特斯拉的自動駕駛一直被認為是業界標桿，但華為卻表示不服。那華為的實力究竟如何呢？ARCFOX極狐旗下的一款阿爾法S正式亮相了，該車最大的亮點就是搭載了華為提供的自動駕駛解決方案。
到底什么才是自動駕駛，自動駕駛也能運用到礦區作業？未來趨勢等又呈現怎樣的格局？
根據工信部和標準委的當前界定，自動駕駛（汽車駕駛自動化）指車輛在搭載先進傳感器、控制器、執行器的基礎上，在特定的設計運行范圍內，能自主獲取和分析車內外信息，持續地處理部分或全部動態駕駛任務。
自動駕駛技術框架
自動駕駛的技術框架兩條主線是“駕駛信息感知”和“決策控制”，其發展的核心是由系統進行信息感知、決策預警和智能控制，逐漸替代駕駛員的駕駛任務，并最終完全自主執行全部駕駛任務。其中，
感知層是自動駕駛所有數據的輸入源，決策層由計算平臺完成海量的數據處理。
當前自動駕駛在載貨商用車領域有六大主流應用場景，包括：礦區場景、港口場景、物流園區、機場場景、干線物流、末端物流。
場景復雜程度是自動駕駛技術在特定場景落地的關鍵因素之一。從場景對自動駕駛實現難度的影響因素出發，通過交通標識、行人干擾等多個指標對自動駕駛商用車應用的六大主流場景進行評價對比。
綜合分析之下，高等級自動駕駛技術在礦區場景應用難度較小，更易實現商業化應用。因此，億歐智庫將礦區場景作為自動駕駛商業化應用研究的主要研究場景。
改革開放之后中國礦山總數經過了兩個主要的發展階段，其中2005年~2012年礦山總數在10萬座以上，2013年至2018年受政策影響礦山數量大幅下降，2018年為5.8萬座，預計未來仍保持-5%~-15%的增長率，2023年將減少至4.5萬座。
礦山總數的大幅下降主要因為小型礦山數量持續、快速的減少
2016年2月，國務院印發《關于煤炭行業化解過剩產能實現脫困發展的意見》，率先在煤炭、鋼鐵兩個行業開展推動供給側結構性改革試點工作，同時嚴格控制新增產能，嚴格整理違法違規建設，小煤礦與保護區等重疊的煤礦依法關閉，條件差的煤礦有序退出；2018年中國大型礦山數量約為4324座，隨著綠色礦山政策的施行，未來中國的大型礦山數量占比仍將持續提升。
礦用運輸汽車的事故分為設備事故和行車事故，其中行車事故指的是礦山車輛在行駛過程中發生車輛碰撞，行車傷人和翻車等事故，進而造成車輛損壞、其他物質損壞或人員傷亡。
礦山環境惡劣造成安全風險，運輸途中，路途顛簸極易造成側翻、溜車等現象。卸土環節中，排土場多為20-30米的深溝，側翻風險極大。
國家安全監管政策下，若發生安全事故死亡，所屬礦區需停產整頓。涉事礦區將造成千萬甚至上億元的損失，更為嚴重的會被吊銷采礦許可證，管理者承擔刑事責任。
礦區自動駕駛政策逐步清晰：2019年開始，國家大力支持礦區自動駕駛的發展。
中國政策大力推動礦山向數字化，規模化，集約化，協同化大力發展：在2021年剛剛閉幕的兩會中，針對推進智慧礦山建設議題，多位代表就行業發展方向指明發展道路。
用工難與運輸隊成本上升，也是市場動力之一。
中國礦區自動駕駛歷程：中國礦區自動駕駛發展起源于20世紀90年代，但在2014年后伴隨著自動駕駛發展才逐漸成熟，目前已經過起步，技術研發和試驗階段。
礦區無人駕駛未來會建立智能礦山結構，與礦區內其他的設備形成協同作用，這要求自動駕駛服務商提供完整的服務方案。
在未來，智能礦山需要實現礦山全時空多源信息實時感知，生產現場全自動化作業，搭建全流程的人-機-環-管數字互聯高效協同運行；礦區自動駕駛服務商在完成難度較大的運輸環節自動化后，將有機會深入其他環節，實現全礦區的自動化、智能化解決方案。
