花生说：

视角决定站位，这句话不假。

我自己骑摩托，当我第一次从四轮汽车上下来，跨摩托车开上路的时候，就俩字——害怕。因为发现自己从铁包肉，变成了肉包铁，落差太大了。

汽车驾驶员的盲区、绿化带后突然串出来的鬼探头，在机动车道上的事故，都太可怕了。后来，我知道了一个词，叫弱势道路参与者（VRU，Vulnerable Road Users，包括骑电动车、自行车、行人等），每年全球年因道路交通事故丧生的人里，ta们占了一半以上。

马斯克有一句话，我特别认同，智能驾驶不需要比最好的人类驾驶员好，他只要好过大部分驾驶员就行；甚至，我想给这句话打个补丁，只要能够降低事故发生率，就够了，而且就应该强制从司机手里全面接管方向盘了。

这一次，花生受邀参加亚洲物流双年展，专访希迪智驾（03881.HK）管理层，和以往看智驾不同，最吸引我的不是酷炫的技术展示，而是他们的着眼点：

这家公司从一开始就没走乘用车智驾的寻常路，它选了最苦的场景，啃了最硬核的技术，更重要的是跳出了“智驾的载具本位主义”，关注到了人，在保护人、解放人。很难得。

选最难的场景，走差异化技术路线。

很多人聊智驾，第一反应是乘用车、是城市NOA，这无可厚非，因为更受舆论和资本关注，也更容易说动消费者下单。

希迪智驾与众不同，九年前，从起步开始，它就选择扎进了矿山、港口、物流园区这些旁人眼里不够性感的场景，做无人矿卡、无人重卡、作业机器人。

△ 希迪智驾无人驾驶矿卡在新疆吉郎德项目上安全稳定运行

这也使得他们在技术路线上显得与众不同，相较于乘用车智驾以单车智能为主，靠车载传感器感知世界，押注车辆自主研判不同；粉尘、暴雨、零下几十度的严寒、持续的振动冲击，再加上动辄几十上百吨的自重，单车感知的容错空间被压缩到极致。

这一点，我深有体会。2021年我应邀去洛阳钼业下矿采访，作为头部上市公司，他们的矿场管理体系非常完善，安全标准也很到位。 但初春的露天矿区，盘山路上漫天大雾，我们坐的东风猛士靠着强劲扭力颠簸前行，颠得人尾椎发疼。靠边暂歇时，陪同人员反复叮嘱，千万别随便横穿路面，当时，雾大、路滑，旁边就是悬崖。等一辆辆重型矿卡车队路边驶过，1米83的我还没它的轮胎高，那种庞然大物带来的压迫感，至今印象深刻。

△ 当年花生在矿场调研采访，新能源自动驾驶矿卡的实际应用情况

正因如此，希迪智驾选择V2X路线，也就是让车与车、车与路、车与基础设施直连通信，把感知边界从单车延伸到整个作业场景。

光有理念不够，他们为此搭建了重载具身智能技术平台，三层架构从下到上逻辑清晰：

基础层是统一的数据引擎。仅这一层，就有两点要求。第一，你得看得到，这需要吃透作业场景，才能前瞻地布置传感器，知道要什么数据；第二，需要把机械工况、作业流程、环境数据这些非标准化、非结构的数据，清晰、整理成为标准化的数据，这才有价值。

用希迪智驾CEO胡斯博的话说，“重载场景的AI要懂生产，不能只会开车。”

中间层是打造重载的世界模型。去过矿区的人的知道，相比乘用车通行的铺装道路，重载车辆行驶的环境，地形变化太快了；系统要实时判断自身行为对环境的累积效应，再基于演化后的环境做规划。

当年去矿区调研我就注意到，矿区会专门留出作业间隙，用无人机重新测绘矿区地图，更新挖掘后的地形、堆料后的路径、碾压后的路面特性。我眼里的道路都是固定的，但矿区的环境是“活”的、是动态的，我当时大为震惊。

△ 矿场的地形和路，是活的，会伴随开采和堆场的变化而变

最顶层是决策和调度系统。常规道路上的交通流已经够复杂了，叠加上生产环节，更要考虑整体效率；当载重车辆、工作机器人同时在场地作业，需要的可不只是不堵车，更是要在装卸衔接环节进行全面协调。

如果你，我的朋友，玩过一个游戏叫《煮糊了》，就是和别人分工洗、切、煮、端菜，感受过手忙脚乱，就更能明白我的意思，多环节协同太难了。

落到具体的智驾落地方案上，希迪智驾选择了双工作流架构，公开道路用端到端智驾模型处理复杂交通流；封闭园区用两段式智驾+规则增强模型，适配定制化装卸、精准停靠的需求。

希迪智驾无人重卡事业部总经理盛维天，对我解释了这套设计的初衷：重卡的完整运输链路，一半在公开道路，一半在园区两端，两个环境的需求天差地别。双工作流才能保证每个场景都有最优解。

基于这套技术底座，他们的产品矩阵沿着作业链条自然延伸，分成三条战线：

一是重载自动驾驶，1700多台无人矿卡、无人重卡已经落地运行，是业内最大的有人无人混编车队；二是重型装备具身智能，从运输环节延伸到生产环节，无人挖采机器人、自动充电机器人已部署运行，凿岩、爆破装药机器人正在落地；三是智能运载，把V2X感知能力从车端延伸到路侧，覆盖智慧高速、公路巡检，直到这次发布的TAG终端。

一枚TAG终端，跳出载具本位看见人

坦率说，这次最吸引我的，是一个巴掌大的小装置。在我看来，它是整场展会最有人情味的产品。

它是行业首个面向V2P，也就是车与弱势道路使用者场景的便携式智能终端，看起来就是个普通工牌，内核是V2X直连通信模块。

传统的弱势道路使用者保护，靠的是车载摄像头和雷达被动识别。一遇到遮挡、夜间、大雾，性能直接打对折。矿区里传统的人员定位卡，依靠基站中转，和城市园区的场景不同，矿区地形复杂、信号覆盖有限，延时高，事故发生时往往来不及预警。

得知我有下矿采访的经历，一位管理层和我聊了很多一线调研的真实痛点：工作人员临时下车，进行安全巡检，大车盲区大，视线稍有疏忽就可能出意外；又或是小山一样的堆料突发坍塌，现场人员来不及避让。每一起事故背后，破碎的都是一个家庭。

△ 希迪智驾发布行业首个V2P智能终端——TAG

TAG就是为解决这个痛点而生。它基于5.9GHz专用频段PC5直连通信，端到端时延低于30毫秒。

车辆与佩戴者双向感知，盲区里也能提前预警：车端主动提醒驾驶员，TAG终端同步以红灯闪烁和语音播报警示作业人员。一键SOS按下后，5G网络与V2X广播同步发出求救信号，周边车辆与调度中心能即时获取精准坐标。

盛维天分享了一组沉甸甸的数据：露天矿全行业从业总规模超200万人，一线作业人员就有近百万。车辆碰撞事故占所有事故的四成，其中超六成由人为因素诱发。过去行业缺的，就是面向作业人员的主动安全防护产品。

从业态布局来看，希迪智驾的V2X体系已经覆盖了V2V（车与车）、V2I（车与基础设施）、V2N（车与互联网）。TAG的出现，补齐了V2P这最后一块拼图，也把整个体系从“车-路-云”升级成了“人-车-路-云”全要素覆盖。

除却商业版图外，最吸引我的是希迪智驾，竟然跳出了传统智驾公司的思维桎梏，不只关注载具本身，而关注到了人！不只关注车能不能开好，更关注整个场景中所有的人，安不安全，这太难得了。

花生特地多问了一嘴，以后会不会面向其他弱势道路参与者普及，比如摩托车、电动车、自行车？管理层说会，我眼前一亮；不过，现在写稿的时候又叹了口气，这需要在路上开车的车辆也支持这一功能，更需要驾驶员有意识去留意和关照路上的其他同行者；但，在这个连打转向灯都很难全面普及的路上，这一点真挺难的……

这考验的不是技术，是人的同理心。

刻在骨子里的人本底色

聊到最后我问管理层，为什么你们会天然地关注人？答案指向一个人——李泽湘教授。

很多人知道李泽湘，是因为“大疆教父”的头衔，他带出了汪滔，孵化了大疆。少人知道，他是全球机器人领域的顶尖学者，香港科技大学电子与计算机工程系教授，在运动控制、机器人学领域的专著，至今是全球高校的核心教材。

他创办的松山湖XbotPark机器人基地，被业内称为“创客好莱坞”，只不过，这打造的不是流量明星的地方，是让硬科技创业者批量成长的生态园。

十几年间已经孵化出270多家硬科技企业，覆盖机器人、智能硬件、先进制造等赛道，总估值超3500亿元。李泽湘常说一句话：“做技术的终极目的，是让人的生活变得更好。”

这种理念一脉相承到了希迪智驾。希迪智驾是李泽湘创办的企业，团队从第一天起就带着纯正的机器人基因。这特别有意思，这使得他们眼中的智驾，不是从汽车角度切入的，而是从自主移动的轮式机器人切入，这种观念上的起点不同，就会使得很多选择不同~

机器人的本质是什么？在花生看来，不是替代人抢饭碗，应该是是延伸人的能力边界。人去不了的地方、扛不动的重物、扛不住的危险，交给机器去做。人从驾驶室里、从爆破现场、从千米井下撤出来，去做更有创造力、更安全的工作。

所以，我追问了一个问题，如果都是自动化，那以后会不会这些地方就不会有人了？那像Tag这样的产品，会不会是阶段性产物。

我听到了两个很精彩的回答：希迪智驾副总裁杨赛鑫给我补充过趋势信息：部分核心矿区的地方政府要求2027年无人矿采投用率达到80%，预计到2030年会进一步要求全无人化。

这意味着，能把人从高危岗位上替换下来，用技术守住人的安全底线。

△ 希迪智驾无人驾驶集卡通过中越浦寨—新清货运专用通道卡口

胡斯博则补充称，哪怕全无人化，现场依然会有人巡检、维护、应急。只要有人，安全就永远是第一位的。

很有李泽湘理念味道的回答。

坦率地说，希迪智驾选的不是一条好走的路。要懂场景、懂客户、懂整条生产流程，要耐着性子跟一个个矿区磨合，要啃下一个个极端工况的技术难题。远不如在发布会上放一段机器人跳舞的视频吸睛。

但这条路有价值。它回应了一个很朴素的问题：我们发展智能科技，到底是为了什么？

是为了让危险的工作更安全，让繁重的劳动更轻松，让每一个普通人都能从技术进步里受益。

李泽湘说过，过去四十年我们靠人口红利，未来四十年靠工程师红利。

工程师红利是什么？在花生看来，可不是让工程师用机器人，甚至亲自下场去替代工人抢饭碗，而应该是用工程师的智慧，造出更好的工具，去保护人、解放人、成就人。

让机器去最危险的地方，让人变得安全发挥自有价值，才是人本科技的样子。

文 | 李皙寅·花生

编辑 | 黑松