矿山智能化、无人化转型步入深水区，传统单车自动化方案已无法适配复杂动态的矿区生产需求。近日，博雷顿科技股份公司（以下简称“博雷顿”）董事长陈方明接受了《证券日报》记者的专访，针对行业效率瓶颈与智能化升级痛点，深度解读公司技术革新的底层逻辑、核心突破与产业价值，阐释博雷顿“天生无人，不止无人”的矿山智能化新路径。
从规则执行到场景理解
矿山是工业领域典型的复杂动态作业场景。采场持续推进带来道路形态迭代，装载区、排土区每日动态更新，矿卡、挖机、辅助设备与作业人员交织联动。这些复杂多变的作业环境，对无人驾驶设备的环境适配、场景判断、协同作业能力提出极高要求。
传统矿山无人驾驶技术仅聚焦于解决“车辆自动行驶”的基础问题，依靠固定程序与预设规则运行，只能完成标准化运输任务；面对矿山海量长尾场景、突发工况与复杂环境，适配性和稳定性存在明显短板。
正是立足矿山真实工况痛点，博雷顿于6月底发布了矿山无人驾驶通用智驾大模型，彻底重构了无人矿卡的智能内核，打造适配矿山复杂场景的专属“智能大脑”，实现了行业从“按规则行驶”到“理解场景后行动”的根本性跨越。
陈方明告诉记者，基于全新智能体系，无人矿卡可在不同作业场景精准适配生产需求。例如，无人矿卡在装载区可自主研判挖机作业节奏、精准锁定安全停车区域；在排土区智能识别卸载边界与周边安全风险；在复杂道路动态判断会车空间、坡度变化与临时障碍，全方位规避作业隐患，让无人作业效果高度贴合矿山实际生产标准。
持续进化、自主成长是博雷顿产品的核心差异化优势。据悉，该公司搭建了“真实数据迭代+虚拟场景训练”的双轮进化体系。一方面，公司通过矿区实车运行持续积累海量场景数据，并依托数据治理、自动标注、模型训练、仿真验证、实车测试的全闭环流程，推动模型持续优化升级。另一方面，公司打造了行业专属矿山“虚拟驾校”。通过世界模型构建的虚拟矿山场景，可批量复刻极端天气、夜间低照度、扬尘遮挡、道路突变、人员误入等现实中难以采集、不易试错的高危复杂工况，让模型提前演练、反复打磨，训练成果反哺实车运行，解决传统无人驾驶能力固化、无法自适应复杂工况的行业痛点。
解锁矿山系统高效运营价值
“矿山生产效率的核心瓶颈，从来不是单台设备的行驶能力，而是全域运输系统的协同调度水平。”陈方明告诉记者，车辆任务分配、行驶路径规划、装卸时序衔接、补能调度安排、拥堵避让管控等全链条环节，共同决定了矿山整体产能上限。传统无人驾驶技术仅实现单车自动化，无法打通车队协同、资源调度、工况联动的核心链路，难以释放矿山全域生产潜力。
陈方明表示，博雷顿智驾大模型的核心价值，不止于单台矿卡的智能升级，更在于实现从“单车自动驾驶”到“车队协同智能化运营”的系统性跨越。依托配套AI大模型调度系统，博雷顿将单车智能全面拓展为矿区群体智能。通过全局运力调度、最优路径实时演算、任务动态分配、矿山工况实时推演四大核心能力，公司的调度系统可统筹整支无人矿卡车队高效协同作业，彻底规避车辆空驶、排队等待、工序脱节等低效问题。
在落地成效上，随着博雷顿智驾大模型持续迭代优化，以及系统对矿区作业节奏、环境变化、调度逻辑的理解能力不断深化，无人矿卡整体运营效率将稳步超越人工驾驶水平。
重塑矿山转型全新路径
据悉，博雷顿创新性地推出的“算电双驱”战略框架与“矿山AI智能体”全新体系，帮助公司跳出单一设备智能化的竞争维度，为行业绿色化、智能化融合转型提供了全新解决方案。
陈方明介绍：“矿山AI智能体”是支撑矿山自主运行的核心载体，四大核心模块各司其职、深度协同。
“智驾大模型作为决策中枢，统筹场景理解、路径规划、全局调度与智能决策；无人电动矿卡作为执行终端，精准完成运输作业并实时反馈现场数据；光储微网提供稳定、低成本的清洁能源保障，支撑设备与智能系统持续运行；海量真实运营数据持续回流迭代，驱动整套系统不断进化升级，推动矿山从传统人工经验调度的局部自动化，迈向AI自主统筹的全域系统智能化。”陈方明如是说。
“算电双驱”是整套体系的核心运行方法论。其中，“算”涵盖智驾大模型、云端训练、车端推理、智能调度与数据进化能力，构成矿山智能决策核心；“电”涵盖光伏、储能、纯电矿卡、矿山微网，构成矿山绿色运行基础。
不同于行业单一的算法升级或设备电动化改造，博雷顿实现了算力系统与能源系统的深度绑定、协同运行，将矿山能源流、物流、数据流、决策流纳入同一体系，以电力驱动设备运行、支撑智能算力，以算力优化能源配置、提升运输效率，破解了矿山电动化与智能化脱节的行业难题。
战略升级背后，是博雷顿企业价值逻辑的全面迭代。从传统的无人矿卡硬件交付，升级为矿山AI系统能力的全链条输出，博雷顿可为客户提供清洁能源保障、无人驾驶运营、智能调度优化、数据迭代升级、长期运维服务的一体化解决方案，助力矿山客户实现降本、提效、绿色转型的多重价值。
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