2026年希迪智驾公司研究报告：技术领跑，无人矿卡迎东风（智联汽车系列深度之46）

矿区无人驾驶：“刚需”的智驾场景

1.1 政策+效益驱动下，渗透率高增

国家层面高度重视矿区智能化和无人化的发展。矿区无人驾驶作为封闭环境智能驾驶 典型的场景之一，具备高速发展潜力。封闭环境场景下的自动驾驶运营通常与现行法律法 规相契合，核心在于其具备清晰的运营边界、固定规划路线、简化交通流以及高度可控的 环境条件。2024 年国家层面已明确提出推动危险矿区“无人化、少人化”作业：（1）2024 年 4 月，应急管理部、国家矿山安监局等七部委《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》提出，到 2026 年煤矿危险繁重岗位无人机器人替代率分别不低于 30%；（2）2024 年 5 月，国家能源局印发《关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高 质量发展的通知》，针对露天煤矿，强调要重点推进自主采装、矿用卡车无人驾驶以及装 运卸机器人化协同作业等智能化技术的应用。 矿区无人驾驶已从“试点探索”逐步演化为提升矿业生产效率与安全水平的刚性需求。 在各类封闭场景中，露天矿场因作业环境危险、污染较重、地理位置偏远且运营规模较大， 对智能化替代存在刚性需求，是智能驾驶行业重要的落地赛道与增量市场。近年来，随着 大数据、物联网、云计算、人工智能等关键技术的快速成熟，矿区无人驾驶成为推动能源 行业数字化、智能化升级的关键抓手，不仅契合国家能源结构调整与绿色低碳发展战略， 也顺应全球能源科技创新的大方向。

行业收入呈现项目制与阶段性释放等特征。矿区无人驾驶解决方案通常经历试点验证、 规模扩展及长期运行三个阶段，收入释放节奏与矿区建设进度及客户决策周期高度相关。行业整体呈现“前期验证慢、规模化释放快”的特征，一旦进入扩展阶段，单一项目的收 入弹性显著提升。

我国矿区无人驾驶虽起步较晚，但发展速度极快。2024 年中国自动驾驶矿卡解决方案 行业的市场规模达到人民币 19 亿元，占封闭场景内智能驾驶市场的约 75.6%。到 2030 年， 该市场预计将大幅增长至人民币 396 亿元，2024 年至 2030 年的复合年增长率为 65.3%。 2024 年，产品销售约占中国自动驾驶矿卡解决方案市场的 34%，预计到 2030 年，该比例 将增加至约 40%。2024 年中国自动驾驶矿卡解决方案行业的总潜在市场规模约为人民币 5500 亿元。 我国自动驾驶矿卡渗透率进入井喷期，预计 2026 年渗透率达到 24%。由于自动驾驶 矿卡解决方案能够逐步实现对钻、爆、采、挖、运全流程操作作业的覆盖，有效提升作业 安全性、可持续性、经济效益，行业渗透率预计快速提升，从 2024 年的 7%预计提升至 2026 年的 24%，到 2030 年预计达到 55%。

从需求端看，渗透率提升的核心驱动因素包括： （1）安全与合规压力强化：矿区运输属高风险环节，国家推动智能化矿山与本质安全 建设，明确高危岗位“减人、少人、无人化”要求。无人驾驶作为降低人为风险、提升安 全合规的关键路径，正从“可选项”变为矿企的重要抓手。 （2）劳动力结构性短缺凸显：矿区偏远、环境艰苦，对年轻劳动力吸引力下降，叠加 司机老龄化与高流动率，导致用工紧张、培训管理成本上升。无人驾驶可替代人工岗位， 保障连续生产，缓解用工瓶颈。 （3）成本刚性上升倒逼效率提升：人工、能源及停机损失构成运输主要成本，传统模 式下单位成本改善空间收窄。无人驾驶矿卡可长时间连续作业，提升设备利用率、降低单 位成本，成为重要的“成本管理工具”。 （4）资本开支向智能化升级：大型矿业集团转向“少人化、无人化、数字化”高质量 发展，无人驾驶作为智能矿山核心组成，被纳入中长期资本开支计划，新建/扩建项目同步 规划，为规模化落地提供支撑。 此外，国外矿区无人驾驶起步更早，技术积累与商业化程度更高，提供了成熟经验。 美国、加拿大、澳大利亚等矿业发达国家早在上世纪 90 年代便开始投入矿卡自动化研究， 在提升安全、降低人工成本与提高资源运输效率等方面取得显著成效。目前，海外头部矿 企已经形成大规模、规范化、长期稳定运营的商业化体系，矿区自动化进入成熟期，为全 球行业提供了可借鉴的发展路径。

1.2 V2X 为代表，多技术融合发展

矿区无人驾驶相比于园区物流场景无人具有重载、强扰动等特点，对感知技术、定位 技术以及控制技术皆有较高要求，核心原因在于工况复杂度、设备形态、作业风险等级等。 矿区场景以露天煤矿、金属矿为主，具备重载、高粉尘、强扰动和大坡度等典型特征，道 路常伴随坑洼、落石和急弯，且车辆吨位大、制动距离较长，因此对环境感知干扰能力、 定位可靠性、底盘重载线控、车辆协同作业要求远高于一般自动驾驶车辆。

无人驾驶技术主要由环境感知、融合定位、控制决策与协同作业四大模块构成，并以 封闭、路线固定、作业标准化的场景为基础实现自动化作业。环境感知通过激光雷达与毫 米波雷达或摄像头的冗余方案设计，可以应对矿区扬尘、煤灰、雨雪雾等恶劣天气状况， 并且可以充分识别障碍物，实现高频次、高集成度、全天候的稳定工作；融合定位系统实 现车辆高精度导航定位，充分感知装载区、运输道路、排土场等场景下无人矿卡的具体位 置；无人矿卡的底盘控制技术保证在复杂环境下的灵活决策；协同作业系统主要技术为 V2X、 高精度定位技术以及地图采集压缩技术，实现挖掘机与无人矿卡精准对位以及快速提供人 驾车位置来保证车辆高效通行。

露天煤矿无人驾驶车路云协同能力的演进，场景适应性逐渐增强。在此基础上又相继 在包含不同类型、矿车、剥离与采煤等多车型、多矿种等多种应用场景下实现无人驾驶系 统技术，逐步形成了由智能云控平台、车辆无人驾驶系统、线控平台与协同作业系统四大 产品以及基础设施组成的露天矿无人驾驶运输解决方案。

车载智能与 V2X 是实现各场景无人驾驶的两大技术路径，V2X 为演进趋势。单车智能 通过集成感知、决策和控制技术，实现智能驾驶；V2X 可以解决单车智能的信息盲点，实 现车辆之间及车辆与路侧基础设施之间的信息互通，使各方能够共享行驶意图，减少路权 冲突，从而提升整体交通系统的协同效率与通行能力。车载智能感知及安全管理解决方案 利用高性能智能网联设备，通过数据分析平台提供多维可视化数据并提供车队运营场景中 全过程风险监督，提升安全管理标准。

1.3 产业链链接紧密，生态平衡发展

矿区无人驾驶行业产业链结构清晰明确，呈现出“技术密集，工程落地”的整体结构。 分为上游技术端、中游集成端、下游应用端。目前已形成了多元化、高协同度的产业生态。 在宏观经济政策推动下，各部门共同推动矿区无人驾驶行业技术的发展和应用。 在上游，生态系统包括零部件制造商、软件供应商和云服务商，提供关键硬件、算法 和运算基础设施（激光雷达、毫米波雷达、摄像头、芯片与域控制器、线控底盘、V2X 等 技术提供厂商） 中游环节主要由无人驾驶解决方案提供商与主机厂设备提供商（OEM）构成，是产业 链价值最为集中的部分。矿区无人驾驶解决方案提供商与 OEM 深度协作，通过联合开发 与系统定制，将无人驾驶能力嵌入到矿卡整车平台中。合作分工通常为：OEM 负责矿卡的 平台结构设计、整车量产及验证测试；自动驾驶企业则负责软件算法集成、传感器配置与标定、系统联调与整体性能优化。双方协同实现标准化、可规模化部署的无人驾驶矿卡产 品，形成中游价值链的核心竞争力。 下游主要为矿主、工程公司以及运输公司。无人驾驶解决方案商主要解决下游矿区开 采环节中采集运输无人化问题。

中国矿区无人驾驶解决方案行业整体呈现技术高度复杂、客户极度谨慎、产品可靠需 求强、资本与经验密集的特点，行业进入壁垒显著。 技术与算法壁垒：矿区无人驾驶并非单一的自动驾驶算法问题，而是集成了环境感知、 高精定位、V2X 车路协同、智能调度、远程运维与安全控制等多项核心技术。系统必须在 扬尘、多风、雨雪等极端工况，以及陡坡、急弯、不规则土路等复杂地形中保持稳定运行， 同时还要应对有人车+无人车高密度混编场景，其复杂度接近甚至超过城市交通环境。率先 落地的头部厂商，具有数据基础优势并利用实矿场景迭代算法，进一步加强行业技术壁垒 产品壁垒：在矿区恶劣环境之中，因安全性要求，自助采矿产品既要展现出较强的可 靠性，也要在不同矿种和不同地貌之间实现高通用性。头部厂商多采用平台化产品思路， 通过标准化软硬件架构适配不同车型与矿场，在保证安全与性能的前提下，显著降低单项 目的定制化成本。新进入者往往需要针对不同场景进行大量“一次性定制”，不仅成本高、 周期长，也难以形成规模化产品，竞争力明显不足。

客户采纳与黏性壁垒：矿区运输是矿山生产的核心环节，对安全性与连续性要求极高。 矿业公司在引入无人驾驶方案时极其谨慎，需要经历长周期测试以及多轮优化后才会进行 规模化引入。出于安全、运维体系、培训等高成本投入，客户极少轻易更换合作伙伴。再 加之矿卡开发与验证周期长，导致客户对现有供应商形成较强锁定效应，构成了明显的客 户黏性与更换成本壁垒。 行业经验壁垒：采矿作业本身具有高专业性和周期性特点，解决方案提供商不仅要理 解矿业周期，还要具备在行业低谷期帮助客户降本增效、在景气期快速放量的能力。这要 求企业在前期投入大量资金用于研发、测试车队建设、示范矿山改造及运维团队搭建，资 金回收周期长、风险较高。能够穿越周期并持续投入的企业数量有限，资本与经验共同构 筑了额外的进入门槛。

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