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“少人則安、無人則安”已經成為生產型企業的一種共識和愿望，因而，那些對運輸環節無人化需求最緊迫的生產型企業，也將成為全自動駕駛技術最先落地的場景。 本文要點： 1.對礦企來說，司機意外死亡引發的停產整頓、全員扣獎金、甚至領導被免職已成為不能承受之痛。因此，哪怕成本一時半會兒還降不下來，礦企也有很強的動力擁抱無人駕駛。 2. 在國內的礦山無人駕駛公司中，易控智駕是一個“另類”——創始人是非技術出身，并且，商業模式、合作伙伴、供應商、合作車型、應用場景、運輸標的方面也更為聚焦。 3.易控智駕有40%的技術人員長期駐在礦上，駐礦人員比例，是同類公司中最高的。多名技術人員稱，他們有60%的工作時間都是在無人車上度過的，有時干脆就在車上改代碼了。 3. 做運營商雖然前期需要的投入比較大，并且風險也比較大，但一旦做成了，天花板比較高、并且壁壘也很高。易控智駕創始人Wason和蔚來資本總監呂元興都以京東物流為例說明了走重資產模式的必要性。 5.易控智駕并不擔心做Robotaxi或自動駕駛卡車的公司會進入礦山的賽道對他們進行“降維打擊”。因為，“做礦山無人駕駛是臟活累活，而我們吃過的苦、受過的累，就是壁壘”。
國內最先迎來量產自動駕駛車隊的，并不是經過智能化改造的高速公路，而是內蒙古和新疆一些偏遠的礦山。 無論是從市場規模還是工作環境看，礦山都位于無人駕駛技術落地場景“鄙視鏈的最底端”，存在感很弱。然而，有一批身份光鮮的人正在扎根這一市場。 他們之中，有985高校的教授、有中科院的研究員、有無人駕駛領域的先驅，還有“80后”連續成功創業老兵。 無人駕駛礦用車在產業鏈中的位置，跟這批人身上的光環形成了“鮮明的反差”。但從市場的反饋來看，這些沒有去追求“高大上”的人，反而可能成為最早一批從全自動駕駛技術中掙到錢的人。 現在，自動駕駛圈已有一個共識：技術落地最容易的是港口物流、礦山物流等封閉場景。其中，從需求彈性的角度看，無人駕駛礦用車的規模化應用更是迫在眉睫。 對礦企來說，司機意外死亡引發的停產整頓、全員扣獎金、甚至領導被免職已成為不能承受之痛。因此，哪怕成本一時半會兒還降不下來，礦企也有很強的動力擁抱無人駕駛。 這里所說的礦山，特指露天礦，無人車在露天礦中主要應用于土方的剝離運輸環節。以煤炭業為例，土方剝離成本占了煤炭開采成本的60%以上，這也是煤炭開采中工作量最大的環節——平均每產一噸煤，就需要剝離7-8方土。 2018年，全國共有露天煤礦450座，產量9.5億噸，而到了2019年，產量則達到了10億噸，對應的土方運輸需求為70-80億方。按運輸成本為4.5元/方算，自動駕駛公司若直接以運營商的身份為礦企提供運輸服務，則市場體量為315-360億元/年。 看起來，這個市場沒有干線物流市場那么大，但玩家的數量也要少得多。目前，這還算是一個藍海市場。盡管往后還會有新玩家陸陸續續加入進來，但行業壁壘也不是輕而易舉就可以克服的。 礦山：無法承受的“有人駕駛”之痛 如果各行各業的司機之間有一個鄙視鏈，那礦山車的司機一定處在這個鄙視鏈的最底端。這很容易理解，在薪水相當的情況下，一個體力勞動者的職業尊嚴感，往往是由他的工作環境決定的。 在礦山上，大型礦卡司機的薪水在12000元/月以上，而占主流的寬體車司機的薪水只有8000元/月，比做干線物流的卡車司機還要低一些；而其糟糕的工作環境，則導致很多作業人員都罹患不同程度的職業病—— 比如，吸入甲烷、含硫有害氣體、礦物粉塵引發的塵肺病，車輛顛簸、飲食作息不規律引發的胃病和腰椎間盤突出等。 在薪資和環境的雙重影響下，礦山司機的流動率特別高。如內蒙古鄂爾多斯某露天礦有700名司機，在一年內流動的就有500人。而比司機流動性高更嚴重的問題是，年輕人都不愿意來礦山當司機。 根據有關規定，礦山運輸車屬于工程機械，而駕駛工程機械車的前提是必須先有駕照（B照）。可是，有B照的人，應該就去開工作環境更好、薪水也相對更高的卡車（干線物流）了，為什么還要來到這種惡劣的環境中開礦車呢？ 現在，全國范圍內，礦山車司機的平均年齡在52歲左右，而平均學歷則在初中以下，總體素質不高，這導致礦方/施工方對司機的日常管理工作難度非常大。 一位在礦山做過多年車隊管理的人士說:每次參加安全會議的時候，都有不少司機在睡覺，或者在玩手機。 礦上生活十分單調，沒有什么娛樂方式，司機們一閑下來就喝酒，喝酒的過程中，一言不合就會打起來；并且，喝太多了，第二天也沒法上工。 一位在鄂爾多斯某煤礦做過多年現場管理的人吐槽：在我們礦上，有一次下雨，三位司機請假出去喝酒，一連三天找不到人影，結果，我們接到派出所電話，說這三個人因嫖娼被抓了，要礦上拿錢去贖人，每個人交6000元。 “嫖娼還是小事，萬一喝酒后跟人打架，回來的時候缺胳膊少腿的，我們如何向人的家屬交代呢？”上述人士無奈地說。 此外，礦上雖然比較封閉，但在數十輛、上百輛車同時跑的情況下，駕駛環境并不簡單，更何況，礦上的路崎嶇不平，顛簸特別嚴重。為節省成本，礦方買的車一般的是手動擋的，在上下坡需要換擋的時候，遇到顛簸，換擋有可能失敗。 上坡時，若前車換擋失敗，這輛車便可能往下溜，然后，后面的車就遭殃了；下坡時，如果是后面的車換擋失敗往下溜，則可能跟前方的車追尾。這兩種情況下，都有可能發生連環追尾。 但這還不是最危險的場景。運土車輛最危險的時刻往往是在最后的卸土環節。 露天礦里的排土場，并不是一片平地，而是一個個深溝，通常，土都要被倒進這些20-30米深的溝里。溝的邊緣部分是30厘米高、豎截面為三角形的“擋墻”，說是擋墻，其實只是疏松的小土堆的延長版。在倒土的時候，車輛的后輪胎需要輕輕地貼著擋墻的內側。 后輪到哪個位置了，司機是通過后視鏡來確定的。再認真的司機，都可能有眼花的時候，更何況是平均年齡超過52歲的礦山車司機。這意味著，車輛很難精準地停靠在合適的位置。 如果離擋墻的邊緣太遠，土便不能全部倒入溝里；如果后輪碾在擋墻上，則一不小心就會讓整輛車都掉進溝里。 在一些管理比較規范的大型國有煤礦，為了確保安全，一般寧可讓車輛在離擋墻邊緣還有點距離的位置就卸土。對不能倒進溝里的那部分，通過推土機來解決。但一些中小型煤礦，為了節省推土機，則要求倒土的過程全部由車輛自己完成。 這可難為司機了。可以說，在卸土環節，很多司機都是在拿命換錢。尤其是在夜班（24：00到次日5：30時段）的時候，司機很容易犯困，稍有不慎，便可能使車輛后輪碾過擋墻，從而發生危險。 前幾年，在山西某露天煤礦，一位司機在卸土時的倒車環節，一個后輪已經貼擋墻上了，另一個還沒貼上，駕駛員從后視鏡里只看到了沒貼上的那一個，踩了一腳油門，結果，連車帶人一起掉進后方的溝里了。 幸好，人沒出大事，但第二天把車從溝里撈上來，也耗費了大半天。而且，那是一輛總價3000多萬的大礦卡，僅駕駛艙維修就花了100多萬。 當然，卸土環節真實的死亡案例并不少，只不過，由于礦山死人是一件極為敏感的事情，知情者都表示“不敢說”。 實際上，人員死亡的事時有發生，只不過很多礦企在出現人員死亡之后，都瞞著不報，而是通過給死者家屬一筆巨款來“私了”，因此，外人很難得知真實的死亡數字究竟是多少。 為什么死亡事件在礦企如此敏感呢？ 因為，根據國家的生產安全監管政策，一個煤礦，只要有一個人因安全事故死亡，整座礦便被要求停產整頓數個月，這停產數月，礦企的經濟損失便達幾千萬，甚至上億；嚴重的是，直接吊銷采礦許可證，并且，以后再也無法獲得開礦資質了。 在一些國有煤礦，管理者們還得擔心自己的前程會因安全事故受到影響，甚至，管理者們承擔刑事責任也是常有的事。 以前，國家對煤礦企業的考核還有一個“百萬噸煤炭死亡率”的指標，就是說，每產一百萬噸的煤，多少數量以內的人員死亡是“可以接受的”。但現在，這個詞不怎么提了。零死亡，是現在國家對煤炭生產安全監管的核心目標之一。 從2006年開始，國土資源部、國家發改委、國家能源局、科技部、國家煤礦安全監察局等機構就有一系列關于建設智慧礦山的政策，其中一項關鍵內容便是通過使用無人駕駛技術來減少人員傷亡。 去年，發改委和科技部還向幾個大型礦企發放了5000-6000萬元向5G 數字化轉型的補助。 最新的一項政策是，2020年3月份，發改委等八部委又發布了《關于加快煤礦智能化發展指導意見》，其中提到：到2025年，大型露天煤礦實現智能連續作業和無人化運輸。 而從筆者調查的結果來看，那些飽受“司機難管”和“死人后損失慘重”之苦的礦企和為礦企做土方運輸的工程公司，也都愿意積極擁抱無人駕駛技術。只要技術成熟，經過驗證是安全的，哪怕在剛開始成本比人工成本還高，他們也愿意嘗試。 當然，除安全事故減少帶來的巨大收益之外，無人化的直接收益也是非常可觀的。一位工程公司的項目負責人給筆者算了一筆賬： 每輛車配2名月薪8000元的司機，他們一年干10個月，薪水就是16萬；而一個挖機通常對應4輛礦車，共8個司機，一年薪水64萬。這意味著，運輸環節無人化后，一組設備每年可省掉司機成本64萬。 要知道，運輸車輛司機的人數往往占施工方人數的70%左右。一位在某大型煤礦工作過的人說，那個礦上共有設備273組，每組配11個人，其中8個為車輛司機。 同時，在司機減少后，礦上不僅可節省一大筆后勤保障成本，而且還免去了在產能低谷期時裁員的煩惱。 并且，在技術成熟之后，由于駕駛更加平穩， 無人駕駛還可使燃料成本下降10%以上、使車輛維護費用降低10%、使輪胎磨損降低25%（巴西著名鐵礦石生產和出口商淡水河谷公司的數據）。 此外，在無人化后，由于省去了交接班、吃飯及參加日常的安全會議的時間，車輛的實際有效工作時間增加了不少。 比如，澳大利亞礦業技術集團項目經理 Richard Price 在2017年初稱，在他們礦上，在人工駕駛下，每輛礦卡每年可工作5500-6000小時，而在無人化后，每年能工作7000小時。 最后，在無人化之后，車隊調度的效果也會更好。 當前有人駕駛的車隊也有調度系統，調度系統直接指揮的對象是司機，但司機有情緒，不按規定操作怎么辦；無人駕駛的話，調度的對象就只有車輛，問題就簡單得多了。 2019年9月，已經跟卡彼勒合作使用無人駕駛礦卡達七八年的澳大利亞鐵礦石出口商FMG表示，無人運輸的效率比傳統人工運輸提升了30%。 易控智駕，一個“另類”的市場參與者 無人駕駛礦用車，在國內還是最近兩三年才出現的新事物，但在澳大利亞和巴西等國家的礦山上，則已經有七八年的歷史了。 自2008年以來，日本的小松和美國的卡特彼勒陸陸續續向智利、澳大利亞、巴西、加拿大等國的礦山（主要是鐵礦、銅礦等）投放了總共約300臺大型無人駕駛礦車，累計運輸礦石超過40億噸。 值得一提的是，卡特彼勒的無人礦卡背后真正的功臣是谷歌無人駕駛項目元老、自動駕駛初創公司Aurora創始人Chris Urmson和Argo.ai創始人Bryan Salesky——這兩人都曾是卡內基梅隴大學隊在2004-2007三屆DARPA自動駕駛挑戰賽的骨干，他們在離開卡內基梅隴大學、加入谷歌之前這段時間做了卡特彼勒的項目。 此外，Velodyne的激光雷達，最早也是賣給卡特彼勒的。 除小松和卡特彼勒外，美國特雷克斯-優尼特瑞格、日立-尤克力德、德國利勃海爾等公司也在這個市場上占有一席之地，沃爾沃也在試圖進入這個市場。 與國外的無人駕駛礦用車市場主要由重型機械制造商主導不同，在國內，這個市場則是由踏歌智行、慧拓智能、易控智駕、伯鐳科技、希迪智駕、拓疆者等AI初創公司推動的。 影響力比較大的是前三家。 其中，踏歌的創始人余貴珍教授為北京航空航天大學交通運輸系系主任，踏歌的團隊中也有多名北航的博士和碩士。 慧拓創始人王飛躍教授是全球礦山無人化的先驅，早在上世紀90年代，他便帶領團隊承擔了卡特彼勒大型野外裝載車的自動化項目，完成了全世界第一輛無人駕駛大卡車，并應用到了必和必拓的礦山作業中。 而易控智駕創始人Wason，則是一位連續成功創業者。他在2012年創辦的公司，連續多年實現年銷售收入超過10億元，2018年更是突破15億元，實現利潤2億元。2015年，Wason瞄準互聯網+汽車領域，創立了最早一批互聯網+汽車的公司，2018年銷量達到3萬臺。 此外，他還是上市公司寶通科技(300031.sz)的第二大股東，該公司是礦用運輸設備生產商，也是神華集團的A類供應商，每年為神華集團提供近2億元的礦用設備，另外，礦業巨頭公司澳大利亞力拓集團也是該公司重要客戶之一。 然而，在幾次創業中，Wason從沒有做過技術。在自動駕駛圈，這挺罕見的。 去年3月份，有一次跟Wason閑聊時，筆者曾問：“大多數自動駕駛公司的創始人都是技術大牛，有的甚至憑借個人在圈內的號召力聚攏起一批技術大牛，作為一個不懂技術的創始人，你的核心競爭力是什么？” Wason很淡定地說：管理能力。 當時，筆者雖然嘴上沒說什么，但內心里或多或少有些嘀咕：“在一個技術驅動型的產業里，管理能力可以成為核心競爭力嗎？這大概是一個技術盲的自我安慰吧？” 但在觀察了很多自動駕駛公司內斗、核心人才頻繁離職的現象（擴張過快，組織建設、文化建設沒有跟上）后，筆者開始理解Wason所說的管理能力是什么意思了。 Wason雖然不懂技術，但他可以跟技術大牛一聊就兩三個小時。而且，能把一幫資深技術專家聚攏在一起。 今年1月份的電動車百人會期間，筆者跟易控智駕的兩位朋友聊一些行業八卦，當時有人設想某兩個牛逼的自動駕駛初創公司合并了會怎樣，然后他自言自語：“兩位創始人都是牛人，在一起肯定誰都不服誰，誰來當CEO是個問題。”這時，另一人開玩笑說：“可以讓Wason來當CEO啊，這兩個技術大牛都服Wason！” 當時，筆者很好奇地問了一句：“原來，在你們眼里，Wason是個劉邦式的人啊？” 話說，去年4月，硅谷AI產業研究者Alex Ren在一篇文章中說：無人駕駛圈團隊內斗跟“文人相輕”有關。當時，筆者跟Wason聊起這個話題時，他十分自信地說：我們團隊不存在這種問題。 Wason把70%的時間都花在尋找優秀人才上面。他說：“找人的環節多花點時間，彼此多點了解，產生信任，后續共事就簡單輕松了。極度求真、極度透明，也是我努力為易控智駕打造的工作環境”。 Wason不僅能讓技術大牛們信服，也很注重提供適合這些人發揮才干的環境。 在3月份的一次交流中，Wason提到：“未來，我們招的所有人，包括HR和財務，都要去礦上當一段時間的安全駕駛員，這樣，他們就能聽得懂別人說什么了，也對同事更加有同理心了。“ 讓財務做安全駕駛員，是希望他能理解業務、支持業務，而不是為了自己的KPI，老是想著拿條條框框去限制業務部門。讓HR去做安全駕駛員，是希望他能理解同事的不容易，做好服務工作，而不是以為自己掌握了別人的生殺大權就高高在上指手畫腳。 Wason甚至認為，后續得招聘一個理工科畢業、寫過代碼的HRBP，這樣，人資部門對業務需求和人才招聘的理解會更到位一些。 截至4月底，易控智駕共有幾十人，其中技術人員占比近90%，非技術人員包括Wason在內，只有寥寥數人，甚至連一個專職的行政也沒有。 去年，央視曾經找到易控智駕做專題，但易控智駕方面沒有專門做PR的人員，就放棄了。負責商務的龐東君曾向Wason提出招一個品牌相關的同事，但Wason一直堅持不招。 Wason認為，嚴格控制非技術人員的數量，一方面可以節省成本，另一方面也可以避免人浮于事、效率低下，并讓每個人的潛能最大化。 龐東君常開玩笑說自己被老板壓榨了，但Wason對筆者說：“東君一個人做的事，抵得上別的公司5-7個人。” 當然，龐東君一個抵得上別的公司5-7個人的背后，是他們使用了“杠桿”，使商務開拓成本大幅度降低。 作為連續成功創業者，Wason很善于調動起產業鏈上的朋友一起參與到易控智駕的事業中。現在，很多礦企的人、主機廠的人、工程公司的人都在幫易控智駕介紹合作伙伴、客戶、候選人。 4月上旬，筆者在易控智駕位于內蒙古鄂爾多斯的測試場那兩天，曾當過礦長、現在在做傳統礦山機械的當地人郝先生受Wason的委托帶筆者去考察煤礦現場，走訪了好幾處典型露天煤礦，他頻頻向礦上的相關負責人提及“我們這個無人駕駛”。 Wason還曾拜訪過幾位中國礦業大學的王牌教授，聊得特別投機，那些教授一興奮就會直接打電話給他的學生介紹起易控智駕的無人車。而接電話的學生，可能就是某個礦企的董事長、總經理。 跟煤礦這種特別傳統的產業合作，在很多時候，商務拓展能力可能比技術能力還重要。幸運的是，易控智駕在這方面的競爭優勢已經初現端倪了。 許多公司既想做運營商又要做技術供應商，既做寬體車又做大型礦卡（慧拓跟徐工的合作項目，甚至還包括挖機），并且在后裝市場上投入很多精力，而合作的車企也有好多家。 在場景方面，這些公司不僅做煤礦，還做鐵礦、銅礦、沙石礦，甚至，有的不僅拉土方，還拉礦；有的甚至還計劃同時走出礦山，做公開道路上的物流。 而易控智駕每一階段都顯得非常聚焦。如下圖  Wason說，聚焦的好處顯而易見。 比如，車輛類型方面，易控智駕只選擇寬體車，而不接觸大型礦卡。因為，前者每年的增量有1萬輛左右，而后者的增量僅有200-300輛。 比如，車輛供應商方面，由于易控智駕目前只跟同力重工合作，就跟對方上上下下都很熟悉。Wason多次跟著同力重工總工牟均發去煤礦現場了解寬體車的應用場景，也了解了整個寬體車的發展史，深感創造一個新產品的不容易，并意識到“寬體車發展過程中經歷過的艱辛，無人駕駛也會經歷一遍的”。 Wason說：“同力重工對我們的支持力度很大，許總、牟總給我介紹了不少產業鏈上的朋友。但如果是同時跟多家主機廠合作的話，就跟誰的交情都不深，溝通成本會很高。并且，同時跟多個主機廠溝通，也很占用團隊的精力。“ Wason還說，之前覺得做礦山自動駕駛的壁壘是自己能搞定多少礦主，但現在發現，跟主機廠的綁定也很關鍵。 應用場景方面，中國最大的黃金生產企業、第二大銅生產企業紫金礦業曾向易控智駕發出過測試邀請。Wason老家就在紫金礦業的邊上，“我在家里發個定位，系統常常會顯示‘紫金礦業集團總部’，家里有很多同學、朋友、親戚都在紫金礦業工作。” 但Wason認為，現階段最好還是聚焦于露天煤礦比較好，因此，并沒有去紫金礦業做測試。 此外，不同行業的場景對技術的要求有不少差別。如果同時做煤礦、鐵礦和有色金屬的話，我們團隊需要花很多精力去了解這些行業，而且了解得還不透徹。”聚焦露天煤礦的好處是，這一階段只需要熟悉煤礦圈的知識和人，容易理解得更深，跟這些人聊好了，他們也更樂意替我們背書。“ 還有，國內的露天煤礦集中在山西、陜西、內蒙古、新疆一帶，圈子里的人相互都認識，這對易控智駕通過口碑效應打造品牌也比較有利。 可以說，業務上的聚焦，也在客觀上降低了很多商務成本。 Wason認為，現階段不做鐵礦和有色金屬礦等，并沒有損失什么，因為，在所有的露天礦中，露天煤礦的產量最大，占比90%，鐵礦占7.5%，其他的都很少；而鐵礦、有色金屬礦等不僅產量低，而且土方剝離的難度太大，投入產出比太低。 前段時間，Wason算過一筆賬： 僅國內市場，煤礦上的土方運輸市場體量就超過300億元/年，我們專注做這個，市場占有率達到30%的話，一年收入可在人民幣100億元左右。 到終局的時候，無人礦山運輸的利潤率會高達30%以上，這意味著一年的凈利潤有30億左右。 20-30倍的P/E的話，估值就差不多 100億美金了。 Wason認為，在礦山做運輸的傳統工程公司，由于人員管理壓力，很難進行規模化復制，因此，每家的市場占有率都很低；而隨著礦用無人駕駛技術的逐漸成熟，由于對人的需求少、規范度高、一致性強，大規模復制的難度相對較低，因此，更容易取得比較高的市場占有率。 Wason說，專注在這個賽道上，能做成估值100億美金的公司，“已經很了不起了”。因此，他能抵御得住來自其他“更大市場”的誘惑。 目前，Wason個人的所有時間都All in到易控智駕這家公司上了。 4月份，辰韜資本執行總經理賀雄松在一篇文章中說：自動駕駛創業已進入第二個階段，“在前一個階段，因為離落地還比較早，資本對創始人的管理能力和業務聚焦能力有一定的容忍度；但是現在，如果奔著兩三年之內要業務兌現，創始人的管理能力、上下游資源整合能力和業務聚焦能力就非常關鍵了。” 當然，等露天煤礦的土方運輸市場啃得差不多了，易控智駕也會去開拓鐵礦、有色金屬、砂石骨料等的礦內運輸市場，甚至去開拓海外市場。結合未來國外市場的拓展及國內技術的成本優勢，公司進一步發展的潛力還是很大的。 40%的技術人員長期駐扎在礦山 從2019年5月底起，易控智駕聯合創始人張磊就帶著感知、控制、決策、規劃、通信、平臺等技術人員去了鄂爾多斯達拉特旗白泥井鎮蒙新煤炭的測試場。 起初，易控智駕在這里投入了1臺人工操作的挖機+2輛無人駕駛寬體車測試，到了年底，無人車增加到了4輛。 按原先的計劃，到2019年底，測試車輛總數將增加至8-10輛，但因為自身技術進展、車廠線控化、安全冗余完善及域控制器等進展未達到預期，再加上此測試場地可容納無人車數量限制及疫情等原因，這一計劃也有一定的延期。 但這有限的4輛車一直都沒閑著。截至2020年5月21日，這4輛車共完成土方運輸量80724方，總行駛里程14913公里。 按該礦上當前人工運輸每方土6元算，易控智駕這幾個月的可以取得484344元的收入。當然，這只是個假設——現階段，為了在實踐中打磨技術，很多自動駕駛公司都在免費給客戶干活。 早先，在易控智駕只有2輛車跑的時候，礦方的態度比較冷淡；但在車輛增加到4輛，效率提高后，礦方的態度就熱情多了。預計到今年下半年，礦方會開始付費。 現在，易控智駕每天的測試從早上10:00開始，20:00結束，等回到市區吃晚飯，已經差不多22:00了。節假日也不休息。 易控智駕現場的多名技術人員告訴筆者，他們有60%的工作時間都是在無人車上度過的，有時干脆就在車上改代碼了。 礦山的路，非常不平整（隨著作業的推進，道路在不停地變化，因此，也沒動力把路修太好），車輛顛簸極其頻繁，人坐在上面，很不舒服。 現在，易控智駕技術人員總共幾十人，但長期駐扎在礦上的就達到40%以上。駐礦人員比例，在同類公司中是最高的。并且，按Wason的計劃，今后，哪怕是長駐北京總部的技術人員，也必須先在測試現場待至少一個月。 張磊還告訴筆者：“我們的安全員，都是高配的。這些安全員，之前都在礦上做過車隊管理、機修，等我們這邊的技術成熟到可以拿掉安全員的時候，這些人會轉為現場管理人員。” 準確地說，易控智駕不是計劃讓安全員在未來當現場管理人員，而是將未來的現場管理人員“降維”當安全員使用，這與大多數公司都是招一個“有駕照的”來當安全員有本質區別。 雖然從短期看，這樣做是為安全駕駛員付出了過高的薪資成本，但讓未來的運營人員提前了解場景，卻是極有價值的。 有兩位跟多家無人駕駛礦用車公司接觸過的礦企總工程師對筆者說：“在我接觸過的無人駕駛團隊中，易控智駕是最接地氣的。” 此前，新石器創始人余恩源在接受媒體采訪時曾說過：技術出身的創始人對技術關注很多，但對場景關注不足，而商人出身的人則對技術的應用場景關注比較多。看來，在推動技術跟場景結合的過程中，“商人出身”反而成了Wason的一大優勢。 4月上旬，筆者去易控智駕的測試現場體驗了兩天，發現在比較簡單的場景中，無人車做土方運輸已經不存在多少技術上的挑戰了。 從裝載點到排土場單程約2公里，車輛平均時速在25-30公里，加上卸土的時間，一個來回差不多25分鐘時。車上配了一位安全駕駛員和一位測試工程師，那天，筆者在4輛車上總共坐了8個來回，人工接管次數為1次（在道路狹窄處，有人工駕駛的車輛借道）。 目前，無人車的運輸效率相當于人工駕駛車輛效率的70-80%，易控智駕希望能在短期內達到80%，然后最終達到人工的120%。如果不出意外，從今年年底開始，易控智駕將逐步拿掉安全員。 而最讓筆者感到“眼前一亮”的，則是無人車在排土時停靠的位置十分精準——后輪胎剛好貼在排土溝邊擋墻的內側，這樣，既不至于倒不干凈也不至連車帶人掉進溝里。 易控智駕聯合創始人張磊說，要做到這一點，車輛的控制精度必須達到10cm以內。 都說無人駕駛礦用車的駕駛環境比Robotaxi和高速上的自動駕駛卡車簡單，但就排土時控制精度達到10cm以內這一點來說，無人駕駛礦用車的要求顯然更高。 易控智駕長期駐扎在現場的幾名工程師說，剛開始，在卸土的時候，他們也是每次都戰戰兢兢的，可現在，這個環節已經歷過四五千次的驗證了。 另一個有很強“觀賞性”的亮點是：讓車。 由于是四輛車在同時工作，而每輛車的裝土、卸土時間又不一樣，所以，很容易出現1號車在開向排土場的過程中與正在返回裝載點的3號車“相遇”的情況。然而，從裝載點通往排土場的路，是為了測試而臨時修建的一條單行道，只有在中間差不多10米長的地方比較寬，可以停兩輛車。 假定這些車輛都是由人來駕駛、并且也沒有調度平臺，那很容易出現兩輛相向而行的車“狹路相逢”的情況。通常，由于兩個司機都不清楚如何究竟會在哪相遇，因此，也無法提前停車避讓，只好是在相遇之后再根據實際情況來確定由誰退到一個寬闊處，效率極低。 然而，當所有的無人駕駛車輛都連接在一個調度監控平臺上之后，就容易多了。車輛的位置、車速及路況等信息都被上傳到調度監控平臺上，平臺會根據當前數據來計算，若系統不做干預，哪兩輛車大概什么時候在哪個地方相遇，然后下達“避讓”的指令，實現最優生產配置及優化調度。 因此，我們可以看到，如下面視頻中的現象：1號車在避讓區前方停下，3號車停在避讓區的一側，然后1號車再從避讓區的另一側經過；再然后，3號車駛離避讓區。 這個調度監控平臺也是易控智駕自己開發的。易控智駕無人駕駛調度監控平臺負責人有知名車聯網公司千方科技多年工作經驗，調度算法則是一位具有資深調度履歷的北理工博士主導。 去年年底，易控智駕又聘請煤炭科工集團沈陽研究院的露天礦老專家孫慶山加入，形成了車聯網架構+調度算法+露天礦業務場景的最優技術組合。 據易控智駕產品經理祝淵介紹，無人車的調度邏輯，要比傳統的調度復雜多了。 祝淵說：“傳統的調度，命令的對象是司機，你只要告訴司機往哪開就行了，至于怎么開是司機的事；而無人車的調度，不僅要解決‘往哪開’的問題，還需要解決‘怎么開’的問題——包括什么時候減速、什么時候避讓，調度系統都給你做好了，實際上就是讓控制更加精細化。” 當然，由于易控智駕只投放了一組設備，測試環境相對比較簡單，因此，感知和調度面臨的挑戰并不大。為了解露天礦中的“復雜駕駛環境”究竟是個什么樣子，期間，筆者曾特意去附近的另一家大型煤礦觀察了該礦上人工駕駛的車輛是如何工作的。 該礦共有幾十組設備（50組設備的話，就是50臺挖機，200輛寬體車）同時運行時，車輛來回“擦肩而過”的情況特別常見；并且，在裝土的地方，為減少挖機的等待時間，一輛車還沒裝滿，另一輛車就“嚴陣以待”了。 對比可發現，隨著投放的設備數量的增加，無人車的感知系統及中央調度系統面臨的挑戰呈指數級上升。 由于未來所有的設備之間、設備和道路之間都通過V2X系統連接，因此，可以預見，在技術比較成熟后，感知和決策環節所需要的研發投入將會減少。而調度系統，則需要持續做優化，這是一個永無止境的系統工程。 在多組設備同時運行的情況下，需要統籌決策的事情，都是通過調度系統來處理的（車端感知到的數據都會發給調度平臺），調度系統的重要性會超過車端的感知和決策。 負責調度算法的智嘉強博士說：“盡管無人車是智能的，但一群智能的東西放在一起，作為一個群體，它可不是智能的。所以需要通過調度系統來實現‘集群智能’，進而實現整體效率最大化。” 無人調度系統比傳統調度系統難得多，但希望做成功之后，無人調度系統的效率能達到人工調度的120%。 據智嘉強博士介紹，調度系統就是車隊的大腦，而單車只相當于一個“執行器”。調度系統若足夠強大，哪怕車端只有個定位功能，沒有加裝傳感器，都可以實現“無人駕駛”。因此，調度系統做得足夠好，還可以降低車端的感知和決策負擔。 等自動駕駛技術成熟之后，調度系統將成為一支無人駕駛礦用車車隊的核心競爭力。 Wason說，他們希望，隨著自動駕駛能力及調度系統的不斷完善，無人車的作業效率能在2021年逐漸趕上并超過人工。 做技術供應商or運營商 隨著技術一步步接近成熟，各家的商業模式也都脈絡比較清晰了。 踏歌和慧拓已跟北方股份等主機廠和多家礦企合作，將其現有的大型礦卡 改造成無人駕駛版。由于無法流水線作業，改裝的成本很高——每輛車收費100-200萬元。 目前，國內的大型礦卡保有量有3000多輛，如果全部改裝成無人駕駛版，有幾十億的市場體量；而全球范圍內，礦卡的保有量有4-5萬輛，目前，卡特彼勒為礦企改裝一輛車的收費是100萬美金，服務費每年收25萬美金，而踏歌和慧拓如果去開拓海外市場，哪怕收費僅為卡特彼勒的1/3，也有很高的利潤率，因此，這個市場的潛在規模也在千億級（RMB）。 不過，這種后裝業務，雖然收費很高，但效率不高，規模化復制的難度比較大；并且，一旦訂單量起來，當前的高收費標準也無法持續。于是，踏歌和慧拓不約而同地找到了另一個方向——跟同力重工合作開發前裝量產的無人駕駛寬體車。 在跟一些主機廠和礦企合作的礦卡改裝項目中，踏歌和慧拓扮演的角色都是技術方案供應商，即收入是按照“一套方案賣多少錢”來算的；跟同力重工的合作中，在目前的測試階段是運營商，即從同力買車，然后去礦山做運輸，但在量產階段會轉為技術供應商，即將方案賣給礦企或工程公司。 易控智駕，則一直就沒碰過大型礦卡的后裝業務。并且，在跟同力重工合作的前裝量產項目中，易控智駕堅持自始至終都做運營商。通常情況下，這是一條重資產之路。 這兩種商業模式各有利弊。 對技術公司來說，在其技術尚未完全成熟之前，終端客戶并不敢冒險花很多錢買他們的方案。這個時候，自己買車做運營商，便降低了客戶的試用風險（不用買設備和技術方案，買運力就行了），更容易贏得客戶的配合，因而，有利于收集數據、了解場景。 但進入量產階段后，技術公司做運營商的挑戰非常大。因為，運營商需要走重資產模式，這對資金的需求量非常大，大多數初創技術公司都無力承受。 目前，同力重工一輛寬體車在采用線控底盤后造價超過100萬元，再加上自動駕駛套件的話，一輛車的成本在130萬元以上。大批量采購的話，價格會低一些，但短期內不會低于100萬元。 假定在采購量達到1萬輛時單價可降至60萬，也需要60億。而在短期內，這些投入無法取得多少現金流。因此，初創公司需要有極強的融資能力才可以走運營商路線。 然而，大多數投資機構都不喜歡重資產模式。如考察過多家自動駕駛礦卡公司的勁邦資本合伙人王榮進就表示，他們基本不會考慮走重資產模式的公司。 此外，做運營商也更容易跟相關合作伙伴出現利益沖突，這便導致商務談判難度加大，并且，后續的磨合成本也會比較高。 相反，如果只是做技術方案供應商，不僅可以輕裝上陣，而且不需要去跟場景方“搶蛋糕”，更可能得到后者的配合。因此，對沒有太多資金的初創技術公司來說，做方案供應商或許會是一條更務實的道路。 不過，做技術供應商的天花板比較低。據同力重工總工程師牟均發介紹，全國范圍內，寬體車的年增量為1萬輛左右，在技術成熟后，每輛車的自動駕駛套件不會超過人民幣20萬元，那市場總體量也僅有20億元/年，甚至更低。 此外，做技術供應商還有一個痛點是：每一家客戶、每個項目的需求都不一樣，因此，你得不斷地調整技術方案以滿足別人的需求，難以形成積累和沉淀，所以，產品落地難度比較大。 而做運營商的話，你可以自己定義需求，這樣，你的技術方案就不會受制于人了。 況且，做運營商雖然前期需要的投入比較大，并且風險也比較大，但一旦做成了，天花板比較高、并且壁壘也很高。 易控智駕創始人Wason和蔚來資本總監呂元興都以京東物流為例說明了走重資產模式的必要性。呂元興說，蔚來資本已考察了多個無人駕駛礦用車公司，但還沒有投過；如果有可能，他們希望投一家定位為運營商的公司。 踏歌和慧拓都無法抵御做運營商的誘惑，但他們最終未必會親自主導運營，而更有可能是以技術供應商的身份跟運營商成立合資公司，參與運營收入分成。 因為，一個初創技術公司是做運營商還是技術供應商，不全是自己說了算，還得考慮投資方的需求。那些在之前的融資中拿了人民幣基金很多錢的公司，很難去做運營商，因為重資產模式的回報周期太長，人民幣基金一般都等不起。 踏歌、慧拓和易控智駕三家之前拿到的融資都是人民幣基金，前兩家的規模都是1億元以上，而易控智駕只融了6000萬。據易控智駕創始人Wason披露，該公司的下一輪融資，打算拿美元基金的投資。 通常，美元基金可容忍長達10年以上的回報周期，并且，資金體量會比較大，這對打算走重資產模式的公司來說是極為重要的。 當然，從長期看，除重資產模式外，易控智駕還在考慮通過經營性租賃的方式做運營商。即由同力重工將完整的無人駕駛寬體車賣給子公司西安同力，易控智駕再向西安同力租車為礦企提供運輸服務。 易控智駕還在跟西安同力談車輛的維修保養服務合作。在Wason的規劃中，未來，易控智駕—同力重工—西安同力之間的關系，就如同Waymo—捷豹路虎——Auto Nation的關系。 此外，礦上利益關系錯綜復雜，無論是走重資產模式還是經營性租賃模式，運營商都要尊重礦上現有相關方面的利益，而不是直接搶走他們的蛋糕。 因此，未來，易控智駕會跟當前做土方運輸的工程公司成立合資公司，雙方是合作關系，而非競爭關系。 “我們受過的苦和累就是壁壘” 隨著無人駕駛礦用車市場的價值被不斷挖掘出來，想參與到這個市場的玩家可能會越來越多。 筆者問Wason：卡特彼勒和小松會不會也對中國的無人礦車市場虎視眈眈，如果有一天他們闖進來，你們將如何應對？ Wason說，卡特彼勒和小松只有大礦卡，沒有寬體車，而在中國的礦山上，大型礦卡很難再有規模性增量了。 此外，礦產是國家的戰略資源，很多數據不愿意讓外國公司掌握。單從這一點看，卡特彼勒和小松跟踏歌、慧拓和易控智駕等進到中國礦山搶市場的幾率近乎為零。 在國內自動駕駛初創公司中，Pony.ai和AutoX都有進入自動駕駛卡車領域的計劃，那么，他們有沒有可能降維進入礦山運輸市場呢？圖森等公司有沒有可能進來呢？這些公司的技術儲備要比踏歌、慧拓和易控智駕強得多，如果他們進來了，后者還能保住自己現在的市場地位嗎？ Wason認為，完全不用擔心做Robotaxi的公司會對他們造成什么威脅。 首先，無人駕駛礦用車的市場比Robotaxi和自動駕駛卡車的市場規模小得多，根本撐不起這些公司的估值。 其次，跟礦上的人打交道，經常需要喝酒，一個看似很簡單的事情，對做Robotaxi和自動駕駛卡車的團隊來說，卻可能是個嚴峻的挑戰——這種應酬工作，博士生往往干不過專科生。 此外，對乘用車來說，坐滿人跟不坐人，重量不會相差一倍以上，而寬體車如同力I65，空載時25噸，拉滿一車土后重量65噸，這意味著，空載還是滿載，需要用不同的參數去規劃其速度。 還有，雖然總的來說礦山的駕駛環境比較簡單，但也存在一些特殊要求: 礦山上粉塵多、溫差大、振動強等復雜工況很常見，因此，傳感器需要經過技術的優化，才能滿足全天候作業； 礦山道路上非結構化障礙物多，如落石、土丘、積水、破損路面等，對感知和決策規劃算法都提出特殊的要求； 礦山作業區域廣闊，礦坑之間高低落差大，對礦區整體的無線通信覆蓋要求高。 況且，適合露天礦場景的無人駕駛調度監控平臺，也不是做Robotaxi或自動駕駛卡車的團隊一時半會兒而能搞出來的。 要克服這些挑戰，需要對場景理解得足夠深才行，而對場景的深刻理解，無法速成——這意味著，實力更強的公司，如果很晚才入場，即使投入了很多資源，也未必能勝出。 尤其是，正如主線科技創始人張天雷最近在一次在線分享中說：“人工智能賦能任何一個領域的過程，都是無比艱辛的”。鉆研場景便屬于臟活累活兒，而做Robotaxi和自動駕駛卡車的工程師們，在大城市里高大上的工作環境中待久了，能否適應礦山里惡劣的環境，是個大問題。 而在易控智駕，技術人員駐扎在礦山里的多達40%。其中，聯合創始人張磊超過三分之二的時間都在礦山上。 |
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