为了寻找刚需，这位科技“启明星”在尘土飞扬的矿山上熠熠生辉

据杨扬介绍，目前，

正搭载伯镭系统矿卡最多的矿场

是一个海拔超过3000多米的高原矿，

冬天的时候特别冷，

常年恶劣的自然环境，

让采场职工的身体健康

受到了严重的影响。

经过三年多的合作，

已有十台来自伯镭的全自动矿车

7*24小时地在这座环境恶劣的矿山上，

代替着人进行工作。

2015年创业，伯镭团队陆续尝试了一些机器人商业落地的方向，寻找比较有商业价值的场景，能更早地落地。

2018年，伯镭正式进入智慧矿山的领域：“我们觉得，技术是一方面，但市场的刚需其实是更重要的，一定得是一个硬刚需。”

作为矿上长大的孩子，

杨扬对于矿车司机的状况，

有着更为直接的了解。

许多矿山的自然条件十分恶劣，

地处高原之上，非常寒冷，风沙很大，

因此，矿车司机短缺

是目前许多矿场的共性问题

杨扬谈道，他们调研发现，目前，矿山上已少见80后、90后的司机，而70后已快步入退休。因此，比起许多人担心的自动驾驶可能会使司机失业，在这一细分领域中，自动驾驶恰恰是“刚需”。

而另一方面，政策的支持非常强烈，

内蒙古、新疆等能源大省

近年来纷纷出台

支持智慧矿山建设的政策文件。

如内蒙古自治区今年2月出台的《内蒙古自治区人民政府关于促进制造业高端化、智能化、绿色化发展的意见》配套方案中标注，到2025年，内蒙古的智慧矿山建设中，自动驾驶矿车数量要达到1200台。

因此，相较于其他一些赛道，自动驾驶在矿山这一应用场景，可能会更快实现商业化落地。

矿车的自动驾驶，存在着重重挑战。

一方面是来自自然环境上的。

据杨扬介绍，典型的工矿大多是急弯+上坡，矿场上大多是非铺装路面，因此会非常的颠簸，这对于自动驾驶技术提出了很高的挑战。同时，大部分的露天矿，有很大的扬尘，风沙也会特别大，“这对感知来说，是一个很大的挑战，这是路面上遇不到的。”

另一方面则是技术上的。

“严格来说，矿山上用的并不属于车，而是叫矿山机械，这意味着矿车操控的精准度、响应度其实是远远差于我们常见的家用小汽车的。”因此，如何通过算法与线控的完美衔接，将感知与决策传递到车本身，是这一场景下的特殊难点。

“技术原理其实是通用的，但要针对特定的场景，去做修改和适配。”杨扬说道。

环境也千变万化，

如何因地制宜地进行适配？

杨扬从自己过往的科研经历中，

找到了破题的思路。

在交大读博期间，杨扬参与研究的模块化分布式机器人，曾荣获上海市科学技术二等奖。而“模块化”的思路，一直延续到杨扬如今所从事的无人矿车领域，助力他处理矿车自动驾驶技术遇到的重重困难。

尽管不同的矿场

具体的场景多变，

但对于矿车的自动驾驶技术来说，

万变不离其宗，

都有着装、运、卸这三个环节：

装——

每个矿场所使用的装载设备不同，

有的使用的是大型电铲，

有的则是挖机设备，

需要根据不同的设备

进行特定的协同配合。

运——

在开阔的主干道上，

矿车的控制以卫星导航为主，

在装卸两端，以激光雷达为主。

卸——

在具体场景中，

卸货的地点可以分作几类：

有些是排土场，

有些是破碎站，

还有贯通式的溜井。

模块化的设计思路，让伯镭的智能矿车在适配不同的场景的过程中，大大降低了场景之间由于差异性而导致的适配困难度。

“我们的手上有很多武器，

但要扬长避短，

根据场景选择武器。”

杨扬总结道。

而从实验室，到量产，

则是另一个必须要迈过的坎。 

“在自动驾驶这个行业，

大家最关心，也是最头疼的，

其实就是量产。”

“坦白说，自动驾驶的矿车，目前基本上还都是处于研发投入的阶段，但在这个阶段，我们一定要瞄着工程化和量产这一确定的目标努力。”杨扬说道。

从技术选型上来说，要保证技术的稳定可靠、方便复制，以及一致性。

从团队建设上来说，杨扬认为，科学家创业，应避免变成纯研究的团队。“不能追求一个完全的科学家团队，团队需要一部分人研究底层技术，而另一部分人研究技术的应用层面，同时，工程团队也是非常关键的。”

从事这一行业，最直观的感受，可能是辛苦——团队常常需要驻扎在矿场一线。伯镭科技做的第一个项目，是一个位于河南的稀有金属矿，“我们带着整个技术团队，在矿场住了三个多月，现场研发，并做测试。”

科技闪耀发光的地方，

不是总在聚光灯下的，

也在纷飞的尘土和炽热的阳光中，

在真正面临问题的场景里。

“我最大的愿景是，

希望在未来十年，

我们能够实现这样的一个场景

——在一个露天矿山上，

几十、几百辆钢铁巨手在工作、在轰鸣

而整个采面是无人且零碳的，

我们觉得这将是一个伟大的变革。”

杨扬这样说道。