当乘用车领域还在为L2级自动驾驶卷生卷死的时候，智慧矿山已经进入Mining 5.0时代。在这个全新时代，矿山由工业自动化向知识自动化迈进，几乎已经可以预见矿山无人驾驶的终局。

当然，要迈进5.0时代并不容易。如今矿山无人驾驶赛道云集了众多玩家，比如中科慧拓、踏歌智行、易控智驾等，各家企业均在矿山智能化运输、无人驾驶赛道深耕多年，拥有各自的技术成果。

谁能率先预判终局形态，提早拿到船票，谁就能跻身决赛圈。

6月2日，中国科学院自动化研究所、中国矿业大学（北京）、武创院智能车研究所、中科慧拓联合发布了愚公YUKON矿山大模型。业内认为，愚公YUKON矿山大模型将成为智慧矿山进入AI新时代的基础设施的重要组成部分，标志着矿山行业智能化水平迈上了一个新的台阶。同时，这也意味着中科慧拓拿到了决赛圈的入场券。

依托愚公YUKON矿山大模型，中科慧拓推出了首批产品：矿山AI助手“矿宝”、生成式平行智能数据体系GenDS、矿山端到端自动驾驶大模型GenAD，以及矿山知识大模型MineGPT。这四款产品将帮助能源矿企实现智慧矿山工厂式的规模化复制。

中科慧拓CEO陈龙认为，愚公YUKON 矿山大模型的推出，标志着中科慧拓在 Mining5.0 时代“三大核心技术支柱”已布局完备。

一：提前迈入矿山5.0时代

若矿工在作业时遇到设备故障，只需向系统发出语音指令，就可以经过系统检测，得到操作维修建议。结束后，系统还可以自动填写日志，存储并分发报告。这就是中科慧拓推出的首个面向矿山从业者的AI助手——矿宝MineCopilot。

与人类相比，矿宝能做到24小时待命，能轻松理解自然语言指令，完成工作人员对其下达的任务。通过深入一线，为矿工提供肩并肩、手把手的全流程服务，在保障安全生产的同时，还能有效提升工作效率。

在生产场景中，慧拓矿宝还可以事前预防矿山作业中的危险发生；事中实时对作业事件进行跟踪，提供及时且专业的建议；事后及时总结、汇报作业情况。此外，矿宝还是移动的知识库，能够将海量知识盘活，全员共享。

随着使用频次增加，矿宝还将越来越聪明。陈龙表示，从构建之初，愚公大模型就一直是在边用边学，正如中科慧拓此前推出的载山CarMo，“每走一公里，就更聪明一公里”。用户与矿宝的每一次交互，都能为智慧矿山生成更高质的数据，“每多一分陪伴，就多一分专业”。

矿宝的背后，有一个强有力的技术后盾——愚公YUKON矿山大模型。这套大模型的发布，标志着智慧矿山的发展已经进入Mining 5.0时代。这个过程中，需要依靠“三大核心技术支柱”，即操作系统、场景工程和矿山大模型，与完成矿山智慧化关键的“四大智能”，包括装备智能、数据智能，算法智能和流程智能。

5.0时代，在自动化生产、信息化管理以及智能化决策的基础上，智慧矿山向更安全、高效和环保的生产提出了更高的要求。

一位业内人士认为，“大部分矿山位置偏远，外部干扰较低、安全性相对可控，这样的封闭环境天然就适合无人驾驶技术应用，是最理想的落地场景。”因此，矿区、港口等相对封闭的运输场景，无人驾驶技术发展的进度条要远高于乘用车领域。

也正是无人驾驶技术在矿山的逐步应用，才能保障矿山的生产更安全、高效，也更符合5.0时代的要求。

毫无疑问，矿山智慧化蕴藏着可观的市场机遇。中国矿业大学（北京）原校长葛世荣院士曾表示：全国的煤矿将近有4000处，采煤工作面5100个，掘进工作面11,000多个，现在每年煤矿智能化装备的市场总规模大概是1.2万亿人民币，并且每4年到5年完成一次更新，那么每年的市场规模大约为2,500亿人民币。

中科慧拓等头部公司看到了无人驾驶技术在矿区的发展前景，大约于2017到2018年，陆续跨入这个行业，促使矿山无人运输进入了萌芽阶段。

这个赛道的玩家，有两种入局方式——与主机厂合作，改造现成的矿卡，或自己从零开始造车。鉴于后者成本太高，不利于初创企业前期的快速运转，大部分无人驾驶公司选择了联手整车企业。2017年，中科慧拓与徐工集团战略合作，迈出了中国智慧矿山无人化的第一步。

从2018年入局，中科慧拓就面向整个行业推出了平行矿山操作系统，目前，该系统可以实现全机型、多矿种、全场景适配。到2022年，矿山操作系统与矿山的工业互联网平台接轨，用陈龙的话来说，“从云端使其更智能化，使边端和云端协同，促进矿山无人化技术和效能的提升”。

经过几年发展，大家发现，想要在这个行业进阶，就必须自己掌握终端生产，因为改造现成的矿卡很难迅速铺量，且过程复杂，不可控因素较多，会严重拖累进度。正如一位业内人士所言，如果无人驾驶公司没有自己的设计制造，那么永远都是1，再多的复购与商业订单，也还是1；如果能自主设计、生产适合无人驾驶技术的载体，就有机会快速扩张，发展为10、100，甚至是1000。

于是，像中科慧拓这样的头部企业，开始尝试生产制造专为无人运输服务打造的终端载体。

2023年５月５日，中国科学院自动化研究所、国际先进技术应用推进中心、中国矿业大学（北京）内蒙古研究院与中科慧拓联合孵化的矿山智能运载机器人“载山CarMo”在内蒙古鄂尔多斯正式发布。

“载山CarMo”通过整合行业资源，集中攻克多项技术难点，在底盘功能整合、核心控制算法、感知定位融合方面实现多项技术突破，拥有自主知识产权，关键部件国产化率在95%以上，可用于露天矿山、散货码头等多场景的重载物料运输。

至此，中科慧拓完成了大规模商业落地生态“系统+平台+智能移动载体”（OS+P+V）闭环。陈龙曾经感慨，过去这么多年积累的无人矿山运输成果，终于形成了一个高效的闭环。

二：AI进场，矿山无人驾驶照进现实

近年来，AI技术不断发展，介入矿山无人驾驶领域，促使智慧矿山正式迈入Mining 5.0时代。正如上文所述，中科慧拓创办至今，一直在为智慧矿山的建设夯基固本，持续打造场景工程、操作系统、AI大模型三大核心技术支柱，并在前两方面上取得多项技术突破，如今正式推出了愚公YUKON 矿山大模型，为矿山行业提供坚实的AI底座。

除了前面提及的矿山AI助手—矿宝MineCopilot，基于愚公YUKON矿山大模型，中科慧拓还发布了生成式平行智能数据体系GenDS、矿山端到端自动驾驶大模型GenAD，以及矿山知识大模型MineGPT三款产品。

我们都知道，数据是大模型训练的基石，也是采矿行业实现自动化作业、效率提升、保证安全，驱动持续创新和优化的关键资源。中国矿业大学（北京）原校长葛世荣院士曾发表观点，“现在和未来我们进入的是智能经济时代，这个时代的重要资产是数据。”

经过多年积累，中科慧拓拥有行业先发的数据优势。官方数据显示，中科慧拓正以24万公里/天的速度不断扩充自动驾驶数据，并已总计累积8万天的矿山业务日志。海量的行业数据形成了其他通用大模型难以跨越的护城河。拥有了数量规模，自然也就获得了数据多样性、场景丰富性等特点。

这也是中科慧拓在该赛道持续领跑，异于其他玩家的一个差异化优势。

如何利用好海量数据资源，便成了一个问题。生成式平行智能数据体系GenDS，是首个针对矿区的数据体系，这款产品能够将中科慧拓多年积累的全矿种数据，通过生成式平行智能的方式，指数级地生成高质量数据，面向更容易被通过的Hard case，用于整个数据的训练，使得Hard Case的通过率突破性提升53%。

此外，通过矿山多模态大模型的自动标注，数据标注效率可提升15倍。这套数据体系产品，有利于进一步推动整个矿山行业数据生产体系的完善，为数据的生成及治理提供一个高效工具。

场景应用的可靠性和稳定性，是检验垂直大模型的重要衡量标准，基于在真实世界和平行世界中，积累的海量矿山场景数据，中科慧拓首创矿山端到端自动驾驶大模型GenAD，为矿山运输赋予了人类的理解力。让AI驾驶员上车，提升矿山自动驾驶的安全性和可靠性。

传统的自动驾驶采用感知、预测、决策、规划模块化方式，每个模块之间的接口和交互，都增加了系统的整体复杂性，对于矿山作业而言，矿区环境复杂多变，在处理某些复杂场景时，系统就显得力不从心。

比如，室外阳光明媚且干燥时，矿区内会布满灰尘；如果阴天下雨，道路泥泞不堪，到处是水坑。这种道路缺乏明确的特征，系统很难识别车道边界。导致的后果是，可能会形成误判，致使无人驾驶车辆紧急减速或停车，影响生产效率。

矿山端到端自动驾驶大模型GenAD，赋予了自动驾驶矿车像人类驾驶员那样的深度理解和决策能力，让其不仅在常规环境中能够高效、安全地自主运行，更能在复杂多变的场景中实现快速适配，对困难场景进行有效应对。

更重要的是，“AI驾驶员”能够一站式解决矿山自动驾驶的长尾和泛化问题。通过深度学习和强化学习等技术手段，“AI驾驶员”能够不断学习和优化，提高自身的泛化能力和鲁棒性，以应对各种未知和复杂的矿山环境。

提升机器工作效率的同时，基于愚公YUKON 矿山大模型，中科慧拓也在尝试提升人的效率。

矿山知识大模型MineGPT，便体现了这样的尝试，其能够实现开箱即用，边用边学，可显著提升一线的生产效能。具体而言，矿山一线的工作人员无需经过繁琐的配置和训练过程，即可直接使用MineGPT。并且，随着使用过程的深入，MineGPT还能不断学习和优化，逐步提升性能和准确度，从而更加精准地满足矿山生产的需求。

三：如何坐稳牌桌？

按照中科慧拓的定义，智慧矿山的终局将是以人工智能大模型为底座的矿山机器人+工业智联网。

这种定义是否准确，业内还没有统一答案，但可以确定的是，智慧矿山的终局，是实现矿山生产的安全、高效、绿色、节能目标。

2023年，中科慧拓就实现了全球首个无人驾驶矿山运输机器人"载山CarMo"正式投入使用，该装备将更新"中国方案"，适配智慧矿山终局。

"载山CarMo"具备安全、人工、节能、智能等多方面优势，可以满足多场景、多工况下运行需求，具备实时精准的环境感知能力，遇障碍物可自主选择等障或避障绕行；多传感器融合定位提供厘米级的精准定位。同时，基于精准控制和智能决策，可自动适应复杂路况，与挖机终端协同作业，自动完成装载作业。

在绿色、节能方面，"载山CarMo"也能发挥真实效用。以"绿色节能"为例，新装备不仅可以降低人工成本60万；在能耗方面，新能源相较于传统燃油车，仅重载上坡综合节省能耗成本就可达到约81.9%；节能减排方面，每万台新能源替代燃油车，一年将节约柴油消耗22亿升、减少四项污染物排放3.88万吨、减少CO排放578万吨。

仅在鄂尔多斯，目前载山CarMo能够做到，单台车全年可节省人力成本40万元左右，运输效能提高30%，综合节省燃料成本约67.8%，减少碳排放1200吨。

之后，搭载愚公自动驾驶端到端大模型的载山CarMo，将在处理矿山复杂场景时更加得心应手。

有了"载山CarMo"，可以理解为中科慧拓已经具备了适配终局的有力硬件，但矿山无人运输是一个体系，硬件生态的标准化比较容易达成，各家的核心竞争力在于软件实力。也就是中科慧拓实现的“系统+平台+智能移动载体”（OS+P+V）闭环。

只有同时具有软件、硬件实力，才有可能在牌桌上坐稳，进入下一个赛段。

如今，其它无人驾驶公司，也正在朝着这个方向努力。比如，踏歌智行提出露天矿无人驾驶运输整体解决方案，采用“车-地-云”协同架构，以露天矿为主要应用场景，基于感知、规控、协同、云控、运维五大核心技术，搭建由车载、地面、云端三部分组成的无人驾驶运输全栈式解决方案“旷谷”。

易控智驾则打造了全矿新能源无人驾驶的智慧矿山项目，实现了全球单矿最大无人驾驶车队常态化运行。

除了同时具备软硬件实力，能否在业内走得更远，也考验着各企业的“朋友圈”是否强大，毕竟，矿山无人驾驶是一个体系化工程，需要政产学研各方共同推动。

一个很简单的例子，现实中要处理、分析海量数据并不是一件容易的事。中科慧拓联合创始人、首席战略官王健曾坦言，要做好数据处理，对计算资源有着极高的要求。“一旦我们选择采用大模型这样一个技术架构，对我们的算力要求就很高，这不是一般的企业能够承担起的。所以，我们优先寻找一些国有大型企业合作，让他们采用我们的这种技术架构，这样更利于维护系统。”

中科慧拓作为中科院自动化所孵化的人工智能、智能控制领域的“国家队”高新技术企业，依托中科院自动化所顶尖的研发实力，相继联合各方资源共建研究院所，其中包括携手中国矿业大学（北京）、中国科学院自动化研究所，建立业内首个集产学研一体的智慧矿山联合基地；联合武创院共同组建武创院智能车研究所等。

凭借这些“出生”自带的优势，中科慧拓也在反哺行业。比如，承接一些国家项目，包括矿山运输行业标准的制定，中标国内第一个矿山机械自主和半自主机械系统安全标准制定等。

4月28日，国家矿山安监局等七部门发布了《关于深入推进矿山智能化建设 促进矿山安全发展的指导意见》（简称《意见》），对智慧矿山提出了新的要求。

《意见》指出，到2026年，建立完整的矿山智能化标准体系，推进矿山数据融合互通，实现环境智能感知、系统智能联动、重大灾害风险智能预警，全国煤矿智能化产能占比不低于60%，智能化工作面数量占比不低于30%，智能化工作面常态化运行率不低于80%，煤矿、非煤矿山危险繁重岗位作业智能装备或机器人替代率分别不低于30%、20%，全国矿山井下人员减少10%以上，打造一批单班作业人员不超50人的智能化矿山。

到2030年，建立完备的矿山智能化技术、装备、管理体系，实现矿山数据深度融合、共享应用，推动矿山开采作业少人化、无人化，有效防控重大安全风险，矿山本质安全水平大幅提升。