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微信公众号无人驾驶员创业项目（无人驾驶公司融资）
大家好，无人驾驶员创业项目相信很多的网友都不是很明白，包括无人驾驶公司融资也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于无人驾驶员创业项目和无人驾驶公司融资的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！
1本文目录一览
- 1、无人驾驶物流风口已起：亚马逊、京东、苏宁抢滩，数十亿美元进场
- 2、驭势科技深耕自动驾驶领域――做“AI驾驶员”的派遣公司
- 3、这个80后小伙创业，12年赚450亿，是王思聪9倍！影响力堪
- 4、踏歌智行：矿区无人驾驶，常态化去安全员背后的技术实践
2无人驾驶物流风口已起：亚马逊、京东、苏宁抢滩，数十亿美元进场
文| AI 财经 社 饶翔宇
编辑| 张硕
进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。
2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步 科技 获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元 Pre-A 轮投资。
2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。
2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 9.4 亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。
2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过5.3亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。
刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网 科技 公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻 科技 ，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成3.2亿美元融资；2018年11月15日，智加 科技 宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。
如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。
不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看， 无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。
无人驾驶的风向变化
2016年底至2017年初，一批包括禾多 科技 、驭势 科技 、文远知行、Roadstar.ai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，最高单笔融资额更是达到上亿美元。
虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。
除此之外，文远知行和Roadstar.ai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。
实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。
获得软银9.4亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。
今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。
刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。
国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。
比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的***道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。
“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI 财经 社表示，以Nuro为例 ，低速物流车相对更安全，落地也会更快。
根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是 社会 化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。
“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI 财经 社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。
汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。
此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。
投资未来
2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。
“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。
事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。
在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案，另有 10 个州发布了行政命令，支持自动驾驶 汽车 道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。
目前，美国自动驾驶 汽车 发展最具代表性的地区是加州，当地***的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至 2018 年 12 月 7 日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶 汽车 的许可，其中 Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。
在中国，截至 2018 年 12 月 25 日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶 汽车 道路测试的许可。在牌照发放方面，截至 2018 年 12 月 25 日，国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了 51 张测试牌照。
同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。
2019年1月21日，***部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长4.1km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。
高速公路路测场景的***，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加 科技 以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。
2018年11月8日，智加 科技 宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加 科技 干线物流的无人驾驶技术落地。
“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地***对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。
按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。
“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的corner case，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。
至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。
3驭势科技深耕自动驾驶领域――做“AI驾驶员”的派遣公司
来源:经济日报
察势者明，趋势者智，驭势者独步天下。“驭势，就是驾驭趋势。”吴甘沙说，他们的目标就是要做那个看清时势、驾驭时势而独步天下的人。他形象地把公司的未来定义为“一家AI驾驶员的劳务派遣公司”。
实现“真无人”驾驶
投运近700天，完成超10万公里运营，从局部运行到规模化运行……自2019年初开启无安全员运营后，***机场靠自动驾驶技术运作的无人物流车就引起了世人瞩目。而这一场景技术的供给方，正是驭势 科技 。
2017年，这家全世界最大的物流机场受困于司机老龄化、用人成本高等，物流体系面临前所未有的挑战。***机场把脱困的希望寄托在无人驾驶技术上，放眼全球寻找靠谱的合作伙伴。当年年底，驭势 科技 从几家竞标公司中脱颖而出。
“在很多关键节点上，我们是被倒逼着前进的。”吴甘沙表示，虽然机场内不是公共道路，不受《道路交通安全法》管辖，但业界对“去安全员”仍顾虑重重。***机场的态度却异常坚决――做不到就终止！为实现“真无人”，实现零差错运行，他们着实下了一番功夫。
此后两年，驭势 科技 研发出一套类似“AI安全员”的系统。经过安全性测试，2019年底在***机场的无人物流车上小范围运营，2021年初实现批量化全线无人运行。从小试牛刀到商业化落地，这个项目让驭势 科技 一战成名。时至今日，这仍是世界唯一真正实现多场景、常态化运行的无人项目。
“我们早期做了不少示范项目，但因为没有规模，不可能商业化落地。”在吴甘沙眼中，自动驾驶是一个超长赛道，要先解决生存问题，才能有更长远的未来。只有做出绝对安全、法规可行、出错成本低、可积累海量数据并能自我造血的场景，才能以最低成本拿到决赛入场券。
此外，驭势 科技 正在环境封闭、半封闭的厂区有条不紊地推进“去安全员”无人驾驶常态化。合作伙伴中不乏知名企业，比如国际化工巨头巴斯夫。今年2月份，驭势 科技 宣布携手巴斯夫打造智慧工厂。吴甘沙表示，让自动驾驶技术融入生产运营全流程，离不开客户的配合和协同创新，否则只能打个样，不可能跑通全流程。
正因为率先在机场和厂区实现“去安全员”无人驾驶常态化运营，并一步一个脚印迈向大规模商用，驭势 科技 在最近一年中连续荣获北京市专精特新中小企业、***专精特新“小巨人”企业称号，并迅速进阶为***专精特新重点“小巨人”，完成了“优等生”三级跳。
布局多场景应用
创业前，吴甘沙作为英特尔中国研究院院长和英特尔首席工程师，领导了大数据技术战略长期规划；而今，驭势 科技 用5年时间实现了商业化 探索 。在看好人工智能新浪潮并投身其中的过程中，这位科学家正在被市场塑造成企业家。
他半开玩笑地说，“科学家擅长把钱变成想法，企业家则正好相反。真正成功转型的不多，我现在还差一半”。这一半差在哪儿？他认为是对市场的直觉。科学家是独行侠，擅长挺进无人区，挑战极限；企业家则要不断适应市场需求，实现协同创新，同时，不断抬高下限，对错误零容忍。
谈到创业，吴甘沙常常把两个词挂在嘴边――一个是“以终为始”，就是先想象终局是什么，思考怎样去达成；另一个是“持经达变”，即找到不变的规律，以此应对万变，指引方向。“我们认为最终全球将存在数家致力于‘全场景、真无人、全天候’自动驾驶技术的公司。我们希望成为全球最大的‘AI驾驶服务提供商’，做世界的‘AI驾驶员’。”
正因为早早意识到这场持久战不能长期靠风险投资买单，驭势 科技 一开始就扎扎实实做商业化布局，在商用车场景中找到造血能力，并长期投入深耕乘用车技术。一路走来，乘用车和商用车这两条看似迥然不同的路线和谐共生，构成驭势 科技 双轮驱动的全场景技术。
闭门造车，容易夜郎自大。驭势 科技 的创业者们明白，只有不断被客户步步紧逼、高标准严要求，才能在不断击打锤炼中提升自己的核心竞争力。公司成立3年后，“客户成功了，我们才算成功”成为公司又一条价值观。对他们来说，有真实需求、积极拥抱创新、又有足够耐心陪跑的就是好客户。
如今，驭势 科技 自主研发的通用自动驾驶技术U-Drive?智能驾驶平台，已拥有业界领先的自动驾驶算法、功能强大的云端智能驾驶大脑和全功能车规级智能驾驶控制器，针对机场、厂区物流、城市配送、无人公交和乘用车量产自动驾驶、RoboTaxi等细分市场搭建了定制化的无人驾驶解决方案。
其商用场景布局涵盖了 汽车 制造、危险化工、食品加工、农业养殖、重工制造、民航机场、产业园区等。2019年成功“去安全员”运营至今，“真无人”商业运营里程突破100万公里，“去安全员”商业运营里程世界第一。
对后来者的竞争，吴甘沙坦言“不怕”。以***机场为例，项目推进4年才看到第二波上量，机场客户不会冲动消费。对其他玩家来说，自动驾驶应用场景很多，从头开始去做机场项目要付出巨大的时间和机会成本，并不是一个明智的选择。
聚焦最***领域
对大多数人工智能创业企业来说，这是一条正确而艰难的道路。不少创业公司仍未找到大规模商业化的路径，陷入非标化、定制化困境。在人工智能中，自动驾驶却是一种讨巧的通用、可标准化的技术。就是这个巧劲让驭势 科技 吹响了自动驾驶商业化号角。
同样是自动驾驶公司，驭势 科技 与别家不同。其他公司以打造闭环场景为目标，尝试从头到尾的商业模式。驭势 科技 则是主动舍弃了上层的应用和运营，放过了下层的车辆制造，只专注于中间层――“AI驾驶员”。简而言之，就是不在任何一种场景中从鱼头吃到鱼尾，而是在很多种场景中做自己***的那部分。
也许正因为把精力集中于一点，驭势 科技 成为业内极少数在自动驾驶全场景都有技术积累的公司。今年，驭势 科技 好消息不断：3月份参与的东风自动驾驶领航项目***面向武汉市民的RoboTaxi服务；6月份无人驾驶物流车在徐福记东莞生产基地正式投入常态化运营；7月份在成都卷烟厂打造了烟草行业首个无人驾驶应用；9月份联合长城蚂蚁物流打造全球首款长城炮EV无人驾驶物流车……
项目进展顺利，资本也乐于加入。2021年初，这家拥有500多名员工、500多项国内外专利的公司，完成国开制造业转型升级基金战略注资。在最近一轮融资中，又获得上海国盛资本、中信证券投资等机构青睐。
“我们希望成为一个劳务派遣公司，派遣能适应各种车型、场景的AI司机。这个司机可以‘一个顶仨’，听话、没有情绪、不会疲劳、不会生病。”吴甘沙也承认，为了把自己的产品嵌入别人的车辆和业务流程中，以此积累海量数据，需要做一些额外的努力。
对于未来，驭势 科技 有明确的规划。“从大平台出来创业，是希望能够给世界带来肉眼可见的变化。”吴甘沙言辞间满是雄心壮志，他用四句话总结了企业未来3年到5年的发展方向：一是做好聚焦，把区域物流业务做大；二是稳步加速扩张，有节奏地推进企业在资本运作方面的计划；三是代表中国走向世界；四是从今天的场景再进入第二曲线、第三曲线做场景扩张。
4这个80后小伙创业，12年赚450亿，是王思聪9倍！影响力堪
王思聪，算是最高调的富二代了，被戏称为“国民老公”，身价50亿。
王思聪，1988年1月出生于辽宁省大连市，毕业于伦敦大学，万达集团董事长王健林的独子，万达集团董事。
根据2018年《胡润富豪榜》，王思聪的个人财富有50亿，其中有万达集团、万达院线的股份，还有普思投资、IG电竞俱乐部。
然而，有另一个80的小伙儿，白手起家，身价高达王思聪的9倍。
这就是大疆无人机的创始人汪滔，他2006年创立大疆。2015年，大疆在全球民用无人机市场占到了70%。
汪滔持有公司45%股份，个人资产达到了45亿美元。2018年10月，汪滔更是以450亿的身价排在《胡润百富榜》的第46位。
不仅身价远超王思聪，汪滔的影响力甚至和王健林、马云齐名。
2014年，大疆精灵P2V被美国《时代周刊》评为“2014年度十大 科技 产品”。2018年，大疆的市场份额目前已经占到了77%，是绝对的全球霸主。
2016年4月，《福布斯》杂志评选出最有影响力的30个企业家，中国有4个人上榜，其中有郭台铭、王健林、马云和汪滔。汪滔的全球影响力排名第28，其影响力超过了排在30名的扎克伯格。
汪滔草根出身，毕业于*** 科技 大学，研究方向就是无人驾驶。
汪滔，1980年出生于浙江杭州，从小就喜欢航模。之后考入*** 科技 大学，2006年，攻读硕士学位的他，和同学一起创立大疆，他把获得的奖学金全部拿来研发飞行控制系统。2008年，大疆的第一款较为成熟的直升机控制系统XP3.1诞生了。
而从2011年开始，大疆无人机的业绩也开始“飞翔”，从2011到2015年4年间，大疆的销售额增长了100倍，光年利润就达到了2.5亿美元。
然而和王思聪不同，汪滔平时特别低调，很少在媒体上露面。
很多媒体质疑他太过低调，甚至有些傲慢。对此，汪滔回应说：我不喜欢稍有成就就出来经营自己，知名成功人士不是我的追求。所以，我要求全公司尽量保持低调，更多以产品和媒体对话。我们的 社会 不缺演艺明星、 体育 明星，但却少有通过做事成为明星的人。
我很佩服任正非，他的兴趣在于做事，解决难题，而不是包装自己来出名。
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5踏歌智行：矿区无人驾驶，常态化去安全员背后的技术实践
我们距离真正意义上的无人驾驶，究竟还有多远？
2013年，美国高速公路交通安全委员会提出了自动驾驶技术的分级标准，根据自动驾驶能力的不同，将自动驾驶 汽车 划分为L1-L5五个等级。在L1-L3阶段， 汽车 可以实现有限度的辅助驾驶；而在L4-L5阶段， 汽车 才可以实现真正意义上的自动驾驶，即无人驾驶。
目前，绝大多数「具备自动驾驶能力」的量产车，其自动驾驶技术仍停留在L2-L3阶段。真正意义上的无人驾驶，似乎仍很遥远。正如自动驾驶企业Waymo的CEO John Krafcik所言：「把真正无人驾驶的 汽车 送上路，比火箭登天还难。」
然而，如果我们将眼光放到***道路之外，就会发现，无人驾驶已经在一些场景实现或者开始了实质性的商业化落地，如 科技 园区常见的低速快递物流小车，再如封闭场景的矿山无人驾驶。
日前，矿山无人驾驶头部企业踏歌智行宣布，其已经在***能源、***电投旗下的多个露天煤矿及鄂尔多斯永顺煤矿，首个实现了矿卡/矿用宽体车的24小时「常态化去安全员作业」。未来，以矿山为代表的工业场景，正在成为无人驾驶技术普及的先行者。
鄂尔多斯永顺煤矿无人驾驶常态化去安全员作业
矿山，为什么能成为无人驾驶快速实现商业落地的领域？
与城市道路相比，矿山环境封闭，道路及通行规则自成体系，不存在公开道路的交通法规问题，且车辆路线相对固定，车速大多在40km/h以下；此外，矿山无人驾驶有明确、可控的作业规程指引，商业模式也更加清晰。这些原因都让矿山成为了无人驾驶商业化的绝佳场景。按照前述踏歌智行对常态化“去安全员”作业的描述，该公司的矿区无人驾驶方案已经基本实现矿区L4级别无人驾驶的商业化落地。
露天采矿中矿车运输作业涉及“装-运-卸”作业流程，露天矿作业的核心环节之一。露天煤矿生产作业成本中运输成本（车辆、燃油、维护、司机工资）的占比，往往可以达到50%以上。其中，司机工资又是运输成本中最大的一块。矿山24小时不停工，一辆矿车配置5-8位司机，以三班倒的模式交替上岗、休息。矿山工作环境恶劣，矿车司机收入大约在8000-12000元每月，考虑保险、食宿等费用，矿山雇佣一位司机的综合成本在15-20万元/年左右。这意味着，一辆矿车一年仅人工成本就可能超过百万元。
同时，数据统计显示，露天矿山中，九成以上的重大安全事故多也发生在运输环节，而这些重大安全事故一旦发生，带来的经济损失将数以千万乃至数以亿计。所以，解决了运输环节的安全问题，也就解决了大部分的重大安全隐患。
基于安全和成本考虑，矿山企业有动力推进无人驾驶的商业化落地。同样着眼于安全生产和经济效益双重目标，***政策也在积极推动露天矿山实现无人驾驶转型。例如，***发改委、能源局、工信部、煤监局等八部委在2020年3月发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》就指出，到2025年，露天煤矿应实现智能连续作业和无人化运输。
在种种因素的共同助推下，矿山无人驾驶市场飞速成长。全国范围内，煤炭、水泥砂石、金属等各类矿山，纷纷布局无人驾驶。多家研究机构预测，到2025年左右，中国矿山无人驾驶市场规模有望达到2000-4000亿元级别，与全球矿业巨头必和必拓一年的总营收额相当。
踏歌智行达成多矿区“常态化去安全员”作业的实践，实现矿区环境下的L4级别，其背后的发展历程与技术实现，对于该领域无人驾驶的进一步发展，以及无人驾驶其他赛道的「去安全员」，不无借鉴意义。
***能源下属某矿区无人驾驶常态化去安全员作业
早年，矿山无人驾驶工程测试阶段，工程师需要跟车作业，维持无人驾驶系统的运转。随着无人驾驶技术的进步，工程师下车，只留安全员，安全员无需了解无人驾驶原理，且与传统司机相比，安全员只需要在特定情况下介入车辆驾驶，工作强度大幅降低。
在安全员跟车的时代，矿山无人驾驶的潜力尚未获得完全释放，但已经可以产生一定的经济效益。此后，安全员开始「出舱」，不再需要坐在驾驶舱内时刻准备介入驾驶。而矿山无人驾驶的最终目标是「安全员下车」，即不再需要安全员跟车，完全交由矿车自主行驶。
而第三个环节的实现非常复杂，但可以简化为一个兼论“时”、“空”的问题。 时间维度，安全员下车多久？一个小时、一天、还是一个月？空间维度，安全员下车的车辆能完成哪些场景的哪些工作？是量身定制的场景，还是矿区全域的任意作业区域？
与目前行业内常常提及的「安全员下车」概念不同，踏歌智行表示，所谓常态化的安全员下车作业，即除了必要的车辆检修维护，以及按照生产规程不适宜进行生产作业的情景外，其余时间可全天候24小时不间断的安全员下车作业，作业内容覆盖从大循环的“发车到收车”、以及小循环的“装-运-卸”全流程；而非为了生产作业之外的特定目的，在特定环境下、进行有限作业内容、持续数小时至数天的试验性「安全员下车」作业。
据介绍，踏歌智行自2020年7月在包钢白云鄂博铁矿首次实践安全员下车，到今年3月，在多矿区逐一进行常态化安全员下车作业，中间经过20个月日以继夜的研发迭代和现场实践。而今年3月开始推动的常态化安全员下车，踏歌智行亦提出“安全员下车，安全不下车”的口号，稳步推进。对矿卡和矿用宽体车两种车型，均分别采用从“双班下车”、到“24小时三班下车”，再到“7*24小时三班下车”的渐进式策略稳步推进。
技术层面，矿区无人驾驶与***道路上的乘用车无人驾驶相比，二者各有各的挑战。在***道路上，无人驾驶要面对人、车、障碍物混杂的复杂环境、复杂的通行规则（交通指示牌、信号灯等）、高达120KM/时的车速、保障所有交通参与人员安全等。
而露天矿山则要面对几乎没有交通标识、道路与运输工作区频繁变化的非结构化道路；工作环境、路面条件恶劣，扬尘、颠簸、滚石、塌方、车辙、翻浆等各类问题；以及高温、高寒、高海拔、雨雾等各类极端气候与地质条件；由于应用场景不同，矿用车的一致性亦会相对偏弱。上述因素，都对矿山车辆无人驾驶系统的技术选择带来不一样的要求。
但能首先实现“常态化安全员下车”这一里程碑结果，其背后肯定不是来自于局部技术“一城一地”的得失，而是一个有 历史 传承的系统工程。所有的技术实现细节之前，先要看清楚顶层的技术布局，而技术布局的背后则是对所专注场景的商业洞察。
如果说乘用车无人驾驶解决方案企业在用To B的商业模式，与上下游协作，最终面向C端消费者交付一件100%标准化的商品，那么矿区无人驾驶则是以To B的商业模式，最终面向B端矿企用户交付一套完整的作业系统。这里有三个关键问题要回答：
乘用车无人驾驶存在单车智能和车路协同的路线之争，矿区无人驾驶应该走什么路线？答案并不是那么显而易见。
踏歌智行介绍，公司成立早期，经过短期摸索，快速聚焦到矿区场景。早期的场测和实测，也是单车模式。但这个阶段之后，技术方案的发展方向在哪里？这是一个没人 探索 过的领域。乘用车的经验可以部分借鉴，但却不能复制。
得益于创始团队的技术积累，踏歌智行提出了矿区无人驾驶“车-地-云”协同的方案架构。在踏歌智行看来，这套架构的意义，就如同当年冯·洛伊曼定义的计算机架构“运算器、控制器、存储器、输入和输出设备五大部分及其相互关系”对计算机的意义。合乎场景的技术架构体系，支撑了踏歌智行后续整个的技术布局。现在从一些其他同类方案身上，也能看到这一架构的影子，尽管大家可能在完成度和细节功能定义上有所不同。
踏歌智行“旷谷”系统架构
To B的生意，不存在100%标准。服务To B行业的创业企业，总是会在产品和项目之间摇摆和纠结。如何在不同的发展阶段，充分利用有限的资源，发挥项目制对市场需求的快速反映，产品化利于方案成熟和效率提升的沉淀优势，协调好两者关系，对中小型 科技 企业而言，是一个非常有挑战话题。这一话题的回答，会反映在公司的组织架构、资源匹配上。
以项目为先，是早期公司必然选择。但踏歌智行根据自身的发展水平，很早在 研发团队 之外，搭建了独立的 产品团队 ；并依托和北航的合作，成立了研究院，专注前期 探索 阶段的技术和项目；同时在早期实践中即建立了体系化的 工程交付团队 。并且尤其注重上述三大团队中“IT-车-矿”三类人才的合理搭配。
“研发+产品+工程”并进的研发模式，使踏歌智行能够快速把一个大的问题，拆解成众多子系统、子产品，进行相应的追踪，通过系统设计、产品设计、技术设计，完成功能实现和多阶段测试，进而快速实现现场跑车验证。该体系可以保证公司快速应对新需求和新挑战。
凭借产品思维和工程思维的加持，踏歌智行研发了业内特有的一系列车规级矿区专用车载域控制器产品。在方案层面，踏歌智行“旷谷”方案也实现极高的成熟度和标准化。该公司能够在大型矿卡和矿用宽体车两种主流车型上，在多个矿区近乎同时实现“常态化安全员下车作业”，也是产品化程度的一个注脚。
据介绍成立之初，踏歌智行做过园区物流业务和一些乘用车的底层技术，并且挣钱了。不过很短的时间内，踏歌智行发现了矿区这一“刚需与政策”加持的宝藏场景。出人意料的，公司放弃了其他所有业务，一心专注地投入到矿区场景。
这可以说是商业选择，但同样也是技术选择——本质是行业方案的深度问题。
踏歌智行认为其竞争优势，根本上来自在露天矿领域长期深耕所形成的核心算法和系统方案积累，包括感知技术、规控技术和云控技术等。融合感知处理矿区的复杂场景，规控技术处理复杂路况、狭小路况；云控技术负责整体调度；自研域控制器保障矿区恶劣作业环境下整个系统的可靠性。软硬件技术长期积累，确保系统作为一个整体的安全性和经济性。
这一选择，也体现在公司的数据思维和闭环思维。如车辆全生命周期管理、高精地图的闭环实现、安全机制的多重冗余与车地云闭环。专注可以让方案成熟更快、切入行业更深，也会衍生出更多的商业模式想象空间。
踏歌智行部分代表性案例
快速实现“常态化安全员下车”，可以说是“车-地-云”架构等几个关键顶层技术构建问题的阶段性成果。而这一成果的落地，在踏歌智行看来，从技术实现维度，背后有赖于如下几个方向的工作：
常态化的安全员下车，是客户的需要。但如何让客户对你有信心，敢放心让你去做这件事情，其实是安全员常态化下车的第一个难点。
当前，矿山无人驾驶应用处于L4级别，即在特定的运行设计域（ODD）内展开。首先，踏歌智行从道路、车辆、环境、管理以及网络等五个维度，建立了针对ODD评估体系。基于ODD评估结果，踏歌智行建立一套围绕常态化安全员下车的风险矩阵表，与客户沟通在作出创新性尝试时可以接受的风险项。进而，踏歌智行形成了安全员分阶段下车的评价体系，将其进程分解为多个阶段。
踏歌智行表示，“有意思的是，我们首先还要给安全员树立信心。”在下车的初期，第一个是“模拟安全员”阶段；此时安全员在车上，但我们要让他相信系统，非不得已不要进行人工接管，这样才能把无效的接管剔除掉，保证数据的真实、准确。后续逐步延长安全员下车的时长，直到实现7*24小时的常态化无安全员运行。
感知技术是无人驾驶功能和安全的第一道关卡。矿区无人驾驶领域，安全性与作业持续性第一，用户成本不敏感。面对其独特的工作环境，融合感知一直是最佳选择。
踏歌智行 “旷谷”方案感知部分，采用多源异构融合感知，包括毫米波雷达、激光雷达、摄像头，大型矿卡各个方向部署的传感器总数量达20多个，为夜间作业的安全性，踏歌智行亦在方案中率先纳入红外传感器。不同类型的传感器具有各种的感知优势，不同来源数据的交叉验证，保证感知信息的准确可靠。
“旷谷”车载系统安装图
踏歌智行提到，作为对整个无人驾驶系统稳定性和常态化安全员下车的保障，他们对整个系统进行了大量冗余设计，包括线控系统的冗余设计、无人驾驶主控制器上的异构冗余方案、无人驾驶各子系统部署独立的冗余模块等。整个方案中安全冗余设计覆盖硬件、感知、通讯等各个核心环节，采用双冗余乃至多冗余方式。在踏歌智行方案构建中，还有一套独立于系统之外的“虚拟安全员”体系。
作为独立于电子设备之外的一道屏障，踏歌智行甚至在驾驶舱内安装了一条「机械腿」，在无安全员的情况下，即便控制系统失效，机械腿将作为最后一道安全屏障，模拟人腿踩下制动踏板，完成紧急刹车。
而在“车-地-云”的大体系架构下，车端安全机制、云端安全机制、地面安全机制，从本质上，也是互为备份的冗余关系，而非仅仅将安全功能交给车载系统。
矿区道路和工作区是非结构化的土路，路面不存在标志线与交通指示标识，道路变化频次非常高。随着矿山生产的推进，矿车的装载、卸货点甚至矿区地貌都会发生变化；路段上的阶梯结构和气候也有影响，比如意外的侧边滑坡，风雨导致的浮土下沉，都会导致道路边界变化。这种情况下，高精地图的实时性和高精度至关重要，甚至高于公开道路上的相关标准。可以说，地图的时效性和精度是安全员下车的场景前提。因此，矿山无人驾驶服务商必须具备实时高精地图的快速建图能力。
踏歌智行方案里，有一套高精地图独立产品，用于实现高精地图全生命周期管理。产品涵盖地图素材的采集、地图制作、地图发布和地图使用等模块。该高精地图产品也把静态元素和动态元素进行分层处理，建立了一套独立的数据格式，目前公司正与生态伙伴合作，基于此格式起草相关标准。为保障高精地图的可靠性，踏歌智行同样秉承了多种冗余理念，光采集端即包括地图采集车、无人驾驶矿卡任务触发采集等多种方式。
如前述，矿区工作环境非常恶劣，宽体车和矿卡等矿用车的一致性亦会相对偏弱，这也给车辆控制带来更高的要求。2017年，踏歌智行在完成初步的单车测试后，便放弃了工控机方案和普通的车载控制器，转而自研专为矿区开发的车载与控制器。
目前该系列产品已经发展到第三代，该系列域控制器产品，基于车规级元器件及模组打造，不仅兼容各类工业级通信及定位协议，也通过了3C、入网认证，以及中国计量院的高低温、震动、湿度等环境可靠性与电性能、EMC测试，可以适应-50 85 温度下的工作环境。从结果看，本轮多矿区、多车型的常态化安全员下车作业的成功实现，与上述专属硬件产品的高可靠性、高性能、高兼容性密不可分。
踏歌智行车规级车载域控制器产品
踏歌智行大系统研发模式，形成了数据闭环。公司在智能矿山领域多年的技术积累与商业实践，让其积累了大量无人驾驶与矿山经营的核心数据。
这些数据也在反哺踏歌智行，使之有足够的能力，在其需要某些数据的时候，从中去抽取、去认知，再来解决面临的问题；让其能够设计出更安全、稳定可靠的无人驾驶解决方案，并深刻理解智慧矿山的作业模式。
多个矿区齐头并进、批量的常态安全员下车，不仅对产品，对工程交付，同样是很大的考验。
“基本上五到六个月，我们可以让一个编组按照常态化去安全员的状态跑起来。通过去年下半年到今年上半年，多个项目的同步实施，我们在工程交付标准化、程序化、模块化方面，得到大幅提升。”
踏歌智行认为这个时间会进一步缩短。原因有三：其一产品越来越成熟，工程自动化程度越来越高，缩短了现场问题排查和解决的时间；同时ODD域的要求也越来越低，更加省时。其二，随着部署项目越来越多，交付团队工作流程做到了标准化，工作内容也实现了模块化。其三，客户对无人驾驶的认识越来越准确，而踏歌过去不间断的成功项目，也增强了用户的信心。他们能更准确地为在现场部署去提供支持条件。
紫金巨龙驱龙铜矿无人驾驶矿车安装施工现场
踏歌智行介绍，这次推进常态化安全员下车的煤矿，包括数个国有大型煤矿。目标的达成，可以说是双方共同推进的结果。
“客户方有专门的小组和我们肩并肩工作，我们跟客户一起评价项目现场，去深入理解现在存在的一些问题，双方需要配合的事项。”
“在项目现场碰到的一些技术难点，客户方会给出他们过往的经验，特别是在车辆的控车策略上面，客户会给出人工驾驶时是怎么做的，这是非常宝贵的一些经验，我们可以把它转化为相应的算法实现。”
“在客户这边，我们始终是学生心态。自动化技术应用到行业里面时，其实我不太喜欢用‘赋能’这个词。有句老话叫隔行如隔山，客户这边多年积累下来的行业知识，我们短短数年就轻易说赋能不太妥当。”
首先运行设计域（ODD）还是存在的，安全员下车也是要在ODD域定义的范围内工作，不过目前绝大部分真实作业场景可以符合上述ODD域的要求，亦即对于大部分矿区均可经过必要的部署实现常态化安全员下车。未来ODD域的要求会进一步降低，实现更简易的部署和更极致的体验。
常态化的「安全员下车」远非矿山无人驾驶的终点。安全是客户考虑的第一个点位，后面还有效率、经济性和环保问题。以效率为例，目前安全员下车状态下的无人驾驶相比人工驾驶已经能达到80%了，但未来，这一数字肯定需要超过人工。随着车辆全生命周期数据的积累，降油耗、降胎损，乃至与电动化结合实现更高的经济效益和节能环保是题中之意。
运输只是矿山作业的一个环节。无人驾驶是手段而非目的，进一步与矿山业务的深度集成，将无人驾驶系统完美地融入到矿山整体的生产工艺、作业流程、经营管理，解决其痛点，并带来经营管理和生产作业的改进，方可助力用户实现真正意义上的无***山、智慧矿山。
踏歌智行一直是行业的开创者和 探索 者，早期首先实现矿车无人驾驶的场测与实测，最早的编组作业、混编作业与夜间作业，以及到现在最早地实现矿区常态化安全员下车作业。未来，踏歌智行在开创未来新世界的道路上将走得更快、更远。
2018年1月，踏歌智行完成国内第一辆无人驾驶矿车改造，白云鄂博铁矿1501号车
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