Китайская компания BreLton выпустила универсальную интеллектуальную модель вождения для беспилотных карьерных самосвалов

Репортаж от Wedoany，Китайская компания BreLton Technology Co., Ltd. (далее — BreLton) недавно представила универсальную интеллектуальную модель вождения для беспилотных карьерных самосвалов. Председатель совета директоров компании Чэнь Фанмин в эксклюзивном интервью корреспонденту «Чжэнцюань жибао» рассказал о базовой логике и ключевых прорывах технологических инноваций, разъяснив новый путь интеллектуализации карьеров — «изначально беспилотный, но не только беспилотный», направленный на решение отраслевой проблемы, когда традиционные решения для автоматизации отдельных транспортных средств не могут адаптироваться к сложным и динамичным производственным потребностям карьеров.

Карьер — это типичный сложный динамический рабочий сценарий в промышленности. Непрерывное продвижение горных работ приводит к изменению дорожной инфраструктуры, зоны погрузки и разгрузки ежедневно обновляются, а карьерные самосвалы, экскаваторы, вспомогательное оборудование и рабочие взаимодействуют в единой системе. Традиционные технологии беспилотного вождения на карьерах сосредоточены лишь на решении базовой задачи «автоматического движения транспортного средства», работая по фиксированным программам и заранее заданным правилам. При столкновении с огромным количеством длиннохвостых сценариев, аварийных ситуаций и сложных условий на карьере их адаптивность и стабильность имеют очевидные недостатки.

Универсальная интеллектуальная модель вождения для беспилотных самосвалов, выпущенная BreLton в конце июня, перестраивает интеллектуальное ядро беспилотных карьерных самосвалов. На основе новой интеллектуальной системы беспилотные карьерные самосвалы могут точно адаптироваться к производственным потребностям в различных рабочих сценариях. Например, в зоне погрузки они могут самостоятельно оценивать ритм работы экскаватора и точно определять безопасную зону остановки; в зоне разгрузки — интеллектуально распознавать границы разгрузки и окружающие риски безопасности; на сложных дорогах — динамически оценивать пространство для разъезда, изменения уклона и временные препятствия.

BreLton создала двухколесную эволюционную систему «итерация реальных данных + обучение в виртуальных сценариях». С одной стороны, за счет непрерывной эксплуатации реальных транспортных средств на карьере накапливаются огромные объемы данных о сценариях, а благодаря полному замкнутому циклу управления данными, автоматической разметки, обучения модели, имитационной верификации и реальных испытаний обеспечивается постоянная оптимизация и модернизация модели. С другой стороны, компания создала отраслевую эксклюзивную «виртуальную автошколу» для карьеров. С помощью виртуальных карьерных сценариев, построенных на основе мировой модели, можно массово воспроизводить такие сложные и опасные условия, как экстремальная погода, низкая освещенность в ночное время, запыленность, внезапные изменения дорог, случайное проникновение людей и другие, которые трудно собрать в реальности.

Чэнь Фанмин отметил, что ключевым узким местом эффективности производства на карьере является уровень координации и диспетчеризации всей транспортной системы. Ценность интеллектуальной модели вождения BreLton заключается в системном переходе от «автономного вождения одного транспортного средства» к «интеллектуальной координированной эксплуатации автопарка». Благодаря сопутствующей системе диспетчеризации на основе большой модели ИИ можно реализовать глобальное распределение транспортных ресурсов, расчет оптимального маршрута в реальном времени, динамическое распределение задач, прогнозирование рабочих условий на карьере в реальном времени, координируя эффективную совместную работу всего парка беспилотных карьерных самосвалов, избегая таких неэффективных проблем, как холостой пробег, ожидание в очереди и разрыв технологических процессов.

Стратегическая структура «двойного привода — вычисления и электричество» и система «карьерного ИИ-агента», предложенные BreLton, направлены на выход за рамки конкуренции в области интеллектуализации отдельных устройств. «Карьерный ИИ-агент» включает четыре основных модуля: интеллектуальная модель вождения как центр принятия решений, координирующий понимание сцены, планирование маршрута, глобальную диспетчеризацию и интеллектуальное принятие решений; беспилотные электрические карьерные самосвалы как исполнительный терминал, точно выполняющий транспортные задачи и передающий данные с места в реальном времени; фотоэлектрическая микроэнергосистема с накопителями, обеспечивающая стабильное и недорогое экологически чистое энергоснабжение; огромные объемы реальных эксплуатационных данных, непрерывно возвращаемые для итерации, стимулирующие постоянную эволюцию и модернизацию всей системы. «Двойной привод — вычисления и электричество» является основным методом работы всей системы. «Вычисления» охватывают интеллектуальную модель вождения, облачное обучение, бортовые рассуждения, интеллектуальную диспетчеризацию и способность к эволюции данных, составляя ядро интеллектуального принятия решений на карьере; «электричество» охватывает фотоэлектрические панели, накопители энергии, электрические карьерные самосвалы и карьерную микроэнергосистему, составляя основу экологичной работы карьера. Эта система объединяет энергетические потоки, материальные потоки, потоки данных и потоки решений карьера в единую систему, используя электричество для привода оборудования и поддержки интеллектуальных вычислений, а вычисления — для оптимизации распределения энергии и повышения эффективности транспортировки.

За стратегической модернизацией стоит эволюция ценностной логики компании BreLton. Компания перешла от традиционной поставки аппаратного обеспечения беспилотных карьерных самосвалов к полному циклу вывода возможностей карьерной ИИ-системы, предлагая клиентам комплексные решения, включающие обеспечение экологически чистой энергией, эксплуатацию беспилотного вождения, оптимизацию интеллектуальной диспетчеризации, итеративную модернизацию данных и долгосрочное сервисное обслуживание, помогая клиентам карьеров достичь множественных ценностей: снижения затрат, повышения эффективности и экологичного перехода.