賽迪奇智打造的無人機車整體解決方案成功實現了人工智慧技術在工業運輸場景的落地。以機車無人駕駛和智慧運輸排程為核心，結合大資料分析及機器視覺、機器學習等先進技術，實現了工業場景全天候全流程高效無人化運輸及排程作業。

中國金屬冶煉行業：傳統鐵水運輸環境惡劣、依賴人力，亟待智慧化升級轉型

在鋼鐵、礦山等流程製造業領域，生產場區內的物流運輸往往由大型機車承擔運載任務，過載、低速，且很多時候運載的是高溫或高粉塵等物品，其環境危險性和對人力的依賴對企業提出多項挑戰。

隨著鋼鐵技術裝備和管理水平的不斷提升，高爐和鍊鋼智慧化系統不斷升級，傳統的鐵水運輸模式逐漸成為制約鐵鋼介面生產效率再提升的瓶頸，為推動企業高質量發展，鐵水運輸智慧化升級勢在必行。而傳統鐵水運輸作業在生產環境、流程、安全等諸多方面均存在痛點：

1） 對人力依賴性高：傳統的場區運輸方式是司機駕駛機車往返於場內各相關單位之間，對人力的依賴性較高，整體運輸效率受人為因素影響較大。

2） 場區作業環境惡劣：鐵水運輸過程具有高溫、過載的特點，工作危險係數較高。

3） 智慧化升級困難：鐵水運輸作為高爐與鍊鋼廠之間的傳輸紐帶，解決方案的複雜性和定製化要求高，需對生產過程有較深入的瞭解，體系工藝複雜，多專業協同，技術門檻高，對傳統工業企業而言，智慧化升級困難。

鋼鐵製造領域智慧運輸應用案例解析：以賽迪奇智助力湛江鋼鐵打造智慧鐵水運輸系統為例

賽迪奇智基於人工智慧技術，打造以無人機車為核心的“智慧鐵水運輸系統”。方案結合機器視覺、機器學習、自動駕駛、大資料等技術，為鐵水運輸工作實現智慧化升級，打通鋼廠物流系統與生產聯絡最緊密的環節。

核心技術

1）無人駕駛技術：行業內首創過載機車高精度無人駕駛控制技術，針對不同氣候條件、室內/室外場景自學習魯棒控制；牽引負載達80 ~1500噸時，控制精度可達5~10cm。

2）環境感知技術：基於多目標跟蹤演算法、多感測器融合演算法，達到對障礙物的精準高效識別，可實現車載移動感知、道口固定感知、全天候條件感知、全類別障礙物精準識別，保障無人化作業安全。

3）深度學習演算法：基於智慧演算法的鐵水排程系統，實現鐵水智慧分配、高爐智慧配罐、機車智慧配載、路徑智慧選擇等功能。

4）數字模擬技術：構建與生產實際相對應的虛擬模型（機車、罐車、軌道、高爐等）；對排程資料進行預演，驗證正確性；模擬生產資料以生成無人駕駛新規則。

應用效果

透過部署智慧鐵水運輸系統，鐵水排程工作實現智慧化，取消人員電話的溝通流程，實現高效排程，提高整體排程作業效率，降低人工操作帶來業務偏差及作業等待的不確定性。另外，智慧鐵水運輸系統具備機器智慧學習能力，相對穩定的鐵水運輸週期內，提高鐵水運輸排程計劃的精確性，提升鐵水運輸管理效率。

鐵水運輸各個環節協調銜接效率提升，將減少混鐵車單程運輸時間，結合工藝最佳化，進而減少了鐵水溫降，提高了鐵水的入爐溫度。根據鍊鋼經驗，入爐鐵水溫度的提升，將有效增加鍊鋼廢鋼比，減少鍊鋼用鐵水量，減少鍊鋼提溫金屬材料用量，節約鍊鋼成本。

基於智慧鐵水運輸系統多方面的最佳化，賽迪奇智在為南方某鋼鐵成功減少在建的3#高爐配套的機車1臺，減少混鐵車3臺，直接減少經濟投入約3600萬元；提高機車產能，罐車週轉率從3.4提高至4.3，預計減少鐵水溫降5℃~10℃；降低裝置維護費用和機車油耗，路徑自動規劃，銜接順暢帶來油耗減少10%；可節約勞動力成本70%。