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　　6月29日，博雷顿在新疆举办智驾大模型发布会，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。博雷顿提出的“矿山AI智能体”，正是满足用户需求的创新答案。

　　矿山AI智能体：让矿山具备自主运行能力

　　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。

　　这一体系的意义，在于推动矿山从局部自动化走向系统智能化。过去，矿山生产更多依赖人工调度和现场经验。未来，AI系统可以协同组织车辆、能源和生产任务，让矿山运行更加稳定、高效和安全。

　　对于客户而言，矿山AI智能体带来的价值更加直接：运输效率提升，车辆等待和空驶减少；现场用工压力下降，安全管理能力增强；能源、调度和运维统一协同，综合运营成本有望持续优化。

　　“算电双驱”：把能源系统和AI系统协同起来

　　“算电双驱”是博雷顿此次发布会提出的核心方法论。

　　“算”，包括智驾大模型、智能调度、车端推理、云端训练和数据进化；“电”，包括光伏、储能、充电、纯电矿卡和矿山微网。

　　矿山智能化的关键，在于能源系统和智能系统协同运行。纯电矿卡需要稳定、低成本、可持续的电力供给；无人驾驶和AI调度需要算力、数据和通信支撑。光储微网解决本地能源保障，智驾大模型优化车辆运行、充电策略和运输节拍，两者结合，可以支撑矿山规模化电动运营和无人化运营。

　　“算电双驱”将矿山中的能源流、物流、数据流和决策流放入同一体系。电力驱动车辆，也支撑车端智能、边缘计算和云端训练；算力控制车辆，也优化运输路径、车队调度、充电策略和能源使用效率。

　　这将推动矿山从燃油驱动、人工经验调度和单点设备运行，走向清洁能源与AI决策共同驱动。客户获得的价值包括能源成本下降、运输效率提升、用工压力降低、安全能力增强，以及更加清晰的绿色转型路径。

　　智驾大模型：推动无人驾驶走向系统协同

　　矿山无人驾驶的难点，集中在真实运营中的复杂协同。

　　一台车能够自动行驶，只是矿山无人驾驶的起点。矿山现场涉及装载点、卸载点、坡道、弯道、会车、充电、排队、安全避让和车队调度。真正影响客户收益的，是整个运输系统能否长期稳定、高效运行。

　　智驾大模型的发布，意味着博雷顿正在推动矿山无人驾驶从规则驱动走向模型驱动，从单车智能走向车队协同，从人工经验走向数据决策，从局部优化走向全局优化。

　　对于客户而言，这将带来三方面价值。

　　首先是效率价值。AI系统可以根据道路、车辆、电量、任务和装卸节奏动态优化调度，减少等待、空驶和低效运行。

　　其次是安全价值。智驾系统能够持续感知道路、车辆和作业环境，提升复杂工况下的风险识别和安全冗余能力。

　　第三是长期进化价值。真实矿山数据持续回流，模型不断优化，系统会越来越理解矿山，运营效率和可靠性有望持续提升。

　　博雷顿价值：从车辆交付走向矿山AI系统能力输出

　　博雷顿此次发布智驾大模型，核心看点在于公司价值逻辑的升级。