礦區無人駕駛體系逐漸完善，政策推動其更早落地
無人駕駛技術的發展與應用一直是國內外科技領域前沿話題之一，在乘用車領域，已逐步由L2層級的部分自動化能力邁向L3層級的有條件自動化駕駛；而在商用車領域，特定場景如礦區已初步實現L4級別的高度自動化無人駕駛應用。
我國汽車自動駕駛等級分類
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中國 |
SAE |
等級 |
劃分標準 |
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駕駛員支持 |
0級 |
L0 |
應急輔助 |
系統不能持續執行動態駕駛任務中車輛橫向或縱向運動控制，但具備持續執行動態駕駛任務中的部分目標和事件探測和響應能力 |
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1級 |
L1 |
部分駕駛輔助 |
系統在其設計運行條件下持續地執行動態駕駛任務中的車輛橫向或縱向運動控制，且具備與車輛橫向或縱向運動控制相適應的部分探測和響應能力 |
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2級 |
L2 |
組合駕駛輔助 |
系統在其設計運行條件下持續地執行動態駕駛任務中的車輛橫向或縱向運動控制，且具備與車輛橫向或縱向運動控制相適應的部分探測和響應能力 |
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自動駕駛支持 |
3級 |
L3 |
有條件自動駕駛 |
系統在其設計運行條件下持續地執行全部動態駕駛任務 |
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4級 |
L4 |
高度自動駕駛 |
系統在其設計運行條件下持續地執行全部動態駕駛任務并自動執行最小風險策略 |
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5級 |
L5 |
完全自動駕駛 |
系統在任何可行駛條件下持續地執行全部動態駕駛任務并自動執行最小風險策略 |
資料來源：工信部，全國汽車標準化技術委員會
根據觀研報告網發布的《中國自動駕駛行業現狀深度研究與發展前景預測報告（2023-2030年）》顯示，從實踐來看，目前可供自動駕駛產品落地的場景主要可大致分為：1）城市開放場景；2）高速場景；3）封閉場景。其中城市場景包括了Robotaxi、環衛服務、城配物流以及最后一公里配送；高速場景即干線運輸；封閉場景主要包括了港口、礦區等。
在礦區，無人駕駛主要應用場景為大型露天礦場，包括煤礦、金屬礦和砂石礦三大類。自2011年以來，我國大型礦山數量不斷增加。隨之可以看到我國的原煤、礫石骨料、鐵礦等重要礦石產量也呈現穩步上升的趨勢。礦石產量的提升，以及礦山的大型化集中化對礦區生產效率、生產安全、生產成本等方面提出了更高要求。無人駕駛技術在礦區的應用解決了運輸步驟中“人”的核心矛盾點。
礦區采運中由于“人”的因素，存在以下矛盾點：
（1）礦區運輸安全事故頻發，人為因素占比較高，安全性無法得到保證；
（2）礦區采運工作強度大，就業市場老齡化，礦企招工難度逐年增加；
（3）礦區貨運人力成本占比較高，對礦企而言控制成本難度較大。
目前，我國礦區無人駕駛體系已逐步完善，按實際應用體系劃分，可將解決方案劃分為車、路、云三個層級。云端，通過高精地圖、智能調度、數據分析等方式實時對路況、車輛信息進行統一管理。通過5G等信息傳輸網絡，將信息雙向反饋給車量及道路。車輛之間，采用攝像頭、雷達等傳感器進行數據信息采集，并通過線控系統等進行任務執行。隨著相關技術的不斷完善和發展，礦區無人駕駛已具有相對成熟的技術解決方案，實現相關應用的落地。
礦區自動駕駛技術體系解決方案
資料來源：觀研天下數據中心整理
我國重視能源、科技等領域的發展，相關各部門相繼推出激勵政策，支持鼓勵推進智慧礦山、礦山無人駕駛、綠色能源等領域的發展，推進礦山邁向數字化、規?；?、集約化。綠色、安全將是未來智慧礦山發展的重要方向，在產業政策的積極帶動下，礦區無人駕駛有望迎來更加快速的滲透和長期發展機遇。
智慧礦山主要政策
| 時間 | 部門 | 政策 | 相關內容 |
| 2022.8 | 應急管理部、國家礦山安全監察局 | 《“十四五”礦山安全生產規劃》 | 加強礦山智能化關鍵技術的研發，重點突破復雜條件智能綜采和快速掘進、運輸環節無人駕駛、固定場所少人化或無人化值守等制約礦山智能化發展的關鍵技術和裝備，提升智能裝備的成套化和國產化水平 |
| 2021.12 | 國家能源局 | 《智能化煤礦驗收管理辦法（試行）》 | 辦法中關于露天礦技能驗收指標中提到，采用間斷工藝露天礦無人駕駛相關指標占20分，采用半連續工藝的露天礦無人駕駛相關指標占12分。 |
| 2021.9 | 工信部等九部委 | 《建材行業智能制造標準體系建設指南（2021版）》（征求意見稿） | 智能礦山：規范水泥行業三維礦山模型、無人駕駛礦車、質量檢測與分析、卡車實時調度系統等標準。 |
| 2021.7 | 工信部等九部委 | 《5G應用“揚帆”行動計劃（2021-2023年）》 | 推廣5G再能源礦產、金屬礦產、非金屬礦產等各類礦區的應用，拓展采礦業遠程控制、無人駕駛等5G應用場景，推進無人化作業、露天礦區實現智能連續作業和無人化運輸。 |
| 2021.6 | 國家發改委、國家能源局、網信辦、工信部 | 《能源領域5G應用實施方案》 | 機遇5G網絡高速率、低延時、高可靠特性和5G高精度定位技術，利用高級駕駛輔助系統，開展礦山無人駕駛系統建設與應用 |
| 2021.6 | 國家能源局 | 《煤礦智能化建設指南（2021年版）》 | 露天煤礦智能化建設目標：生產煤礦重點提升基礎網絡、數據中心、感知系統、智能裝備、機器人等建設，重點建設遠程操控系統、無人駕駛系統等。 |
| 2020.6 | 自然資源部 | 《綠色礦山建設評價指標》 | 采用大型化自動化液壓鏟裝設備、液壓挖掘機或裝載機、自卸式礦車、大型自移式破碎機等先進設備進行鏟裝作業可加分；建立開采及生產過程主要設備遠程控制系統可加分。 |
| 2020.4 | 工業和信息化部、國家發展改革委、自然資源部 | 《有色金屬行業智能礦山建設指南(試行)》 | 提出要建設基礎設施的數字化改造與建設，并鼓勵應用智能露天采礦裝備，如智能挖機、智能卡車等；同時鼓勵“基于5G網絡大帶寬的優勢，利用ADAS（高級駕駛輔助系統）技術，開展礦山無人駕駛系統建設與應用?！? |
| 2020.2 | 國家發展改革委、國家能源局等八部委 | 《關于加快煤礦智能化發展的指導意見》 | 提出“重點突破精準地質探測、精確定位與數據高效連續傳輸、智能快速掘進、復雜條件智能綜采、連續化輔助運輸、露天開采無人化連續作業”。 |
資料來源：公開資料整理
礦區無人駕駛具備落地條件，行業已有成熟案例，無人駕駛解決方案提供商逐步向更多礦區拓展應用場景。目前，行業內已形成兩種主要的商業模式：即解決方案模式、運輸運營模式。
（1）解決方案模式：由無人駕駛解決方案商與 OEM 主機廠進行合作，對礦企的運輸車進行前裝改造，或由無人駕駛解決方案提供商直接對終端存量車進行后端改造。其本質是一種相對輕資產的運營模式，獲取的是產品的技術附加值。
（2）運輸運營模式：無人駕駛解決方案商自建或合資成立無人駕駛工程承包商，自有通過改造后的無人駕駛運輸車輛，向礦企提供無人運輸的運營服務。這種模式屬于重資產運營，通過提供礦區生產打包服務獲得運營的服務附加值。
AI大模型推動城市NOA測試，L2級自動駕駛有望成為主流
相對于封閉場景，城市道路的城市道路的開放性，讓無人駕駛落地相對困難一些。不過AI 大模型的引入（自動標注、感知預測算法的快速迭代），從行業整體層面可以加速高級別輔助駕駛的量產落地。頭部玩家在部分城市的 NOA 測試版本跑通后，0-1 的經驗有望快速復制推廣到全國。
領航輔助駕駛（NOA），即車輛在部分高速公路或高架等封閉路段行駛時，結合車載導航路線讓車輛進行自動變道、自動進入和駛出匝道口的技術功能，可實現一定道路場景范圍內的點到點智能駕駛。根據場景的不同，領航輔助可進一步分為高速領航和城區領航。高速領航普遍限制在特定高速公路和城區高架路開啟，包含自動調節車速、自動進出匝道、自動變道超車等功能，目前已在國內落地。城區領航則可以在復雜的城市場景中實現點到點的“導航輔助駕駛”功能，車主在導航上設定好目的地，車輛可以實現全程輔助駕駛到達終點，并在路途中實現變道、超車、過紅綠燈等行為動作，其難度也遠遠大于高速 NOA，有望于2023年開始導入。
城市NOA發展重要節點
資料來源：公開資料整理
考慮到 L3 級以上級別自動駕駛所面臨的法規、權責、以及技術長尾問題，輔助駕駛配置向 L2/L2+級別升級（ADAS）將是大規模商業化落地的主要方向，到2025年，L2級別智能駕駛將占據主流，L0和L1級別智能駕駛的份額將會持續下降。
資料來源：中汽協，Marklines，觀研天下數據中心整理
特斯拉開啟了汽車智能化的帷幕，為中國造車新勢力的跨域融合、中央集中式架構搭建提供了藍本。未來五年，L2 級智能駕駛滲透率的提升主體不再是有著強大自主研發能力的新勢力，而是追求標準化配置、穩定供應商的傳統車企。智能駕駛域控制造商將成為 L2 級輔助駕駛滲透率提升的主要受益方。
各方車企L2級輔助駕駛發展進度
資料來源：公開資料整理（YM）
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