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去掉安全员是的L在4级自动驾驶商业化的前提下，业内普遍认为矿山、港口等封闭场景可以率先实现去人化，但真实情况如何？去人和去人化之后的想法是什么？
带着这个问题，三月份九章智驾采访了易控智驾董事长张磊和技术VP林巧和另一家行业龙头公司的战略负责人和技术产品负责人。
，这两条轨道上的头部公司一致认为，消除安全员将是一个过程，需要克服一系列挑战，以达到正常安全员下车的成熟状态。
有受访者认为，能否去人其实就是，如果你只选择最简单的一个ODD做Demo，每个人都可以‘去人’，但矿区ODD它复杂多样。目前，该公司和易控智能驾驶公司正在积极准备去人。
此外，，要真正实现商业化并没有那么容易。正如林巧所说：“进入深水区之后，我们不能只说是把模式‘跑通了’，而是得更多地去思考整个业务链路如何打通，实现协同。”
看来跑在前面的公司有点保守？
事实上，这种保守并不等于悲观，，此外，解决这些问题需要很多时间，
易控智能驾驶董事长张磊表示，工程机械最初是为人类驾驶而设计的。只要能保证一定的出勤率，就可以接受坏了就修宽体车的大规模化是一种趋势控智能驾驶将逐步使用更大吨位的宽体车，但大吨位宽体车的线控底盘尚不成熟。
例如，转向是用管柱驱动液压阀芯，然后液压方向机驱动转向机构，不仅响应缓慢，而且线性和控制精度差。
例如，商用车的线控动响应为400毫秒，比乘用车(150毫秒内)慢得多，一般来说，指令下达半秒后才有响应， 这不仅会给无人驾驶车辆的整体安全带来一些不确定性，还会影响运行效率。
需要注意的是，线控制动所面临的挑战也将转化为感知、决策、地图、定位、控制算法等环节的挑战。例如，由于制动响应缓慢，需要更好地检测感知——及时检测远处的障碍物，并尽早规划下一步的安全路径；例如，避免车辆在驾驶过程中行走S步骤，规划算法和控制算法做得更好。
此外，矿区部分作业区土层较软，车印较深，对控制系统的能力要求较高。
然而，令人尴尬的是，矿山无人驾驶公司使用线路控制底盘来自同力、临时等供应商，公司需求不同，这意味着自动驾驶解决方案公司或给出不同的目标解决方案，或大量投资提高解决方案的兼容性，提高解决问题的难度。
目前，两家受访公司都投入了大量精力与供应商一起完善线路控制底盘技术。客观地说，这将给市场较晚的无人驾驶公司一些搭便车的机会。
受访公司之一表示，在与供应商合作的过程中，他们开发了行业独家VCU产品，但后来制造商也开发了它们VCU与其他无人驾驶公司合作。后来，该公司干脆决定将VCU也是对外销售。对于先入局者来说，这是一个赋能行业的过程。
拆除安全员后，研发效率会受到一定程度的影响。当我第一次听到这个观点时，我很惊讶，但经过仔细询问，我知道这是无人驾驶研发的真相。
目前，安全员经常扮演记录bug他们会记录我在什么情况下干预，bug这些数据对后端的研发极其有价值。
虽然也有数据闭环工具链可以自动收集问题，但在许多情况下，手动记录问题的质量可以更高。因此，如果一家公司为了故意追求一个里程碑而积极碑，那么未来车辆在测试中遇到的问题就会减少记录员，从而影响研发进度和技术迭代速度。
林巧说：没有安全性和效率的‘去人’会极大地影响研发进度，这是需要考虑的。
所谓点检查，即检查目前无法自动检测到的故障或问题风险点，是指车辆需要相关人员检查轮胎是否有问题、漏油或漏气、传感器是否脏、制动转向机械部件是否松动开裂。目前，点检的智能化程度正在逐步提高，但仍有许多工作是智能化的，仍需人工完成。
根据计划，无人驾驶大规模运行后，将有专业的外包团队负责点检工作，但在目前的小批量试运行阶段，将点检工作交给安全员是最具成本效益的策略。如果你现在取消了安全员，你需要雇佣更多的点检查员。
说到点检，林乔说，他们现在正在考虑未来大规模运营中需要配备多少车，如何利用技术手段减少对点检查员的需求，提高点检查的效率。只有在进入深水区后，我们才会考虑这些细节。据我所知，其他场景的大多数无人驾驶公司都没有达到这一步。
公司越场景越深入，就越容易意识到去人后需要解决的新问题。他们对这些问题的理解越解决这些问题的时间就越多，内部技能就越深入；另一方面，解决这些困难需要很多时间，这意味着对这些问题有深入思考的公司更容易建立后来者难以克服的障碍。
林巧说：以前行业还没到深水区，大家还在做。demo，追赶别人似乎并不难；但进入深水区后，有些事情我做得比别人早得多，思维也很成熟，后面的人想做，不仅说‘我知道别人这么做’可以很容易地做到。这是先发优势。
张磊认为，仅仅在个别测试车辆上拆除安全员是没有意义的，或者必须从矿区业务的角度来考虑。与是否有安全员相比，矿区更关心你的车是否能帮助他们工作，效率如何。在这个阶段，安全员对确保操作过程非常重要。如果拆除安全员后的生产效率降低，矿区肯定不能接受。
易控智驾董事长张磊认为，摸清无人驾驶系统的能力边界，是去掉安全员的必要前提。
林乔说，目前，易控智能驾驶正在通过大量测试找出每个模块的能力边界。例如，面对30-40厘米和40-50厘米大的各种形状的土堆，车辆的感知距离需要达到多少，以确保及时停止？安全速度的范围是多少？
林巧说，在了解了各个环节的能力边界后，当他们再次与业主交谈时，他们可以更清楚地提出要求，这样以后的磨合成本就会相对较低。
林乔说，经过几年的影响，客户（矿山、工程公司）对无人驾驶公司的期望正在上升。以前，他们对无人驾驶的要求是没有事故，但现在，他们认为无人驾驶应该比人类司机更安全，整体效率不低于人才。
配备远程驾驶员是取消安全员的必要前提。
需要注意的是，不同于Robotaxi及Robotruck上用的“远程操控员”，矿山无人驾驶公司用的“远程驾驶员”并非着眼在跟安全相关的事项，而是在车辆安全停靠后帮助车辆“脱困”，以保证车辆作业的连续性（比如在作业区过于狭窄时介入）。
接受访谈的技术人员都认为，如果安全问题还需要靠远程操控来解决，考虑到通信时延及远程操控员的响应不及时，是存在一定隐患的。因此，拿掉安全员必须是在系统自身已经具备了紧急情况下的安全停靠的能力之后方可进行。
当车辆出现异常并安全停靠以后，由远程接管员进入远程驾舱进行操作，快速地把业务恢复提升效率。这时，远程接管员扮演的角色就像是“调度室里的值班员”。
林巧说：“等远程驾驶员收到警报的时候，车辆已经停靠好了，但这个地方车辆自己过去不起，需要远程驾驶员来协助”。远程驾驶员不需要为安全问题操心，与Robotaxi相比，矿山无人驾驶公司的每名远程驾驶员可以负责更多的车辆。
同时，去掉安全员，是一个逐步的过程。刚开始，也许是5-6辆车配一个远程接管员，到后续，是10辆以上，再逐步增加。
在采访中，九章智驾向两个受访公司抛出了同样一个问题：车辆的测试成绩在达到怎样的水平后可以拿掉安全驾驶员？
在林巧看来，自动驾驶产业流行的MPI（每多少英里需要一次人工干预）这个指标让大家都无法去掉安全员，但在矿山这种低速、封闭场景中，是否有必要坚持MPI这样的指标，是值得商榷的。
对“去人”的前提条件，易控智驾也进行了一段时间的探索：起初是设想“先跑一个月看看有没有问题”，现在考虑的是定几个核心指标，看车辆的实际表现能否达到这几个指标（目前，这个指标已经比较清晰了，但还不方便公开）。
另一位受访企业也认为，路测里程积累了多少万公里、MPI是多少这种靠“堆时间”才能完成的指标，不适合作为矿山无人驾驶“去人”的参考依据，他们采用的是自己总结出的另一套评价体系。
关于“风险可接受程度”的问题，该企业表示“在符合矿区总体安全生产规范的前提下，如果客户能接受的话，安全员就可以下车”。公司会结合ODD去做安全评估，就是说在每一个阶段、针对不同的ODD，整体安全水平达到什么程度了。
上述企业提到，安全员下车，首先需要让矿方理解、配合，对生产流程做哪些改造、ODD如何拓展。每一个阶段，他们都会跟矿方进行深入沟通，“让客户了解整个阶段我们是怎么运作的、在某个评价体系下达到了什么水平，然后我们再进入下一阶段”。该公司现有的两个新矿客户是从0开始就将无人驾驶设计到整个安全框架中了。“这是一个很好的开篇，我们可以从0开始，助力将矿方的生产作业流程按照无人驾驶的需求去规划。”
以宽体车为例，刚开始，去掉安全员的只有一个编组（通常是1台挖机+4-6台宽体车为一个编组），往后，编组数会逐步增加。
为什么不从一开始就投放很多辆车，从而加快数据积累？
易控智驾董事长张磊说，为矿区提供运输运营服务，他们不仅需要处理好无人驾驶系统，还要确保车辆本身不出故障。如果在还没有跑顺就贸然投入几百辆车，如果车辆出故障，你怎么解决？“一旦背上这些，团队的心理包袱就很重。我开会就不是讨论技术，而是讨论运营的东西了，如此一来，整个研发技术的研发进展都会受到影响。”
张磊认为，现在做得更扎实一些，先把团队训练好，到了需要大规模投放的节点，大家要打仗的时候，自己的产品和技术比别人好，车人比可以更高，运营效率及毛利的优势就很明显了。
现阶段，矿山的作业环境是基于有人驾驶车辆来设计的，比如，有的作业面宽度只有15米，有人驾驶能跑，但无人驾驶就跑不了。因此，在对矿区的作业环境进行大规模或改造进入专门针对无人驾驶设计的新矿之前，为保证矿区的生产效率不受影响，随着编组数的增加，无人驾驶都必须跟有人驾驶混编。
混编，要比只有无人驾驶的难度更大一些。因为，人类驾驶员行为的不可控性对无人车来说是个很大的挑战。比如，人类驾驶员不遵守规则；再比如，有的人类司机中途下车“方便”（在矿山上，这种情形很常见），无人车如何避免碰撞？
在最理想的情况下，有人驾驶车队也由无人驾驶公司来运营，这样，两个不同类型车队的“磨合成本”就会低一些。但后续的实践中，也可能有一部分有人驾驶车辆仍然是由传统的工程公司来运营的。
易控智驾内部认为，在拿掉安全员之后，公司下一个最重要的里程碑事件就是在某个矿区内实现“投入产出打平”，毛利转正，然后以此目标来反推每一个细节该如何做。这些细节，不仅包括算法优化到什么水平，也包括油耗水平是多少、维护保养怎么做。
在业务还没跑通之前，边际成本有时候会上升，规模越大，毛利可能反而会越低，而在毛利转正之后，规模化复制的压力就比较小了。
随着算法的不断成熟，在拿掉安全员之后，无人车的ODD（设计运行区域）也是会逐步拓展的。以易控智驾为例，现阶段，其无人车的行驶路线中没有出现过“交叉口”，下一步，随着算法的成熟，车辆将开始在有交叉口的路上跑。
两家公司重点提及的是以下几点：
为实现ODD逐步扩展，将其区分为若干维度，包括车辆的维度、道路的维度、网络的维度、管理的维度。以车辆维度的ODD为例，刚开始是比较新的车辆先撤掉安全员（新车的稳定性比较高），然后再逐步过渡到车龄5-10年及10年以上的车辆。
“可作业面宽度”的意思是，你的无人车可在多宽（最小值）的作业面上工作？通常，有人车的可作业面宽度在15米左右，而无人车的可作业面宽度为30米——这个数值越小，对矿方就越友好，因为这意味着同样的作业面上可以跑更多的车，或者，在车辆数不增加的情况下，可以把更多的面积让给道路。
林巧说，他们努力的方向是，最终能使无人驾驶的可作业区域等同甚至小于有人驾驶的可作业区域。要使无人驾驶的作业面宽度跟有人驾驶的一样的话，感知、地图、定位的精度及响应时间还需要进一步提升。
现阶段，易控智驾聚焦于露天煤矿场景，但其战略投资方紫金矿业是国内金属矿中的头部玩家，这意味着，在时机成熟时，易控智驾也将会向金属矿拓展。而随着矿种的拓展，新的挑战也会出现。
比如，煤矿通常在雨天是停工的，而金属矿则在小雨天仍需正常作业，这对无人车的感知系统就提出了更高的挑战。
比如，金属矿大多需要配矿——结合矿山生产目标和生产技术条件限制，按照一定比例将高低不同品位的矿石进行搭配、混匀，使其满足矿山矿石产品质量要求，以增加合格矿石的产出量，减少矿山废石量的占用空间。这对于不同矿车之间协同性的要求更高。
林巧认为，在做场景迁移时，要做到大的技术框架不用变，但根据场景的具体情况，一些小的适配工作还是需要的。
关于产品化，自动驾驶初创公司中很常见的一个现象是“客户需要什么，我就做什么”，这只是“项目”，还谈不上“产品”。但从长远角度考虑，产品化，是必须要走的路。
做产品跟做项目是什么区别呢？受访公司之一提到：“只做项目的话，可能我每个项目上都需要投入很多人去做开发；而且，大家如果只做项目的话，会更短视一些，这个客户提的要求比较少，我可能做到这个程度就够了，不会去考虑更长远的发展。” “但做产品就不一样，有些东西现阶段虽然在这个项目上用不到，但将来这个产品大批量生产时肯定是要用的，所以我们就会去提前去做规划。也是基于这一考虑，我们很早之前，就坚持项目与产品并重的发展策略。这会非常考验企业的综合能力尤其是资源调配能力。”
易控智驾董事长张磊认为，产品化，首先是一个做事情的理念，即在做事情的时候，不将目标停留在“完成这个项目”，而是考虑“等产业成熟后，客户需要的是怎么样的量产”。
林巧说，就易控智驾内部的定义来看，2021年之前的阶段都叫“技术验证期”，2022年算是开始了真正的产品化，而“去人”正是产品化的前提。产品化的下一步是商品化，即易控智驾智驾将产品卖给全资子公司易控智驾工程，由后者去做运营。
易控智驾CEO助理廖琎补充道，易控智驾的产品直接对标人类驾驶员，他们一直是在这个目标的牵引下来思考产品化问题的。“因为不考虑demo需求，而是直奔最终目标，因此，我们更早地发现了各种难题。”
对工程化，有受访人认为，公司里有懂土石方运营的人是非常必要的。“在2018年组建产品工程化团队的时候，我们就开始招募懂矿山运营和土石方运营的专家，这些人一开始兼职，后来是全职加入，目前，我们公司的产品部门、项目部门、销售部门都有懂土石方运营的人。”
林巧说，商品是高大上的算法，但最终要落地，要做到真正的可用，就需要跟工程相结合，这就是“工程化”。
工程化如何做？林巧举例说，在技术验证阶段，主流的做法是，为了达到某些性能指标而不惜一切代价叠加资源，即“一颗orin不行上两颗，两颗不行上四颗”，却不考虑这样的方案是否具备可量产性；但他们不能这么干，激光雷达的感知距离就那么长，芯片的算力就那么大，他们只能是将现有资源当前的性能“吃干榨净”，将其价值充分发挥出来。
林巧说：我知道硬件肯定会不停地迭代，但我的落地预期在那摆着儿，不可能去等你的新硬件出来。
在张磊看来，工程化是一个与研发相对的概念，这是一个把技术转化为产品的过程，包括产品功能边界定义、架构设计、验证等。
张磊说，在易控智驾成立后的前三年，他们把整个技术原型、技术框架做得比较透，现在已经开始收敛。怎么去收敛？“之前是从技术看市场，现在是从市场来看技术、看产品。”
在无人驾驶商业化的过程中，规模化运营是一个绕不开的概念。通常，很多无人驾驶公司在谈规模化运营时喜欢讲“有多少辆车”，但所有受访企业都认为，这并不是唯一的指标。
相反，这两家公司对“规模化运营”的定义更需要从矿山作业需求的角度来说的。比如，林巧说：“我能不能包下整个作业面，运输部分全部用无人驾驶搞定？”
另一家公司则说，每个矿区的作业面和卸载区的形状都都不相同，而且一直在动态调整，有的地方还有还有水坑，这要求无人驾驶系统具有很强的场景适配性，并且还能跟一些辅助作业车辆很好地配合。他们认为，哪怕是作为方案商，除了无人驾驶系统之外，无人驾驶方案企业也需要向客户提供应用层面的能力，以保障作业的连续性，“客户给我们的是一个完整的作业场景，我们不可能只挑容易的做，难的就不做了”，“我们必须要有能力介入到生产的全流程中去”。
除此之外，该公司还认为，无人驾驶至少要能覆盖掉百分之八、九十的场景，才能谈得上是“规模化运营”。他们特别强调：“如果我进了100个矿，但在每个矿上无人驾驶场景的渗透率只有20%，这肯定不能叫‘规模化’；只有当无人驾驶在一个单矿上完成全流程闭环，再往外复制才算得上‘规模化’。”
去年5月份，易控智驾在跟笔者交流时也反复强调了“无人驾驶融入矿上的作业流程”、“在单一矿上完成闭环”等概念。
在解决了“能不能”的问题后，如何提升经济效益，就是大家比较关心的问题了。两家企业都认为，提升经济效益，重点在于提升无人驾驶车队的系统效率。以下几个因素都会或多或少地影响到系统效率。
车辆要能保证常态化运营，而不是一出bug就“歇菜”好长时间。
为便于大家理解，我们可先说一下“均衡性”没做好的情况。比如，在装载区，如果正在排队的车辆过多，挖机就忙不过来，车辆的时间浪费就比较多；如果车辆太少，则挖机的产能可能就被闲置了。
所谓调度的均衡性，即车辆跟挖掘的数量对比要“刚刚好”。
前面说了，在相当长一段时间内，无人驾驶和有人驾驶的混合作业是不可避免的，并且，有可能无人车和有人车属于两家（甚至是多家）公司，在这种情况下，如果无人车因作业效率太低而拖累了有人车的效率，那对方公司肯定不爽，而矿方肯定也受不了这样的压力。
林巧举例说：如果上面的台阶是我们的无人车在干，下面的台阶是其他工程队的有人车在干，按道理，上面台阶的剥采速度要快于下面的台阶才能呈现出“梯田”状，下面才能顺利作业，而如果上面剥采得太慢，下面台阶的进度要赶上上面台阶了，就无法继续了。
因此，无人车要真正融入矿区的作业流程，并能规模化运营，必须要先做到跟有人驾驶“步调一致”。
当然，林巧也说：“这个步调一致并不是说单位时间内效率一定跟人家一模一样，我也可以通过把无人驾驶的作业时间拉长来弥补效率的不足。比如，有人驾驶的车辆一天跑19-20个小时，那我的无人车就跑23-23.5小时。”这实际上是“以时间换空间”。
无论做运营商还是方案商，无人驾驶技术最终在矿山的落地，都离不开场景方（如矿方、工程公司）的支持。参加访谈的两家无人驾驶公司都已跟场景方建立起密切的关系。
易控智驾之前部署的传统运输业务，对其无人驾驶业务落地的助力也是非常大的。“我们未来是要跟工程总包合作的，其中，我们提供无人驾驶运输部分。现在，我们先通过传统业务跟工程公司建立起合作关系，有助于打消他们的顾虑，今后，双方的磨合成本就低多了。”
易控智驾B1轮融资的投资方是紫金矿业，今后，易控智驾在向金属矿领域拓展时将得到来做紫金矿业的大力支持，并有机会跟随紫金矿业出海。
另一家头部公司，其投资方之一的LP是中国最大的民营的煤矿企业，并且我们还可以在其股东列表中看到多家矿业行业不同领域的的龙头企业，而该公司前期的融资策略之一，就是要和这些龙头企业形成强大巩固的战略联盟关系。
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