日本这台挖掘机不仅能无人驾驶还能无人机3D建模

提到挖掘机、工程车等重型机械设备，你可能很难与大数据、无人机、无人驾驶等最热门的科技结合起来。但是全球工程机械领域多年的领导者与竞争对手——美国卡特彼勒公司(简称卡特彼勒)以及日本株式会社小松制作所(简称小松集团)正在积极布局智能物联网技术，这标志着工程机械正在加速进入智能时代。

这里的智能化体现在多个领域：包括大量传感器的使用，包括坡度控制、智能定位、压实控制、路面监测、GPS信号传输与智能分析、有效载重等等以及各种数据的搜集整理以及数据分析。而针对这些数据做出反馈后，又涉及到远程操控以及基于工程机械行业特点的软件算法以及数据分析。

日前，小松集团开发本部ICT开发所长谷口纯首次接受了《电子工程专辑》记者的独家专访，同时回答了关于智能建设未来发展的相关问题。

据了解，早在有物联网的概念之前20多年，小松集团就已经前瞻性的提出将“联网、智能”的概念导入到矿车、农耕以及工程用车领域。之所以提出这种概念，其初衷是因为一些刚性需求。比如工程车辆各种零组件非常昂贵，一旦在遥远的施工现场，如深山或矿区发生故障或抛锚，替换维修的成本非常高。所以客户希望能够预先对车况进行监测，提前预防故障的发生。

其次，由于工程用车本身成本也很高，一台可能需要上千万人民币。对于很多使用场景来说，一年真正可使用的时间可能只需要两三个月。为了提高利用率，不管是农耕还是矿用，很多中小型客户倾向于采用车辆租赁的模式。因此经营工程机械租赁的公司也非常想要了解自身车辆的使用情况。

由于以上的刚性需求，小松集团很早开始推广相关的智能概念。不过此前还是仅针对车辆本身进行的一些检测和数据分析，直到前几年提出了“Smart Construction”(简称智能建设)的概念。

谷口纯对《电子工程专辑》记者表示，本社会正长期面临着老龄少子化严重、劳动力不足等问题，加上新入行工人的专业技能不足以及其安全无法得到保障，使日本的施工建设受到了很大阻碍。为了解决以上问题，小松集团针对性的提出了无人化机械设备的概念。

在以往，施工之前需要对施工现场进行大量的现场勘查和测算，这需要耗费大量的人力、物力以及时间成本。在施工的过程中，还需要记录大量的工程表格信息，以便施工方进行决策，选择最优化的施工方案。

所谓“Smart Construction”，是指在建设工地现场的所有工程信息全部通过最新的ICT技术来采集信息，自动生成数据，然后由后台生成、分析数据，然后通过算法有针对性的制订工程方案，以辅助甚至无人控制工程机械。相对于汽车领域使用驾驶辅助系统，工程机械如智能推土机和智能挖掘机主要应用到的是IMC(智能机器控制)技术，主要用来控制边界。

2014年的ConExpo展上，小松展示了其智能机器控制技术的新成员——PC210LCi-10，并于当年11月正式将其推向市场。小松称其为世界上首款具有智能机器控制技术(IMC)掘机。

IMC的核心是将精密测量、态势感知与驾驶员的操作结合起来，相较于大家更熟悉的坡度控制，IMC更进一步，直接用电脑干预驾驶员的操作，使工作装置始终保持在开挖边界内，从而降低对驾驶员操作熟练程度的要求，提升施工精度和工作效率。目前在挖掘机上应用的机器控制技术常见的多为由激光引导的2D形式和GNSS(全球导航卫星系统)引导的3D形式。

配备IMC的机器出厂时就全面内置了各种组件，包括GNSS天线，IMU+(惯性测量单元)，行程感应油缸和控制器等，GNSS天线可以进行机器的定位，结合机器自身的几何参数，IMU+获取的机器姿态数据，以及行程感应油缸采集的数据来确定推土机铲刀或挖掘机铲斗的位置和姿态。

通过无人机3D建模以及人机交互，施工方可以很清晰、直观的了解到工程进度，并且控制施工边界

在小松智能建设系统中，采用美国Skycatch无人机对现场进行航拍测量。无人机将配备立体摄像头和三维激光扫描仪，对施工区域进行扫描从而获得相关三维数据，然后再电脑上绘制3D立体图像。使用Skycatch无人机绘制地图不但节约时间，同时减少了犯错的机会。

在获得施工现场数据之后，这些数据会被上传到智能施工系统的云端客户端——小松云(Kom Connect)，用户可以在小松云系统中对现场的三维数据与施工图数据进行对比，可以计算出实际施工过程中需要进行的挖土、填土等施工土方量。在小松云中可以对工期、成本等综合条件进行对比，对施工计划进行模拟，从而选择最佳方案。这个系统可以自动的生成工序表，使得设备租赁、材料准备有更好的计划。

简单来说，小松可以通过无人机来对施工现场的土地成分、数量、面积等数据进行测量，采集到高精度的数据后进行3D图像建模，然后通过计算为挖掘机等工程设备提供最高效率的施工方案。一方面小松在该领域多年，积累了非常多的测量经验，另一方面小松也在积极与第三方的测量行业如拓普康进行合作，开发专门的测量及设备管理软件和算法。通过这套软件，可以方便地上传设计图纸，下载工作数据，发送消息，以及使用设备监控和远程诊断等功能。

另外还有一个教育成本的问题。对于工程车辆的驾驶员来说，有驾龄2、3年的，也有30年的。30年驾龄的老司机经验丰富，但是人工成本非常贵，而且面临退休、人口老龄化的问题。

因为是通过直接的人机交互界面，那么用户使用的教育成本大大降低，比以前直接看图纸要直接。只要能看懂操作路径的指令，驾龄2、3年的人也能学会驾驶。 (所以蓝翔的各位校友就不用担心啦!)

在施工的过程中，智能建设更是发挥巨大的作用。在挖掘机的动臂、斗杆和铲斗液压缸都内置了行程传感器，可以精确地测量液压缸行程(活塞杆长度)和速度，用于工作装置的控制和工作装置的位置计算。行程传感器还具有检测和修正因活塞杆膨胀和收缩引起的缸筒旋转和滑动功能。

通过3D建模以及车载计算机上的人际交互界面，即使是挖掘机新手也能一眼就能得出切土、盛土的数量，每天可以具体的了解当天施工所完成的程度，应该使用多少台设备都可以准确把握。此外也节省了专门的监督作用的工作人员，减少人力的同时也减少了安全事故的发生几率。此外，由于具体的数据通过相关的软件进行自动记录存储，也方便项目经理管理整个工程。

在整个智能建设系统中，所有的服务都会涉及到通过车辆中控平台去进行数据的计算与存储。这个平台基本上全部由台湾研华科技提供。2010年，研华收购全球知名工业车载计算机企业DLOG，并推出了Advantech-DLoG车载电脑联合品牌。专注四大领域：仓储管理、重装工程车管理、固定终端应用以及车队管理。据了解，目前研华正针对小松集团定制工程车专用的车载计算机。

作为物联网系统整合以及设计服务提供商的领导厂商，研华如何看待智能建设的发展呢?研华科技工业移动计算Director林威佐认为，传统的工程机械商业模式就是买车、卖车的行为，智能建设则上升为卖一个解决方案的商业模式。

林威佐表示，工程车用车载电脑的要求比工业电脑起码要强5倍以上。不管是震动、温度、湿度的要求。除了在稳定、安全性的要求外，另外一个重要的需求就是便利性，它的车子如果开到深山里去，需要上传/更新一个软件很不方便。所以他们需要通过研华的平台来进行OTA(空中升级)，让他们可以通过无线网络就把软件进行下载更新。这些事情包括传感器、影像、雷达的数据基本上都是通过研华的平台进行延伸和传输。

据介绍，关于加油、控制引擎的喷油量等车辆行为控制，对于安全的要求很高。这一方面研华车载电脑基本不参与。研华的车载平板提供的服务主要是资料采集、运算、传输。包括车辆行走的时候进行影像截取。此外，搜集到的这些数据会与另一台车载电脑(小松自己行开发)进行数据传输和联动。

据了解，目前在日本已经有几百个施工现场开始试用小松的智能建设方案。不但能够提供更高的安全性、以及施工效率，同时节省对熟练人工的使用成本。谷口纯表示，目前类似的智能建设方案仅在日本市场试行，未来也会首先面向美国市场引进。至于中国市场，目前还没有具体的引入时间表。

由于目前Smart constructial针对的本土客户大多是小型的建设公司，比如5~10人，这样对于效率的要求会比较高。通过节省的人力成本，可以达到服务效率的提高。此外，在一个新技术推向市场的前期阶段，针对一些小型公司进行共同测试，可以将使用中不断的进行调校优化。而相对来说，大公司的支持力度和条件都会不同，而且越大型的公司越难被改变，因为已经形成了一套自己的生态体系。对于小公司来说，单独看一台智能机械的成本一定比较贵，但是5年、10年之后整体系统成本核算，一定更省钱。

不仅仅是小型公司对智能建设感兴趣，全球铁矿石三巨头之一的力拓矿业集团也在积极引入物联网技术控制工程设备，同时获得重要的使用数据。据了解，目前力拓在Hope Downs 4铁矿使用物联网技术，这里的成本与靠人力操控的矿山相比约减少了13%。除此之外，工程设备的停机时间缩短同时使用率获得提高。该技术也节约了燃油的使用量，不仅降低了成本，同时铁矿产量也增加了14%以上。

从2008年开始，力拓就与小松集团合作，在智利和澳大利亚皮尔巴拉地区试验自主研发的自动运输系统(AHS)。而小松最新推出的无人驾驶矿用卡车，甚至直接取消了司机驾驶室，利用无线网络和障碍物检测技术来实现无人驾驶。通过精确的GPS导航系统，卡车能自动找到方向，并利用激光传感器和雷达来发现障碍物。如果遇到故障，控制中心监测到后和现场工作人员联系，共同解决问题。据了解，目前力拓已经在4个矿山中启用了共73辆无人驾驶卡车。未来力拓的计划是将旗下所有的矿山实现自动化。免去了人工驾驶时轮班、上厕所等耗时的环节，无人驾驶的卡车可以不间断又孜孜不倦地连续工作24小时。

从物联网的角度来看，未来的商业模式很重要的一点是数据会变得越来越值钱，数据将是宝贵的资源。对于工程机械来说，这些数据可能包括驾驶人员的驾驶习惯，有助于提升驾驶的安全性;或者在车辆检测、诊断的数据，可以实现车辆自检，并定期、及时的发送故障信息，帮助更好的排查隐患。比如轮胎检测，虽然工程车的轮胎不容易爆胎，但是一旦爆胎，这一个轮胎可能就要10万人民币。钱是小事，但是客户从预订更换轮胎，到运到现场换胎，可能就要四个月。总体来说，这些数据都跟车辆的使用、安全、生产效率有很大关系。

除了小松之外，另一家工程巨头卡特彼勒也很早就开始布局智能工程机械技术。为了更好地利用数据分析推动创新并为客户提供支持，2015年，卡特彼勒首个数据创新实验室在美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校科研园区正式揭幕。卡特彼勒与Redbird公司达成合作，使用无人机在工地上方收集施工现场数据，并通过基于云计算的专用算法对数据进行分析。卡特彼勒还对创新的数据分析公司Uptake、新型商业模式的工程机械分享经济平台Yard Club公司进行战略投资，以促使数据更加智能地转化为效率，为客户带来更多价值。Uptake是一家为多个行业提供动态分析的公司，通过把卡特彼勒全球领先的产品工程和设计能力与Uptake的软件、应用和数据分析技能结合起来，卡特彼勒可以使每天收集到的万万亿兆字节的海量数据转化成有用的信息，帮助客户优化决策，降低设备的保有和运营成本。

2016年德国慕尼黑工程机械宝马展上，卡特彼勒首次向行业公布“智能机器时代”(The Age of Smart Iron)这一数字技术战略，并介绍了卡特彼勒正在为客户带来旨在提高其生产力、工作效率、安全性和盈利水平的多种数字解决方案。

这里就要说回来为什么小松一开始要找一些小型公司合作，因为小公司不会坚持搜集到的这些数据的所有权，而大公司(比如力拓)可能不愿意提供。虽然现在还有很多搜集到的数据看不到用途，但目前商业模式还在探索中，未来从中一定可以发现新的宝藏。目前小松正在与通用电气合作，进行大数据的整理与分析。

据了解，目前小松的智能建设方案还没有给出中国市场推广的时间表。笔者认为可能有两方面原因：一方面中国劳动力多，暂时还没有老龄化的问题。另一方面，一旦实施“无人工地”，可能会影响到劳动力就业的问题。

但是虽然中国普通劳动力成本低廉甚至过剩，但是对于高技能的操作手、专业的设备维修检测技师，这些在偏远地区则更为稀缺，市场对于这类人才可谓招聘严重短缺。因此，笔者认为未来中国要摆脱劳动密集型的就业格局，就需要通过高智能、高效率、高质量的机械设备来代替人力资源，必须要实现坐在办公室通过远程就能控制监测百余台的施工机器，包括设备开工情况、故障报警及远程维修等。而从这一点来看，未来智能建设在中国市场将大有可为。