矿山无人驾驶的发展，经历了若干不同阶段。安全员身处何地，则是确认不同阶段的标志。
早年，矿山无人驾驶工程测试阶段，工程师需要跟车作业，维持无人驾驶系统的运转。随着无人驾驶技术的进步，工程师下车，只留安全员，安全员无需了解无人驾驶原理，且与传统司机相比，安全员只需要在特定情况下介入车辆驾驶，工作强度大幅降低。
在安全员跟车的时代，矿山无人驾驶的潜力尚未获得完全释放，但已经可以产生一定的经济效益。
此后，安全员开始“出舱”，不再需要坐在驾驶舱内时刻准备介入驾驶。而“安全员下车”原本一直被认为是无人驾驶的终极目标，即不再需要安全员跟车，完全交由矿车自主行驶。
5月5日，中科院自动化研究所、国际先进技术应用推进中心、中国矿业大学(北京)内蒙古研究院、中科慧拓联合发布的首台套矿山智能运载机器人载山CarMo，则更进一步。
相关报道称赞其不但达成了“安全员下车”的无人化目标，还为智能矿山“迎来了‘平行智能安全员上车’的下一个时代”。
这里的“平行智能安全员”，实际上基于平行驾驶理念构建的平行矿山操作系统。在这套系统的技术支持下，可以实现驾驶员远程监控和操作，但又不仅仅是遥控驾驶。
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃，是“平行驾驶”理论的缔造者。
他曾在2018年举行的国际智能车联合道路演示后接受采访，解释了平行驾驶于遥控驾驶的区别：
“遥控驾驶一般只能有单一的遥控对象，单一的指令传输，没有群体间的知识共享，而平行驾驶是一套能够获得感知极限和以外情况下的数据与场景、通过大量算法与大规模算力分析并评估行驶决策、并将知识与经验分享给系统中所有车辆的系统。”
“它依靠具有感知、传输与决策能力的单车，以及背后庞大的GPU等设备进行数据存储与计算，使得车辆本身具有根据环境变化调整自身行为的能力，只有出现预警时，才需要人来操作。”
“换句话说，平行驾驶是在有人驾驶、远程控制、网络驾驶、无人驾驶之外的一种驾驶方式，但又可以根据场景重构软件定义的‘伴生车’而转化为其中的任何一种。”
“平行驾驶中，驾驶的过程就是产生数据的过程，它把物理传感器获得的关于路况、关于车辆服务、关于车辆状态的信息，进一步加工，把这些物理世界得来的这种小数据，通过计算实验的方式，扩展成大数据，再用智能方法如机器学习等把这些大数据提炼成针对具体问题、具体服务的小智能、小规则、小知识，就是具体任务的精准知识，完成出行的智能控制，智能管理。”
王飞跃在分析载山CarMo的平行矿山操作系统时表示，这套系统通过让参与生产的人、物、系统在虚拟世界“吃多堑”，实现在现实世界“长多智”，人工系统、计算实验和平行执行三套系统各司其职，相当于实现了300%的可靠性，保障了300%的安全。
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