博雷頓發佈智駕大模型：「算電雙驅」打開礦山AI智能體新空間

2026年06月29日 14:32:20

6月29日，博雷頓在新疆舉辦智駕大模型發佈會，正式發佈面向礦山場景的智駕大模型，並提出「算電雙驅」的系統化戰略框架。這場發佈會標誌着博雷頓正在把多年積累的無人電動礦卡、光儲微網、無人駕駛和礦山運營數據，整合為面向礦山真實生產場景的AI系統能力。

礦山是典型的複雜物理生產系統。車輛、道路、裝卸、能源、安全、調度和運維相互關聯。隨着能源成本、安全管理、綠色轉型和效率提升要求不斷提高，礦山客户需要一套能夠統籌車輛、能源、算法和數據的系統方案。博雷頓提出的「礦山AI智能體」，正是滿足用户需求的創新答案。

礦山AI智能體：讓礦山具備自主運行能力

在博雷頓的體系中，礦山AI智能體由智駕大模型、無人電動裝備、光儲微網和運營數據共同構成。

智駕大模型承擔決策中樞作用，負責理解任務、規劃路徑、優化調度和支撐全局決策；無人電動礦卡承擔執行任務，完成運輸、協同作業和數據反饋；光儲微網為車輛和智能系統提供穩定清潔能源；真實運營數據持續迴流，推動模型和系統不斷優化。

這一體系的意義，在於推動礦山從局部自動化走向系統智能化。過去，礦山生產更多依賴人工調度和現場經驗。未來，AI系統可以協同組織車輛、能源和生產任務，讓礦山運行更加穩定、高效和安全。

對於客户而言，礦山AI智能體帶來的價值更加直接：運輸效率提升，車輛等待和空駛減少；現場用工壓力下降，安全管理能力增強；能源、調度和運維統一協同，綜合運營成本有望持續優化。

「算電雙驅」：把能源系統和AI系統協同起來

「算電雙驅」是博雷頓此次發佈會提出的核心方法論。

「算」，包括智駕大模型、智能調度、車端推理、雲端訓練和數據進化；「電」，包括光伏、儲能、充電、純電礦卡和礦山微網。

礦山智能化的關鍵，在於能源系統和智能系統協同運行。純電礦卡需要穩定、低成本、可持續的電力供給；無人駕駛和AI調度需要算力、數據和通信支撐。光儲微網解決本地能源保障，智駕大模型優化車輛運行、充電策略和運輸節拍，兩者結合，可以支撐礦山規模化電動運營和無人化運營。

「算電雙驅」將礦山中的能源流、物流、數據流和決策流放入同一體系。電力驅動車輛，也支撐車端智能、邊緣計算和雲端訓練；算力控制車輛，也優化運輸路徑、車隊調度、充電策略和能源使用效率。

這將推動礦山從燃油驅動、人工經驗調度和單點設備運行，走向清潔能源與AI決策共同驅動。客户獲得的價值包括能源成本下降、運輸效率提升、用工壓力降低、安全能力增強，以及更加清晰的綠色轉型路徑。

智駕大模型：推動無人駕駛走向系統協同

礦山無人駕駛的難點，集中在真實運營中的複雜協同。

一臺車能夠自動行駛，只是礦山無人駕駛的起點。礦山現場涉及裝載點、卸載點、坡道、彎道、會車、充電、排隊、安全避讓和車隊調度。真正影響客户收益的，是整個運輸系統能否長期穩定、高效運行。

智駕大模型的發佈，意味着博雷頓正在推動礦山無人駕駛從規則驅動走向模型驅動，從單車智能走向車隊協同，從人工經驗走向數據決策，從局部優化走向全局優化。

對於客户而言，這將帶來三方面價值。

首先是效率價值。AI系統可以根據道路、車輛、電量、任務和裝卸節奏動態優化調度，減少等待、空駛和低效運行。

其次是安全價值。智駕系統能夠持續感知道路、車輛和作業環境，提升複雜工況下的風險識別和安全冗余能力。

第三是長期進化價值。真實礦山數據持續迴流，模型不斷優化，系統會越來越理解礦山，運營效率和可靠性有望持續提升。

博雷頓價值：從車輛交付走向礦山AI系統能力輸出

博雷頓此次發佈智駕大模型，核心看點在於公司價值邏輯的升級。

市場過去更容易從車輛角度理解博雷頓。隨着「礦山AI智能體」和「算電雙驅」框架提出，博雷頓正在把無人電動礦卡、光儲微網、智駕大模型和運營數據整合為一個完整系統。

這也意味着，博雷頓服務客户的邊界正在擴大。公司提供車輛，也提供能源保障、無人駕駛、智能調度、數據進化和系統運營能力。

對於礦山客户來説，這套系統對應更低的綜合運營成本、更穩定的能源供給、更高的運輸效率、更少的人工依賴和更強的安全管理能力。對於博雷頓來説，公司也有機會從一次性硬件交付，延伸到能源服務、無人駕駛服務、軟件訂閲和長期運營服務。

在全球礦山綠色化、智能化和無人化趨勢下，博雷頓的「算電雙驅」提供了一條新的路徑：以清潔能源為運行保障，以智駕大模型為決策中樞，以無人電動裝備為執行載體，以真實運營數據為進化動力，構建面向礦山生產現場的AI智能體系統。

礦山智能化正在從單點技術升級，進入能源、裝備、算法和數據協同的新階段。博雷頓希望在這一階段，成為全球礦山AI系統能力的重要提供者。（企業供圖供稿）

聲明：本文所載內容源自於公開信息，登載此文出於傳遞更多信息之目的，內容僅供參考，不構成任何消費建議，請謹慎對待。