整個行業的安全剛需性價值無需過多贅述，礦區運輸是一個高危行業，出現人員傷亡輕則停產整頓，重則取消開礦資質，安全一直都像是懸在行業內所有企業頭上的達摩克利斯之劍，無人化是消除這一風險的最佳方式。
在運營成本上，當前礦山企業主要支出為人力、燃料、與礦車及其維護等重資產成本，無人化解決方案首先可以大幅節省掉人力成本，但這能否進一步優化礦車等重資產成本？
在綜合考量了自動駕駛解決方案開支、車輛重資產的運維、人力等諸多方面因素后，辰韜資本研究報告表示，無論是寬體車還是大型礦卡，運用了無人化技術后基本都可以在一到兩年內收回投資成本，并開始盈利。
雖然這僅是基于無人礦車技術已經發展成熟的前提之下所做出的計算，但當前來看，賽道內諸如踏歌智行、慧拓等玩家已經相繼與包鋼集團白云鄂博鐵礦、國家電投集團霍林河煤礦、、中煤集團等一眾礦企開展了相關合作。
無人礦車能否真正做到為產業降本增效？能取得更“懂行”的礦企們認可，在產業與技術間達到一種人和，不失為最有力的論證。
除此之外，業內人士還向我們表示，無人化也同樣能為礦區作業場景帶來采礦工藝方面長期性的改變，這為行業提供了進一步降低成本的可能性。
自動駕駛最熱門的領域Robotaxi，當前落地難點主要體現在開放場景內的長尾問題與安全、監管間的矛盾。
也因此，隨著當前Robotaxi賽道內單車智能路線的技術瓶頸日漸凸顯，國內以百度為首的部分自動駕駛玩家們已經開始了車路協同相關的探索。
與Robotaxi所不同的是，無人礦車其實早從賽道出現開始，就從未在選擇單車智能還是車路協同上出現過太多的分歧。
無人礦車，云地車協同
談擎說AI認為，對于無人礦車而言，行業普遍將車路協同方案在初期就納入底層系統構建，主要是出于內外兩方面因素考量：
外因方面，對于Robotaxi而言，車路協同往往需要技術企業、電信運營商、云服務供應商等多部位協同，落實到建設中則會牽扯到公路基建乃至整個城市的未來規劃，更不用提未來對路段設備維護的巨大壓力。
而礦區作業較小的場景范圍，較為固定的線路，就為行業在搭建車路云一體的解決方案上，大大降低了建設與運營方面的成本。
內因方面，基于前文所述，在封閉的礦區場景內，無人礦車所承擔的主要任務是運輸礦物，通常是由一套礦區內的統一調度系統指令來進行作業，其統一調控的需求一定程度上高于Robotaxi，也因此，未來有一個中央控制系統來調度保障運輸作業穩定性、協同性，對行業而言是一個剛需。
從行業內玩家們的底層系統構建中我們也能看出這一特點：
以踏歌智行為例，其露天礦無人駕駛運輸全棧式解決方案“曠谷”，以車載系統“睿控”，地面系統“御疆”以及云控平臺“天樞”三個關鍵部位構成。
無獨有偶，慧拓的“愚公”平行礦山操作系統，同樣是以“云”為核心管理樞紐，來協同礦車無人駕駛系統、遠程駕駛系統、V2X車路協同感知系統等多環節要素。
不難發現，調度，是無人礦車賽道相較于Robotaxi本質上的一大差異化需求，畢竟在傳統礦業開采中，調度也一直都是降低安全風險、提高礦區運營效率的一個絕佳武器。
也因此，談擎說AI認為，未來在礦區無人化進程里，圍繞調度問題不斷優化車路云三者間的協配工作，從而使礦區作業不斷實現效率提升，將會是為技術企業提供核心競爭力的重要抓手。
長尾問題：選答題與必答題
盡管在路線方案上，車路協同可以在無人礦車上更容易實現，但其在感知問題上其實與Robotaxi存在著一定程度上的同源困境，這一困境主要體現在無窮無盡的長尾問題上。
對于Robotaxi而言，公路、城市、高速等等現實世界場景環境復雜，存在著大量未知物體識別的長尾問題，Robotaxi遲遲不能商業化，表象因素是法規監管長時間不給放權，但根本因素其實正是在安全性上一直都受制于類似的長尾問題而無法做到最優。
對于無人礦車而言，礦區道路雖然沒有公路復雜，但環境往往惡劣，路況較差且變化性非常大。
就比如無人礦車可以識別路上的一個小土包，那么開上去是否會有翻車風險？每一個小土包的樣子都有差別，這就導致翻車風險系數存在差異，從而對其感知避障算法提出了更具針對性的特殊要求，而且諸如此類的問題其實也是近乎無窮的。
談擎說AI認為，雖然Robotaxi與無人礦車在長尾問題上存在著一定程度的同源困境，但具體來看，如果Robotaxi忽視了長尾問題發生事故，往往有可能伴隨人員傷亡，因此解決長尾問題對于Robotaxi而言是一個必答題。
對于無人礦車而言，解決這些長尾問題其實并沒有那么迫切，畢竟在礦車運輸真正達到無人化后，忽視長尾問題發生事故，最大的損失可能只是在于車輛等重資產的損耗，其更像是一個選答題。
也因此，相較于當前仍在安全問題上鏖戰的Robotaxi，無人礦車賽道已經探索出了部分商業模式，并正在加以實踐。
商業模式角逐
當前賽道的商業模式大抵分有兩種，按照參與度的大小來劃分，分別為一體式無人運輸解決方案供應商，運輸作業工程承包商。
供應商模式主要是銷售技術，技術企業首先是可以與OEM合作研發生產前裝自動駕駛卡車，但更重要的則是與礦企合作，在礦區建立整套軟硬件設施，為礦企培訓相應人員，最終向礦企收取一體式解決方案費用，以及后續的運維、軟件更新升級等服務費。
承包商模式主要是銷售服務，技術企業可以通過自建或是合資模式成立礦區無人化工程承包商，為礦企提供運輸服務，車隊與人員都需要自己構建，最終以運輸費的形式向礦企收取。
在談擎說AI看來，承包商模式其實在短期內對于礦企和技術企業而言，是一個相對更加溫和且可行的合作模式。
具體來看，對于礦企而言，承包商模式里車隊與人員都隸屬于技術公司，任何新技術往往意味著風險因素較高，對于礦企而言，這種合作模式不僅可以實現全程輕資產，面對當前仍不成熟的礦區無人化技術，礦企也無需承擔太多潛在技術風險。
另一方面，對于技術企業而言，雖然重資產與技術潛在風險壓力放到了自己這一邊，但就像是Robotaxi領域從去年開始越來越多的技術企業開始尋求與網約車平臺進行合作，對于技術企業們而言，無論是出租車還是礦區，前期發展的運營經驗都較為匱乏，通過承包商模式讓自己的車隊與人員深度參與，能夠為日后積攢更多運營經驗，同時還能反哺技術突破。
不難發現，承包商模式在短期內可以起到一個技術企業和礦企都能夠各取所需的合作訴求，但若是長遠來看，供應商模式不僅可以讓技術企業輕資產上陣專注技術，也能讓礦企得到更深入的無人化改造。
“我認為兩種模式都不應該放棄，畢竟我們需要面對不同類型、規模的客戶，不同車型的市場。”業內人士表示。
“供應商模式我們主要是服務大客戶，比如國企、央企這些頭部客戶都是供應商模式，但市場上存在大量使用寬體車的中小礦企、土石方外包的客戶，承包商模式在跑通之后，從現金流，業務的可持續性角度來說，也都是有亮點的。”
“比如說承包商模式可能理論上是重資產，要有自己的車隊，但其實也可以用合作來優化，比方說融資租賃，可以多樣化地去操作，也是能夠達到降低成本的效果。”
總的來看，當前相較于Robotaxi，無人礦車的市場規模前景相對較小，與此同時，賽道整體較為年輕，這就意味著未來幾年的行業發展導向，仍會是以技術與產業間的融合為主，然而正是這條小而美的賽道，將有望在未來幾年迎來可觀發展。
畢竟，宏觀自動駕駛賽道發展到了今天，落地，已經是下半場里最為熱切的訴求之一。
本文來自微信公眾號“談擎說AI”（ID:Mr-dushe），作者：鄭開車，36氪經授權發布。
