路凯智行并不是谢意的第一次创业。

在进入矿山无人驾驶赛道前，谢意的身份是岩石科技董事长。

这家公司成立于2011年，属于地信行业范畴，以传统测绘仪器起家，逐步将产品扩展到安全监测、精密控制等版块，业务也随之辐射到了精密机械控制。

从最初的农业无人驾驶导航到装甲车的自动驾驶系统、港口码头AGV运载车等，岩石科技的业务是多样化的，过程中应用了测绘、机械结构学的一些融合算法，还开发了光陀螺等室内传感器应用于边坡开采行业。

因此，对于自动驾驶，尤其是场景中自动驾驶的落地，谢意有着来自第一线的感受：

“你会发现无人驾驶对落地场景有比较严格的要求，需要深入一线了解以后才会有更深刻的认识。”

考虑着转型的谢意，开始关注到了矿山，2020年4月17日，谢意从北京驱车前往徐州，与中国矿大的周伟教授在云龙湖畔聊起了各自对矿山无人驾驶的看法。也正是这次畅谈，坚定了他全身心投入到矿山无人驾驶这项事业的决心。

5月19日，路凯智行成立。

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懂矿、懂车、懂算法

除了这次畅谈，谢意选择矿山这条赛道的原因还有不少。

往大了说，政策已经给出了明确的方向，同时，国外的矿山无人驾驶也已经过多年实践，无论从需求还是使用结果上看，无人驾驶技术在矿山的落地应用效果已经得到证实。

而具体到国内的矿山行业，虽然从2012年就提出要建设智慧矿山，也进行了一段时间的数字化、智能化改革，但依然不成熟，运营层面仍有大幅提升空间。

“所以我们虽然看似入局晚，但依然有机会。”谢意说道，“另外，2020年之前，经过线控化改造的矿用车辆并不多，没有线控化能力，无人驾驶的效果会大打折扣，成为制约行业发展的一个很重要的点。”

因此，在团队组建时，懂车，成了懂算法之外必须的组成部分。目前，这部分由CQO刘志勇负责。

“他在整车电子电器架构及无人驾驶开发和工程落地方面有20余年经验，所以路凯智行是带着线控化改造能力出来的，这是我们的一个特点。” 谢意提到。

而从供应商角度考虑，在2020年这个节点，国内包括矿用工程机械车辆在内的商用车，线控化技术已经相对成熟。

规避掉一些不必要的沉没成本，成了路凯智行看似晚入局的后发优势。

△路凯智行创始人兼CEO谢意

“除此懂车和懂算法，更为重要的，是需要懂矿。”

这也是当初谢意调研完矿山后的明确想法，“你必须特别关注怎样从矿山需求的层面去加入无人驾驶技术，如果只是单纯把无人驾驶技术引入矿业，肯定会失败。”

为此，谢意想到了蒋先尧。

二人相识于领英，蒋先尧曾在海外从事了8年自动驾驶与智慧矿山生产管理工作，并走访欧洲、澳洲和美洲的三十多个智能化和无人化矿山，曾主导参与一家海外中资矿山的智能化建设，实现了第一家中资智能化矿山和自动驾驶系统的落地。可以说拥有丰富的一线矿山生产管理经验、智慧矿山自动驾驶系统落地经验。

起初谢意只是抱着请教的目的，但随着交流的愈发投机，最终，蒋先尧也被拉入伙，成为了路凯智行的COO。

就这样，一个懂矿、懂车、懂算法的复合型团队就集结完毕。

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细节，还是细节

一直在矿山一线工作的蒋先尧，对于国内行业近年来的变与变化可以说深有体会。

不变的，依然是需求方对安全、成本和效率的追求，但过程中，大家的心态却在发生变化。

△路凯智行COO蒋先尧

“国内做矿山自动驾驶比国外晚大概10年，前几年大家觉得对自动驾驶技术还是抱有很大希望的，觉得引入后就能解决问题，对技术的接纳程度相对高。但最近几年大家看到技术比预期落地速度慢，所以会有一些质疑，心态上也回到了原来的需求，就是我不管你技术如何高大上，技术必须解决生产的实际问题。”

实现技术工程化落地，真正用于生产，是路凯智行面临的挑战，也是整个无人驾驶矿山行业面临的挑战。

“矿山不是单车，是几十到几百辆车，再加上辅助设备，这是一个综合协调的场景。单车能稳定跑只是基础，所以除了无人驾驶技术，在业务层面我们也做了很多工作，包括生产管理控制、调度管理等。” 蒋先尧介绍道。

这些看似一句话甚至一个词就说完的事，里面却包含着无数细节。

以最基本的生产计划为例，会涉及到技术部门和生产部门。前者给出一个月（根据矿山情况不同时间周期会有不同）的生产计划，生产部门则将这个数字分到每一天的计划上，再细化到具体哪个人、哪台宽体车、哪台挖机产出多少吨。

在计划执行过程中，还会根据生产资料变化、区域内车辆情况的变化进行动态调整。

除此之外，自动驾驶的相关环节也需要嵌入其中。

比如地图。

对于要投入无人驾驶运营的矿山，地图的更新频率会比公开道路高很多，路凯自建了一套地图体系，将地图分成四个层级进行后期的更新维护。

△路凯智行地图体系

底层是主干道，由于变化比较慢，更新的频率以“月”为单位。其次是通往主干道和进入采场、排土场的辅助道路，变化频率是在几周范围内。

第三层则是采场和排土场，由于有挖机不断的挖掘、运输以及排土，变化的频率就会更快，直接跳跃到了分钟级。

不过并不意味着每分钟都需要关注这两处的变化。

“采场部分其实不需要做太多的事，因为车的行驶路径规划是根据挖机的位置来确定的。排土场的变化则需要重新考虑，比如在倒了几车后，需要清理，就要把坐标信息更新到地图上，再去的车就需要调整停靠位置。” 蒋先尧解释道。

最上一层是一个实时性的地图，主要是车辆本身的位置信息，涉及车辆安全。

一旦进入矿方后，路凯不仅提供无人驾驶技术和解决方案，还深度参与到矿山调度系统的设计以及后续的生产管理中。否则，一旦基础不牢，无人驾驶在矿山步履维艰。

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系统的力量

但上面聊的细节，其实只是路凯智行在搭建整套无人驾驶解决方案中，所要考虑的冰山一角。

将无人驾驶整体嵌入方案中，毫无疑问是个系统性工程。

△路凯智行矿山无人驾驶解决方案

对于蒋先尧，这并不陌生，有着丰富海外智慧矿山工作经验的他早已经接触过这套系统性概念。

2018年，GMG（Global Mining Guidelines Group）在其发布的《GUIDELINE FOR THE IMPLEMENTATION OF AUTONOMOUS SYSTEMS IN MINING》中，参照SAE国际（2018）自动驾驶分级标准以及ISO 17757:2017将矿山自动化进行了如下图所示的分级：

△GMG矿山自动驾驶分级

同时提出，矿方在选择无人化方案时，可以根据风险容忍度、无人驾驶系统成熟度、成本压力、进度压力以及业务支持程度等来进行科学判断。

这些级别的划分旨在为矿业公司提供一个逐步实施智慧矿山技术的路线图，以确保安全性、可靠性和可持续性。不同级别的智慧矿山有不同的技术要求、风险管理和培训需求，需要根据实际情况进行适当的规划和实施。

GMG的这份指南为矿山无人化提供了一个缓解风险和管理变化框架，能帮助OEMs、OTMs、解决方案提供商等利益相关者，在实现智慧矿山的过程中进行有效的决策和管理，从而推动矿业行业的智能化及可持续发展。

目前新的矿山无人驾驶安全导则也在修订中，作为GMG在国内的唯一参与单位，蒋先尧提到:

“在参与国外相关导则修订的过程中,能跟国外同行共同探讨无人驾驶工程的落地实践,也可以借鉴国外成熟的标准和经验,这将有助于我们在国内推进矿山无人驾驶的标准化工作。”

△影响矿山自动化方案选择的因素，来源：GMG

交流过程中，蒋先尧还提到了AOZ（Autonomous Operating Zone，自动作业区）这一概念。AOZ同样来自于ISO 17757: 2017，是矿山自动化机器及设备被授权以自动化模式运营的指定区域，有点类似于我们经常说的ODD。

在该指定区域中，一切都必须是确定的、可控的，对车辆、人员、系统都有严格的要求。例如进入AOZ的人员和设备必须是AHS（Autonomous Haulage System ）系统可辨识的，确保一切都保持在安全状态。

而在运输活动中，要求所有在AOZ内运行的车辆都要受到监管，监管内容主要包括车辆位置、车辆速度、被监控车辆与自动驾驶卡车之间的最小距离、最大分离距离、目的地等等。

这些信息是通过为车辆配备GPS、网络功能和紧急停车装置提供，对于整个系统的可靠性有非常高的要求，以达到建立一个安全且高效的操作环境的目的，能在按下按钮时或位置信号丢失时，中断自动驾驶卡车的移动，避免碰撞。

“所以国外的矿山无人化改造中，基本是没有‘安全员’这个概念的。”蒋先尧说道。

目前来看，国内矿山无人化、智能化发展缺少一套这样系统性的标准与指导，这还需要整个行业的共同推动。

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不止无人驾驶

在和路凯近两个小时的交流中，关于自动驾驶技术本身，聊得并不多，更多是关于矿山无人化和智能化改造的细节、整个系统的搭建、如何提升整体效率等。

无人驾驶技术只是整个系统中的一环，重要，但不是唯一，带来的也不是单车效率的提升，而是整体效率的优化。

△24小时地下矿山活动，来源：Boliden

如上图Boliden（一家矿业公司，总部和运营在瑞典）所示，对矿上传统作业，加入生产管控、加入自动化机械三种模式进行对比，在加入自动化机械后，矿山24小时的低谷效率得到了有效弥补。

“所以我们围绕着安全、效率、成本做产品，但解决方案不仅仅是自动驾驶，我们是去解决效率问题，其中60%的效率提升来自于生产管控，后续我们还会加强做这件事。我们做的整套智慧矿山解决方案，不仅仅针对无人，有人的也可以用。” 蒋先尧说道。

显然，路凯智行对自己的定位不仅仅是一家矿山无人驾驶公司。

目前，路凯已经开始了快一年的无人驾驶运营。除了作为标杆证明可行性，自营矿山的可控程度相对较高，技术的迭代也会加速，同时能拿到一线的直接反馈，对于产品的设计也会有很大帮助。

刚刚过完三周岁生日的路凯智行，正卯足劲朝矿山生产全流程的无人化、数字化、智能化终局加速迈进。

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