6月29日，博雷顿正式发布面向矿山场景的智驾大模型，并提出“算电双驱”的系统化战略框架。这场发布会标志着博雷顿正在把多年积累的无人电动矿卡、光储微网、无人驾驶和矿山运营数据，整合为面向矿山真实生产场景的AI系统能力。

　　矿山是典型的复杂物理生产系统。车辆、道路、装卸、能源、安全、调度和运维相互关联。随着能源成本、安全管理、绿色转型和效率提升要求不断提高，矿山客户需要一套能够统筹车辆、能源、算法和数据的系统方案。

　　在博雷顿的体系中，矿山AI智能体由智驾大模型、无人电动装备、光储微网和运营数据共同构成。

　　智驾大模型承担决策中枢作用，负责理解任务、规划路径、优化调度和支撑全局决策；无人电动矿卡承担执行任务，完成运输、协同作业和数据反馈；光储微网为车辆和智能系统提供稳定清洁能源；真实运营数据持续回流，推动模型和系统不断优化。

　　过去，矿山无人驾驶更多解决“车能不能自己开”的问题。大模型带来的变化，是让车辆从“按规则行驶”走向“理解场景后再行动”。

　　在装载区，无人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、卸载区域和周边风险；在复杂道路中，需要判断会车空间、坡度变化、临时障碍、辅助车辆和人员风险。车辆越理解矿区，行驶就越稳定，作业就越接近真实生产需要。

　　大模型的价值，还体现在持续学习能力上。无人矿卡在矿区运行过程中，会不断产生真实场景数据。系统可以围绕困难样本、长尾场景、低置信度场景和异常场景进行挖掘，再通过数据治理、自动标注、模型训练、仿真验证和实车测试推动模型进化。矿山越复杂，模型越需要成长；运行数据越充分，无人驾驶能力越能贴近现场。

　　为了提升模型训练效率，博雷顿智驾还通过世界模型和虚拟训练体系，为无人矿卡建立“虚拟驾校”。极端天气、夜间低照度、扬尘遮挡、临时障碍、道路突然变化、人员进入作业区等场景，在真实矿山中很难大量采集，也不适合反复试错。虚拟矿山可以生成大量复杂场景和危险场景，让模型提前训练、反复验证，再将训练结果反哺实车运行。

　　大模型带来的效率提升，不只体现在单台车辆上。博雷顿AI大模型调度系统面向矿区群体智能，将单台车的智能进一步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，系统可以让无人矿卡车队在复杂生产环境中更高效协同。

　　在无人驾驶落地初期，博雷顿智驾系统可实现相当于人工驾驶95%—100%的作业效率。随着大模型持续迭代，车辆对矿区道路、装载节奏、排土区域、会车避让和补能调度的理解能力不断提升，系统效率将进一步向超过人工驾驶水平演进。

　　与人工驾驶相比，无人驾驶系统还具备更稳定的连续作业能力。矿山运输往往是高频、重载、长时间运行场景，博雷顿智驾系统可支撑7×24小时连续运营，在减少换班、等待和人为状态波动的同时，让车辆运行节奏更加稳定。随着系统成熟，单日人工接管和干预次数可控制在5次以下，实际节约人工可达到90%以上。