一、引言：政策驱动下的产业拐点

作为一名长期深耕矿山车载终端开发的工程师，我深切感受到这个行业正在经历的剧烈变化。过去，我们的终端产品更多承担的是定位、通信、数据采集等基础功能；而今，AI正在重新定义车载终端的能力边界和价值定位。

2026年2月1日起施行的新版《煤矿安全规程》明确规定，无人驾驶区域生产指挥车辆与辅助生产设备应当安装无人驾驶交互终端--4。规程以“无人则安、少则安”为核心导向，首次将智能化、无人化、远程化纳入法定技术路线-。与此同时，2026年《政府工作报告》明确提出“深化拓展'人工智能+'，促进新一代智能终端和智能体加快推广”-37。

政策端释放的强烈信号，叠加AI技术的快速迭代，正在将矿山车载终端推向一个全新的发展阶段。截至2025年，我国无人矿卡部署量已超越4000台，预计未来一两年内将突破万台规模-37。这背后，是车载终端从“信息节点”向“智能体”的深刻转型。

二、两类场景，不同的技术命题

井工矿和露天矿虽然同属矿山场景，但车载终端面临的技术挑战截然不同。

井工矿：在“三无”环境中求解

井工矿的最大特点是“无GPS信号、无自然光照、空间受限”。巷道狭窄、粉尘浓度高、湿度大，对车载终端的感知能力和环境适应性提出了极高要求。井下无轨胶轮车自动驾驶需要系统梳理感知、定位、路径规划、决策控制、通信与调度等关键子系统-。在夏甸金矿的实践中，矿用车辆AI智能探测制动装置通过车载智能主机、全景摄像机、超声波雷达等设备，实现了车辆360°环视、障碍物实时检测及自动紧急制动。

对于井工矿车载终端而言，不依赖卫星的融合定位和极端环境下的可靠感知是两大核心技术命题。

露天矿：在“大尺度”中博弈

露天矿则面临完全不同的挑战——作业面积广阔、车辆密集、扬尘天气频发。在石头梅一号露天煤矿，199台无人驾驶矿卡在5G专网支撑下实现全天候作业-21。华为的智能露天矿解决方案已实现扬尘40米可感知、综合运输效率与人工持平-22。

露天矿车载终端的核心挑战在于大尺度空间下的精准感知和大规模车队的协同调度。

三、AI在车载终端上的四大应用场景

3.1 全天候智能感知：让车“看得清”

矿山环境是对感知系统的终极试炼场。浓密扬尘使可见光摄像头有效探测距离从150米骤降至5米以下-4。传统单一传感器在矿山场景中已显力不从心。

当前的主流技术路线是多传感器融合感知。睿创微纳与博雷顿的合作方案中，车载红外热成像穿透暗夜与扬尘提供“看见”的能力，4D成像雷达输出高精度点云提供“空间定位”的能力，两者在数据层面协同互补-2-41。太重集团120吨纯电无人宽体车同样搭载激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头多维度融合感知系统，构建无死角环境感知网络-20。

对于车载终端开发而言，这意味着未来终端需要具备多传感器数据融合处理的能力，而不仅仅是简单的数据采集和转发。

3.2 边缘AI计算：让车“反应快”

矿山环境的网络不确定性（尤其是井工矿的信号盲区）要求车载终端必须具备本地化智能决策能力。边缘计算成为必然选择。

在井下场景中，矿用车辆辅助驾驶边缘计算设备已通过鉴定达到国际先进水平-。边缘-云端协同架构正成为行业标配：车载端本地预处理消除环境噪声，结合边缘-云协同实现数据实时融合与全局优化，并引入断网自治机制应对网络中断-。国能胜利能源公司的实践中，边缘计算终端与云端平台形成“实时监测—智能诊断—方案生成—维修反馈”的闭环，运输设备非计划停机时间减少60%-。

未来车载终端的算力将不再是“够用就好”，而是“越强越好” ——大模型在 车端的轻量化部署、实时推理能力，将直接决定终端的产品竞争力。

3.3 智能决策与协同调度：让车“会思考”

AI在车载终端上的更高阶应用是让车辆具备理解和决策能力。

博雷顿发布的面向矿山场景的通用智驾大模型，让无人矿卡从“按规则行驶”走向“理解场景后再行动”——通过多模态传感器感知矿区环境，利用4D时空融合模型识别道路、车辆、障碍物及作业区变化-2。在装载区，矿卡需要判断挖机位置、装载节奏和安全停车区域；在排土区，需要识别排土边界和周边风险-2。

博雷顿AI大模型调度系统更进一步，将单台车的智能扩展到车队协同和全局调度，通过运力全局调度、路径最优计算、任务动态分配和矿山变化实时推演，让无人矿卡车队在复杂生产环境中高效协同--7。在石头梅一号露天煤矿，云端智能调度平台每秒可处理10万余条信息，为每台无人矿卡规划最优路径-21。

3.4 安全辅助与人机协同：让车“更安全”

在全面无人化尚未实现的过渡期，有人驾驶与无人驾驶混行是常态。车载终端需要在安全辅助方面发挥更大作用。

路凯智行发布的矿山有人驾驶安全辅助系统，通过智能防碰撞、驾驶员行为监测、云控平台三大模块构建闭环防护-28。AI实时纠偏驾驶员的违规操作，针对不同场景及时提醒与上报-。科达自控的AI智能终端则通过AI算法精准识别司机疲劳驾驶、闭眼、打哈欠、违规吸烟等危险操作-5。

希迪智驾面向V2P场景发布的便携式智能终端TAG，不依赖传统传感器识别，通过专用频段直连通信实现超视距感知和全天候感知，优先在露天矿落地覆盖六类工种--1。这预示着车载终端正在从“车上设备”走向“随身智能体” ——安全防护不再局限于车辆本身，而是延伸到了每一个作业人员。

四、技术演进趋势：从终端到“智能体”

4.1 端到端大模型上车

传统自动驾驶采用模块化架构（感知-决策-控制分步处理），链路长、误差累积多。端到端大模型让车辆能够直接基于环境输入完成感知-决策-控制的连续推理，减少模块式系统的链路不稳定问题-。博雷顿的智驾大模型正推动矿山无人驾驶从“规则驱动”走向“模型驱动”，从“单车智能”走向“车队协同”-7。

对车载终端而言，这意味着软件架构需要从“功能模块堆叠”转向“模型驱动架构” ，终端需要具备大模型推理的硬件能力和软件框架。

4.2 “算电双驱”的能源-智能协同

博雷顿提出的“算电双驱”战略框架，将“算”（智驾大模型、智能调度、云端训练）与“电”（光伏、储能、充电、纯电矿卡）纳入同一体系-7-9。这推动矿山从燃油驱动、人工经验调度，走向清洁能源与AI决策共同驱动-7。

车载终端不再是孤立的智能设备，而是能源系统与智能系统协同的关键节点——既要管理能源消耗，也要承载智能计算。

4.3 重载具身智能：从运输到全作业链

希迪智驾提出的“重载具身智能”公式——重载具身智能 = 物理AI × 重型机器 × 高危作业-38——标志着行业视野从“让车自己跑”扩展到“让重型机器自己干活”，从解决运输环节延伸到覆盖钻-爆-挖-运全链条-38。采矿作业中60%—70%的工作在生产环节（钻孔、爆破、挖掘、装载），这些工序长期以来依赖人工作业，安全风险极高-38。

车载终端的边界正在被打破——未来不再只有“车”上需要终端，“钻机、挖掘机、装载机”等所有重型装备都将成为智能终端载体。

4.4 车路云一体化

车路云一体化是矿山车载终端的终极架构。通过车载传感器、路侧单元与云端调度系统的实时交互，实现矿区全场景数据闭环-。在希迪智驾的架构中，“车-车、车-路、车-云”三维协同彻底突破了单车感知的物理限制-4。

车载终端将成为这个一体化架构中的边缘智能节点——既要与云端协同，也要在断网时自治。

五、挑战与思考

作为终端开发工程师，我认为以下几个挑战值得重点关注：

1. 本质安全与算力的平衡。 井工矿对设备的本质安全要求极高，防爆设计与大算力芯片的散热、功耗之间存在天然矛盾。如何在安全合规的前提下实现高性能AI计算，是硬件设计的核心难题。

2. 极端工况下的可靠性。 矿山车载终端需要适配-40℃极寒、50℃高温、高粉尘、高振动等极端工况-22-5。AI算法在实验室表现优秀，但在真实矿山环境中能否稳定运行，需要大量实地验证。

3. 数据闭环与持续进化。 AI模型需要持续的数据回馈才能迭代优化-7。如何建立从矿山现场到研发端的高效数据闭环，是决定AI终端能否持续进化的关键。

4. 标准化与互操作性。 矿山车载终端涉及传感器、通信、算法、云平台等多个层面，行业标准尚不完善。睿创微纳与博雷顿已开始共建矿山场景感知标准-2，但整体标准化进程仍需加速。

六、展望

面向未来，矿山车载终端的发展将沿着三条主线演进：

短期（1-2年）： 多传感器融合的边缘AI终端成为标配，端到端大模型开始在高端车型上部署，有人/无人混行场景下的安全辅助功能全面普及。

中期（3-5年）： 车载终端演变为“矿山AI智能体”的本地节点，具备完整的感知-决策-执行闭环能力；车路云一体化架构在大型矿山规模化落地；重载具身智能从运输延伸至钻爆挖装全链条。

长期（5年以上）： 矿山实现全流程无人化作业，车载终端成为“物理AI”的具身载体，重型装备具备自主作业和协同能力-；矿山智能化从单点技术升级进入能源、装备、算法和数据协同的新阶段-9。

对于身处这个行业的开发者而言，这既是最好的时代——技术快速迭代、场景需求明确、政策强力驱动；也是最需要沉淀的时代——矿山环境的复杂性和安全要求的严苛性，要求我们必须对每一个技术决策保持敬畏。

车载终端不再只是一块屏幕、一个通信模块、一个定位器。它正在成为矿山生产的智能节点，承载着从“人控”到“智控”的产业变革。作为工程师，我们的使命就是让这些“钢铁巨兽”拥有真正的智能，让矿山作业更安全、更高效、更少人化。