Процесс автоматизации горнодобывающей отрасли в последнее десятилетие демонстрировал неравномерную динамику. Если беспилотные самосвалы уже перешли из категории экспериментальных разработок в стадию массового внедрения, то полная автономия экскавации остается труднодостижимой целью. Основатель компании BuilderX Шаолун Суй, специализирующийся на технологиях дистанционного управления тяжелой техникой, отмечает, что именно процесс выемки грунта сегодня является основным препятствием для создания полностью автономных карьеров. Логистические задачи, связанные с транспортировкой руды, решаются значительно проще, так как движение грузовика по заданному маршруту подразумевает предсказуемый алгоритм действий. В то же время работа гидравлического экскаватора требует постоянного взаимодействия с динамически меняющейся средой, где каждый цикл копания сопровождается принятием новых решений в зависимости от состояния породы, угла наклона забоя и траектории движения ковша.
Существует пять ключевых факторов, замедляющих переход к полностью автономной экскавации. Во–первых, суровые условия эксплуатации в карьерах – высокая запыленность, резкие изменения освещения и постоянная вибрация – создают помехи для систем технического зрения. Во–вторых, планирование движений требует координации множества узлов машины в режиме реального времени, при этом система должна учитывать ограничения производительности и требования безопасности. Третьим фактором выступает сложность управления нелинейными гидравлическими системами, которые требуют ювелирной точности при работе с тяжелыми грузами. Кроме того, отрасль сталкивается с дефицитом качественных массивов данных для обучения искусственного интеллекта. В отличие от индустрии беспилотных автомобилей, располагающей огромным количеством записей дорожных ситуаций, в горном деле пока нет сопоставимых объемов данных для тренировки нейросетей.
В сложившихся условиях наиболее перспективным направлением становится не немедленная автономия, а развитие систем дистанционного управления. Такой подход позволяет вывести операторов из опасных зон, снизив воздействие шума, пыли и экстремальных температур, и одновременно создать централизованные центры управления производством. Дистанционный режим не конкурирует с автоматизацией, а служит для нее фундаментом. В процессе удаленной работы накапливается необходимый объем операционных данных, которые в дальнейшем будут использованы для обучения алгоритмов. Путь развития отрасли пролегает через последовательные этапы: от ручного труда к дистанционному управлению, затем к ассистируемому копанию и лишь в финале – к полной автономности. Машины должны сначала получить возможность учиться у наиболее опытных операторов, прежде чем они смогут работать самостоятельно.
Практическая реализация этой концепции наблюдается на месторождении Баян–Обо во Внутренней Монголии. Проект «умного рудника», запущенный в 2020 году корпорацией Baosteel, был нацелен на радикальное улучшение условий труда. В 2021 году на предприятии внедрили системы интеллектуального дистанционного управления от BuilderX, которые позволили модернизировать парк техники, включая канатные электрические и гидравлические экскаваторы. Используемые технологии включают в себя модули точного позиционирования, системы предотвращения столкновений и средства аналитики данных. Для работы в условиях плохой видимости применяются программные методы улучшения изображения, а также системы сканирования профиля забоя и мониторинга состояния зубьев ковша.
К концу 2022 года на Баян–Обо был введен в эксплуатацию специализированный диспетчерский центр, ставший базой для внедрения безлюдных технологий. С учетом обновлений 2025 года на руднике в постоянном режиме функционируют шесть систем интеллектуального управления. Они обеспечивают работу гидравлических экскаваторов XCMG XE3000 и канатных машин марок WK–10 и WK–20 производства Taiyuan Heavy через сети стандарта 5G. Переход на удаленный формат позволил не только повысить безопасность персонала, но и существенно сократить операционные расходы за счет оптимизации логистики сотрудников внутри карьера. Сегодняшние результаты подтверждают, что удаленное управление является необходимым переходным этапом, обеспечивающим стабильность добычи при одновременной подготовке базы для ИИ–решений будущего.
