剔除Robotaxi痛点，无人矿车拉开商业化大幕
自动驾驶最热门的领域Robotaxi，当前落地难点主要体现在开放场景内的长尾问题与安全、监管间的矛盾。
也因此，随着当前Robotaxi赛道内单车智能路线的技术瓶颈日渐凸显，国内以百度为首的部分自动驾驶玩家们已经开始了车路协同相关的探索。
与Robotaxi所不同的是，无人矿车其实早从赛道出现开始，就从未在选择单车智能还是车路协同上出现过太多的分歧。
无人矿车，云地车协同
谈擎说AI认为，对于无人矿车而言，行业普遍将车路协同方案在初期就纳入底层系统构建，主要是出于内外两方面因素考量：
外因方面，对于Robotaxi而言，车路协同往往需要技术企业、电信运营商、云服务供应商等多部位协同，落实到建设中则会牵扯到公路基建乃至整个城市的未来规划，更不用提未来对路段设备维护的巨大压力。
而矿区作业较小的场景范围，较为固定的线路，就为行业在搭建车路云一体的解决方案上，大大降低了建设与运营方面的成本。
内因方面，基于前文所述，在封闭的矿区场景内，无人矿车所承担的主要任务是运输矿物，通常是由一套矿区内的统一调度系统指令来进行作业，其统一调控的需求一定程度上高于Robotaxi，也因此，未来有一个中央控制系统来调度保障运输作业稳定性、协同性，对行业而言是一个刚需。
从行业内玩家们的底层系统构建中我们也能看出这一特点：
以踏歌智行为例，其露天矿无人驾驶运输全栈式解决方案“旷谷”，以车载系统“睿控”，地面系统“御疆”以及云控平台“天枢”三个关键部位构成。
无独有偶，慧拓的“愚公”平行矿山操作系统，同样是以“云”为核心管理枢纽，来协同矿车无人驾驶系统、远程驾驶系统、V2X车路协同感知系统等多环节要素。
不难发现，调度，是无人矿车赛道相较于Robotaxi本质上的一大差异化需求，毕竟在传统矿业开采中，调度也一直都是降低安全风险、提高矿区运营效率的一个绝佳武器。
也因此，谈擎说AI认为，未来在矿区无人化进程里，围绕调度问题不断优化车路云三者间的协配工作，从而使矿区作业不断实现效率提升，将会是为技术企业提供核心竞争力的重要抓手。
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