NVIDIA助力踏歌智行打造矿区无人驾驶引擎

在自动驾驶技术率先实现商业落地的露天矿区场景中，踏歌智行正加速推进其无人驾驶解决方案。作为一家专注于露天矿用车无人驾驶的高科技企业，其核心产品Tage-Brain智能驾驶引擎通过“车-地-云”一体化协同架构，实现了从环境感知、智能决策到运动控制的完整闭环。简单来说，就是让原本笨重的矿用卡车变为能够自主导航、自主作业的智能车辆。

面临的数据挑战有多大？以一辆典型无人矿车为例，它需要搭载4路激光雷达、4个毫米波雷达以及多个摄像头，每秒产生的点云与图像数据量之庞大，普通工控机根本无法处理。更棘手的是，矿车体积庞大、视野盲区众多，必须实现360度无死角传感器覆盖，导致数据体量呈指数级增长。在计算方面，所有感知数据必须在车载端实时完成——目标分类、语义分割、障碍物检测、可行驶区域识别等每一步都需与时间赛跑。同时，车载功耗严格受限，无法使用功率高达数百瓦的工控机，否则矿车电瓶将不堪重负。

三大痛点摆在眼前：海量数据、高算力需求、低功耗限制。如何解决？踏歌智行选择了NVIDIA Jetson AGX Xavier计算平台，并搭配TensorRT加速库，打出了一套高效组合拳。

从多源数据接入到环视全景拼接，高效流畅

Tage-Brain依托Jetson AGX Xavier丰富的接口资源，能够同时接入4路视频、4路激光雷达点云以及4路毫米波雷达数据，实现对矿车周围环境的全方位覆盖。随后，通过对这些多源数据进行时空同步，拼接出一幅完整的360°环视全景图——相当于为矿车赋予了一双“上帝视角”的眼睛。

处理速度是另一大关键。引入NVIDIA TensorRT加速库后，模型推理速度提升了30至50倍。从数据预处理、推理运算到后处理，整个流程采用GPU加速流水线，确保环视感知数据能够实时计算输出。不仅如此，TensorRT还对模型进行了压缩优化，使算法在车载端运行更加轻便高效。

Jetson AGX Xavier提供高达32 TOPS的算力，足以支撑环视数据的并行计算需求。更值得信赖的是，其体积小巧、功耗极低，完美契合车载端的部署要求——不占空间、散热良好、开发调试便捷，从而显著缩短了量产周期。

效率追平人工驾驶，商业闭环全面形成

目前，Tage-Brain已在钢铁、煤炭、有色金属、砂石骨料等多个领域实现批量部署，服务于众多矿业巨头。更值得一提的是，多个项目已达成全矿无人驾驶效率与人工驾驶持平——这并非测试数据，而是真实运营闭环下的实际成果。这充分证明了无人运输方案的经济价值。

踏歌智行CTO黄立明表示：“露天矿区场景将成为国内无人驾驶率先落地的领域之一，并能够真正产生商业效益。我们依托车、地、云高效协同体系，为客户提供全栈式无人运输解决方案，助力智慧矿山建设。一个集技术、人才与场景优势于一体的企业，必须与优秀的合作伙伴共同开拓。NVIDIA的GPU高性能计算平台及TensorRT加速方案，成功解决了多传感器融合与深度学习车端部署的技术挑战，为我们在产品创新与应用拓展上注入了持续动力。”

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