在传统煤炭运输场景中，矿卡调度长期依赖人工经验，存在效率低下、安全隐患等问题。某大型煤炭集团通过部署无人驾驶矿卡智能调度系统，实现了集运站全流程智能化改造，成为行业标杆案例。

该系统以5G通信网络为底座，构建了"云-边-端"三级架构。云端调度平台采用强化学习算法，实时分析矿卡位置、载重、能耗等12类数据，动态生成最优路径。边缘计算节点处理激光雷达与视觉传感器的融合数据，实现厘米级定位精度。实际运行数据显示，空载里程减少23%，单日运输量提升18%。

关键技术突破体现在三个方面：一是首创多模态感知系统，通过毫米波雷达与红外摄像头的协同工作，解决了矿区扬尘环境下的识别难题；二是开发了自适应调度算法，能根据煤种优先级、装卸站排队情况自动调整派单策略；三是搭建三维可视化监控平台，管理人员可实时查看全部52台矿卡的运行状态。

项目实施后成效显著：人力成本降低40%，2023年实现零重大安全事故。特别是在极寒天气测试中，系统通过预加热电池与防滑控制模块，保障了-30℃环境下的稳定运行。该案例为露天煤矿、金属矿山等场景提供了可复用的技术范式，目前已有3家同行企业引进该方案。

未来，随着车路协同技术的成熟，系统计划接入矿区智慧路灯与称重设备，进一步打通数据孤岛。这一实践充分证明，传统重工业场景的数字化转型不仅能提升经济效益，更是安全生产的必然选择。