数字化|5G观察：智慧矿山数字化转型之路
_原题为 5G观察：智慧矿山数字化转型之路
安全、效率与成本是传统矿区的三大痛点 。
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在白云鄂博露天矿区 ， 从矿坑底至地面 ， 垂直落差距离约308米 ， 从电铲装载点经各层蜿蜒的台阶面到达卸载区 ， 路径距离约为5.3公里 ， 其中 ， 包含着多个超过150度的转弯点 ， 重载状态300多吨的无人矿卡行驶一趟 ， 需要20多分钟 。
对于矿卡老司机而言 ， 来回10公里用时将近1小时 ， 8小时工作时间里 ， 一趟趟在颠簸不平的道路上行驶 ， 面对矿坑底零下高寒与浮尘 ， 长期工作积累的疲惫感 ， 有可能导致情绪波动 。
谈心 ， 成为矿区负责人缓解矿卡司机压力的工作之一 。
无人矿卡因何而生？
根据相关调研 ， 全国矿区司机普遍存在老龄化趋势 ， 平均年龄在45岁以上；矿区温差大、工作方式枯燥 ， 长期驾驶存在安全隐患 ， 年轻司机从业意愿低；每年矿区用在运输、设备维修和人工的费用占其生产成本的50%~70% 。
近4~5年来 ， 白云鄂博也面临着矿区招工难、矿卡行驶安全需求以及生产成本高等困境 ， 此前 ， 矿区曾计划招收30名司机 ， 实际到岗仅3个年轻人 。
【数字化|5G观察：智慧矿山数字化转型之路】基于三大痛点 ， 催生了无人矿卡这一新物种的诞生 。
通过现有矿卡进行改装 ， 搭载激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头、北斗差分定位……重型矿卡有了眼睛和耳朵 ， 具备了实现数据采集的功能 。
2018年 ， 白云鄂博智慧矿山轮廓渐显 ， 其背后是包钢集团、中国移动、华为和踏歌智行等8家生态伙伴的联手合作 。
多场景：论证无人矿卡商用化
60多年发展历程 ， 从最初的货运车、宽体车、重型矿卡到如今的无人矿卡 ， 白云鄂博已经实现4辆无人矿卡和2台电铲进行编组作业 。
目前 ， 无人矿卡在数据采集、车辆控制改装的基础上 ， 通过车与车、车与调度中心间5G实时通讯 ， 基于矿区三维建模数据、实时路测数据、边缘计算能力和无人驾驶调度系统算法 ， 实现路径规划、精准停靠、自动装卸、停车避让、远程操控等作业任务 。
今年7月 ， 5G R16标准冻结 ， 支持了工业级时间敏感以及C-V2X车联网应用场景 ， 结合垂直行业的生产流程、面向场景的网络特性完善 ， 5G为进一步赋能千行百业数字化转型提供了基础 。
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随着技术完善 ， 场景化验证进一步深入 ， 近期 ， 无人矿卡还将验证雪地场景下“云-管-边-端”的协同 ， 完成露天矿场的雨雪低温等多场景下运载从少人化向无人化的演进 。
未来 ， 白云鄂博还将实现电铲无人化作业 ， 将实现17台矿卡以及7台电铲无人驾驶生产作业 ， 这意味着未来无人矿卡与电铲可以24小时进行无人化协同 ， 实现从采矿、运输到卸载的无人化生产 。 目前 ， 百吨重、高6.8米无人矿卡已经实现停靠偏差控制在20厘米以内 。
5G专网尊享模式受青睐
目前 ， 中国移动在全国建设了4400个地面基准站；在白云鄂博矿区 ， 通过部署多个5G宏站+室分 ， 建立5G核心网及边缘计算平台 ， 形成了矿区5G专网 ， 为无人矿卡调度运行、位置计算、车辆调度信令传递和远程控制提供网络支撑、平台支撑和实时业务保障 ， 从而大幅提高经营调度系统运转效率 。
从网络层面看 ， 2.6GHz 5G（64T64R）网络覆盖 ， 满足了露天矿区的空间场景需求 ， 辅以游牧式5G基站适用于场景变化下的连接需求 。
8月底 ， 白云鄂博矿山5G开启支持 SA ， 这意味着5G网络可以通过切片满足不同业务的需求 ， 有效保障大视频和低时延的控制业务；5G与MEC的结合 ， 可以实现业务端到端时延控制在10ms左右 。
目前 ， 全国已有多个矿区青睐于中国移动5G专网尊享服务 。 通过专网专用 ， 达到了高安全性、高隔离度的定制化建网服务模式 ， 为数字孪生应用于智慧矿山稳健运营 ， 高效决策打下了基础 。
数字孪生：保障安全、降本增效
在《5G车路协同白皮书》中指出 ， 智慧交通建设前期投资成本高 ， 运营主体不明确 ， 商业模式不清晰 ， 目前 ， 相关业务主要在封闭/半封闭场景落地 。
由于行驶路线单一、车速低的封闭场景 ， 露天矿山是目前5G无人驾驶中最易落地的商用场景 。
白云鄂博矿区希望 ， 在未来 ， 能够看到更多掌控信息化手段的年轻白领 ， 坐在后台指挥调度矿山的生产、经营 。
智慧矿山涉及装备、网络、检测、数据、管控等技术 ， 需要多学科、多技术创新与相互交叉的解决方案 。 涉及多个平台的数据需要标准化 ， 以便实现数据挖掘与分析 ， 及可视化 ， 避免信息孤岛导致的烟囱式管理 。 据了解 ， 每年国内矿区对智能化改造投入了较大资源 ， 仅通信投入增幅在25%以上 。
智慧矿山可持续发展 ， 安全、低成本的运维保障也是重中之重 。 数字孪生可以实时根据传感数据 ， 采集每一辆无人驾驶矿卡设备状态和行车轨迹 ， 通过视觉分析及机器学习进行路径优化 ， 有效降低矿卡、电铲的能耗 ， 以及轮胎等部件的磨损 ， 并提前预知潜在故障 ， 基于安全冗余应对突发场景；通过无人机测绘 ， 三维建模可实现采矿量、堆场石方量等生产数据的准确统计 ， 便于资产高效管理；M-IoT+北斗实时数据监测位移 ， 探测滑坡隐患 ， 保障人员、基础设施可持续运转；AI人脸识别助力生产流程规范化 ， 保障场景安全……
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