编辑 | 石亚琼

2022年3月6日，特斯拉CEO马斯克发了一条微博：“即便是一些天下上最精良的人工智能软件工程师，也没故意识到特斯拉人工智能的前辈程度。
”

2022年3月6日，北京韶光下午4点，特斯拉CEO马斯克发了一条微博

比较于造车，马斯克对付特斯拉的AI能力更加自傲，而AI最主要、也是最值钱的运用领域无疑是自动驾驶。

此前，22年1月27日，马斯克在电话会议上谈到：开拓人型机器人将是今年最主要的事情。
此言一出，业界哗然，各种各样的剖析和预测也纷至沓来。

人型机器人并不是空穴来风，在2021年8月20日的特斯拉AIDay上，马斯克宣告了看起来不那么靠谱的的特斯拉机器人TeslaBot，而且，现场的TeslaBot是由真人装扮的。

AI Day一向是特斯拉的大日子，当天TeslaBot风头盖过了FSD、神经网络自动驾驶演习、D1芯片、Dojo超级打算机。

在未来，TeslaBot将与特斯拉汽车共同利用具有胆怯算力的D1芯片、Dojo超级打算机，还有特斯拉引以为傲的视觉神经网络等等，也便是说TeslaBot和FSD采取相同的全套打算设备。

马斯克还表示：特斯拉将是环球最大的机器人公司，“我们的汽车就彷佛带轮子的半感知型（semi-sentient）机器人”。

也便是说，自动驾驶不但是车的附属品，与自动驾驶干系的算力、算法、感知、实行、乃至数据可以成为AI打通更多垂直领域的核心能力。

这个不雅观点，相信不仅是和特斯拉在同一个月内相继发布了机器人产品的小米、百度会点头称是，还有很多科技巨子也会认同。
早在2018年之前，美国最头部的科技公司中，除了Facebook外，都系统的布局了自动驾驶。

美国科技巨子的自动驾驶布局

只管还没有经由科学打算的数据支撑，但是在未来，随着高档级自动驾驶技能不断打破场景限定，MaaS大范围落地，乘用车、商用车的利用效率得以大幅提升。
车在总量和增量上一定将呈低落趋势，乃至车的形态也可能会发生颠覆性的改变。

特斯拉是唯一在新能源汽车和自动驾驶技能的核心领域实现了全栈自研自产的科技公司，它的所做所想极具参考代价。
而在造车、用软件定义汽车这一系列问题上纠结了多年，也在手机沙场上厮杀了多年的小米和苹果，在自动驾驶领域的动向当然也很值得关注。

只管特斯拉造手机未必是负责的，但小米造车一定是负责的。
但是在真正了局造车之前，小米却先在自动驾驶领域进行了系统的投资布局。

早期，在2014年，小米就投资了凯立德；2017、2021年，顺为先后参与了Momenta的A+轮、C轮融资；2017、2018年，顺为又投了智行者A轮和B轮；2018年，顺为计策投资了优电科技；2019年，顺为投资了北醒光子、奥易克斯；2020年，小米联系投资了博泰车联网、比亚迪半导体、能链集团。

随着2021年3月官宣造车，小米从6月到9月，连投了6家自动驾驶公司，包括：ADAS供应商纵目科技；激光雷达智造商禾赛科技；4D毫米波雷达供应商几何伙伴；聪慧停车方案商爱停车；高精定位方案商DeepMotion；自动驾驶芯片企业黑芝麻智能。

兵马未动，粮草先行，小米还未造车，却先批量下注自动驾驶及干系企业，也不禁让人产生疑问，自动驾驶对付造车而言，到底为何如此主要？现阶段造车的目的是什么？五年、十年后的汽车市场又会是什么样？

在大洋彼岸，三万亿巨子苹果在造车这个问题上同样纠结了多年。

早在2014年，苹果便开始了代号为“泰坦”的操持，迅速组建数百名员工参与秘密研发苹果汽车。
这一项目由CEO库克批准，彼时，大量剖析报告称，苹果这一决定的目的是为了对抗特斯拉。

与苹果此前主营的消费电子产品不同，汽车的供应链体系是手机等产品的上百倍，在2016年，由于整车制造家当链构建过程中碰着的阻力远超想象，苹果停息了“泰坦”项目，转而研发自动驾驶技能。

到了2021年6月，据外媒宣布，苹果已经重启“泰坦”操持，既造整车，也开拓自动驾驶软件。

从2020年，或更早些时候，就传出苹果对付美国造车新势力Canoo的好感，把Canoo定义为造车新势力可能有些偏颇，由于Canoo不打算卖车，其核心是一款纯电开拓平台，将电源、动力、感知、实行、算力全部集成在滑板底盘中，以此为根本适配不同功能的车身。
据称，这样造车，可以把开拓周期缩短6-12 个月，使整车开拓本钱降落60%。

Canoo的乐高式造车

终极，苹果希望的交易没有成功，但在近期传出Canoo的多位高管，包括CEO Ulrich Kranz离职，并在离职后加盟了苹果。

一向以来，苹果善于解构看起来已经成熟的产品，从客户体验的角度去颠覆原有的市场，对付仅仅十几年历史的手机、可穿着设备来说，苹果收成了相称高的成功率，但是对付有百年历史的汽车就很难了，从自动驾驶入手，用软件去重新定义汽车无疑是一条并不大略的捷径。

某硬科技领域的资深投资人向36氪表示：汽车工业站在民用工业领域的制高点，自动驾驶则站在了巨人的肩膀上。
未来车和自动驾驶的关系，就犹如智好手机和操作系统，还是有很多变量存在，就像在iOS和安卓之外，曾经也有过不少其他的智能操作系统，但是都逐渐消亡；而谷歌的安卓系统只管取得了成功，但是他家的手机却卖的却并不好。
汽车的繁芜程度远超手机，自动驾驶则综合了AI等最前沿技能，车和自动驾驶之间的关系也有着更多的可能。

造车还是机器人自动驾驶或正在打破交通工具的外延

2021年8月18日，百度天下大会上，李彦宏发布了Apollo“汽车机器人”，同时，机器人观点车首次亮相。
外不雅观上，自动鸥翼门、全玻璃车顶与外部传感器融为一体；在内部，汽车机器人不设方向盘、踏板，具有超大曲面屏、智能掌握台、变光玻璃、零重力座椅等智能化配置。

而此前几天，8月10日小米十一周年庆，雷军进行了一场以“我的梦想，我的选择”为主题的年度演讲。
除了发布手机、平板等产品之外，还推出了一款重磅新品，小米的首款仿生四足机器人“CyberDog”，并亲切的称其为“铁蛋”。

不足为奇，几天后的8月20日，马斯克在特斯拉位于帕洛阿尔托的部举行的人工智能活动中宣告，特斯拉将于2022年推出智能机器人。

TeslaBot

马斯克表示，这个特斯拉机器人是共用汽车AI系统的仿真机器人，超级打算机既可以演习汽车在城市道路上导航，也可以演习机器人做同样的事情，这个机器人将能够完成包括去商店购物、整理家庭物品和其异日常任务。

半个月之内，老牌自动驾驶公司、造车新新势力、环球最高市值的主机厂，都在发布机器人，纵然是有时，也一定存在深层的内部联系。

近日，Uber旗下由Postmates分拆出来的机器人部门Serve Robotics，推出了新一代送货机器人，具有自动紧急制动、车辆防撞和故障安全冗余的机器制动等功能，试图首创一个新的品类，即具有L4级自动驾驶水平的机器人。

该机器人的AI打算平台由英伟达供应，配备Ouster的3D激光雷达传感器，2021年已经在洛杉矶成功完成了数万次送货。

Uber的送货机器人

通过准确的定义来区分车和机器人实在并不随意马虎，但是如果回归商业实质，差别又显而易见，事实上这里的机器人省略了定语，即实在质是商用机器人，车可以理解为终极会***给终端消费者，而机器人则是MaaS中须要订阅的做事。

站在未来人工智能的高地，车、RoboTaxi、Robot的边际将日趋模糊。
在不远的将来，是卖车，还是做运营，或是都做，也将是传统车企、现在的造车新势力、自动驾驶新贵们都要面临的选择题。

2021年以来，RoboTaxi的本钱在快速下探。
据公开资料，百度第五代无人车Apollo Moon，单车本钱48万，大体是上一年度Robotaxi本钱的一半，采取北汽ARCFOX极狐的αT做根本，集成Apollo自动驾驶套件，包括2个激光雷达，一个在车顶环视，另一个在车头牌照驾下方，作为系统冗余，车身周围一共有13个摄像头、5个毫米波雷达，合营Apollo云端，最高可达到800TOPS算力。

在访谈中，元戎启行向36氪表示，在技能上，元戎启行最早提出自研推理引擎、和多传感器领悟，并采取一体化传感办理方案，已将L4级自动驾驶硬件本钱降至25万。
此外，其面向前装的自动驾驶办理方案DeepRoute-Driver 2.0，采取了5颗固态激光雷达和8颗摄像头，可对标特斯拉FSD，乃至有更好的上路表现，该方案本钱不到1万美元。

2021年11月25日，北京市智能网联汽车政策先行区，正式对外发布《北京市智能网联汽车政策先行区自动驾驶出行做事商业化试点管理履行细则（试行）》，并向部分企业颁发海内首批自动驾驶车辆收费关照书。
北京成为海内首个明确认可自动驾驶”Robotaxi“商业化试点的城市，也标志着海内自动驾驶赛道终于迎来了“下半场”——商业化运营阶段。

Robotaxi将如何改变出行、是否能改变汽车家当等问题也将底细毕露。
Robotaxi绝不仅因此取代司机为目标，而是要彻底提升宏不雅观交通体系的运营效率。

12月29日，吉利控股集团宣告，与美国无人驾驶技能公司Waymo达成互助，其旗下电动品牌极氪将为Waymo One无人驾驶车队供应专属车辆，并在美国投入商业化运营。
该车型基于极氪智能出行平台——浩瀚-M（SEA-M）架构打造，由极氪欧洲创新中央（CEVT）设计与研发。

这间隔2021年3月，吉利宣告旗下全新的电动品牌“极氪”正式成立，仅仅过去了半年多的韶光。
作为环球范围头部的自动驾驶技能公司，Waymo在Robotaxi领域最具代表性，2021年6月Waymo在新一轮融资中得到25亿美元投资，最新估值超过300亿美元。

Waymo+极氪的互助模式或许将对未来的汽车市场产生深远的影响，有些主机厂会从Robotaxi中得到快速增长的机会，有些则可能面临长线利空。

极氪 X Waymo

据iCET“2018中国乘用车实际道路行驶与油耗剖析年度报告”数据，中国乘用车年均行驶里程8000公里，均匀每天仅22公里，从官方行业数据可见，同年全国汽车产销分别完成2780.9万辆和2808.1万辆，乘用车全国保有量达2.4亿。

考虑到以上数据中包含了运营车辆的行驶里程，因此非营运车辆的年均里程数将进一步降落，对应每天20公里或更低，或可折算为半小时以内的行驶韶光，也可以理解为车辆的利用效率仅为2%。

从自动驾驶的结局而言，如果低效的乘用车保有量可以大幅降落，则道路拥堵、停车等大量交通问题可有效缓解，RoboTaxi、RoboBus结合未来高比能电池组、超充等新能源技能，必将深刻影响社会各阶层对付出行办法的选择。

假设每一辆RoboTaxi的日均利用效率可以达到30%，则相对付普通乘用车2%的利用效率，经粗略测算，或可减少14辆乘用车的市场需求。

但是这样的结局或许只利好全栈式自动驾驶的头部玩家，同时也将颠覆主机厂的竞争格局。
不止是传统主机厂、造车新势力也会面临同样的问题，现有产能从长期来看超过了未来市场需求。

当然，RoboTaxi也须要百花齐放，如果法拉利也有RoboTaxi，或许没有人会谢绝，纵然每公里100块，毕竟大部分人不会花几百万去买它，也不会花几千块一天去租它。

以是，谈到未来造车，实在造的未必真的是车，小米等新新势力也将面临繁芜的选择题，可能是单选、也可能是多选，而题目中并没有注明。

通用汽车是按多选题来做的，从L2的Super Cruise到L3的Ultra Cruise，再到L4的 Cruise，其商业模式也值得长期关注。

特斯拉是单选，全栈全自研，武断的走升维之路，但是乐意为私车买单自动驾驶的终端消费者比例还不是很高，其财报显示在中国市场，只有不到2%的车主选配了FSD，而如何提高这个比例，目前尚没有行之有效的方法。

高档级自动驾驶的门槛有多高1000TOPS算力可能仅仅是开始

如果要定义自动驾驶的全栈能力，最少在现阶段，核心该当是算力，但随着自动驾驶向更高等别演进，核心将不再是纯挚的算力。

2022高等赞助驾驶车辆算力排行 T为根据公开推测

自动驾驶对付算力的需求没有止境，2014年，初代特斯拉Model S采取Mobileye的EyeQ一代芯片，算力仅仅是0.256TOPS；而到2019年，Model 3开始采取自研的芯片，算力提升到144TOPS；再到2020年蔚来新推出的ET7采取4颗英伟达Orin芯片，算力惊人的超过了1000TOPS。

海内自动驾驶芯片赛道的玩家在2021年脱手非凡，个中尤以在融资数额和融资频率方面一枝独秀的地平线机器人最为突出，其年中发布的征程5芯片，算力已达到128TOPS；黑芝麻智能也发布了大算力芯片西岳二号A1000Pro，算力为106TOPS；此外，芯驰将在2022年推出算力最高可达200TOPS的V9P/U。

主机厂方面，先是蔚来汽车宣告了自研芯片的操持；零跑汽车更是直接发布了采取阿里旗下平头哥半导体公司“玄铁C860”的车规级AI智能驾驶芯片“凌芯01 CPU处理器”；定位于Tier0.5的华为到目前为止已经发布了MDC210、MDC300、MDC610和MDC810四个不同算力等级的产品，个中最强的MDC810算力可达400TOPS。

但是高功耗依然是高算力芯片平台须要不断办理的问题。
纵然是赛道内表现出色的英伟达，其芯片及打算平台的功耗，对仍旧是很大的寻衅。
基于主力产品Orin所开拓的L5级自动驾驶打算平台，只管算力可达到夸年夜的2000TOPS，但750W的功耗，对付燃油车还可承担，对付电动车来说，相称于又开了一组空调，对目前动力电池容量提出了相称大的寻衅。

海内厂商在快速追赶的同时，已经在车规认证，以及L2、L3前装量产方面取得了打破。
但是放眼更高档级的自动驾驶领域，海内的头部玩家还是处于大面积缺失落状态。

在一系列的访谈中，有多家高档级自动驾驶创业公司，对付如何评价自动驾驶芯片的利害，以及选择标准等问题采纳了回避的态度，但在实际的选择中，答案又很老实。

梳理国内外RoboTaxi及高档级自动驾驶赛道可见，环球范围的头部阵营内，除Cruise、特斯拉目前还在自研外，别的各家清一色的首选英伟达的芯片方案，详细来说包括但不限于：Waymo、Aurora、Argo、Motional、百度Apollo、AutoX、Momenta、Pony.ai、WeRide；在RoboTruck领域也险些是同样的局势。

事实上，对付高档级自动驾驶而言，算力已经并不是紧张的考量标准，当前阶段英伟达胜出的主要缘故原由是，目前市场上的芯片公司中只有英伟达能够供应桌面端、云端和车真个统一架构、统一软件开拓环境。

在车企方面，海内头部的造车新势力蔚小理均已宣告采取英伟达Orin芯片的L3车型，差异是利用了不同数量的芯片。
在国际市场，奔驰、沃尔沃、当代、奥迪都已宣告将采取英伟达的办理方案。

随着新势力和新新势力的不断入局，新车型从设计到下线的周期不断缩短，自动驾驶系统正在从开拓效率方面改变着传统的造车不雅观念，也因此一体化的架构和开拓环境成为了最具生产力的卖点。

4月12日的GTC2021上，黄仁勋发布了全新的自动驾驶SoC Atlan芯片，单颗SoC的算力即可达到1000TOPS，比较其上一代旗舰Orin芯片算力提升了近4倍，比目前大多数L4级自动驾驶方案的整车算力还要高。

并且，英伟达同时推出了完全的自动驾驶办理方案“Drive AGX Robotaxi”，既是自动驾驶系统的打算机架构和传感器平台，又是一个集成自动驾驶功能模块、接口的全栈式自动驾驶平台。

英伟达在加速推动将最初为打算机游戏和图形开拓的技能扩展到汽车行业。

Omniverse已经成为主机厂数字孪生和自动驾驶公司仿照仿真的根本平台

在11月的英伟达GTC大会上，升级的Omniverse平台能够仿照仓库、工厂、物理和生物系统、机器人、自动驾驶汽车。
全新发布 Omniverse Replicator是为用户演习深度神经网络的合成数据天生引擎，其两款核心运用：Isaac Sim 面向通用机器人、DRIVE Sim 面向自动驾驶；DRIVE Sim 能够仿照出自动驾驶车辆上搭载的“环抱摄像头”的视觉图像。
由这些平台和运用所构成虚拟环境，可以用来让自动驾驶算法演习自己的策略。

芯片领域的武备竞赛不断升级，2021年10月，高通与麦格纳竞价收购Tier 1维宁尔，并终极与维宁尔达成收购协议。
高通与互助伙伴以45亿美元的价格共同收购维宁尔。
借此在2022年，高通的Snapdragon Ride自动驾驶平台将量产装车，并集成维宁尔的自动驾驶视觉软件。

对付海内的自动驾驶芯片公司，以及自动驾驶技能研发企业而言，英伟达的产品和方案纵然难以对标，也必须要借鉴，而如何通过高效的自研、跨领域互助、投资并购等办法得到更全面、更快速的开拓能力。

在感知层面依然存在变量激光雷达还在觊觎元宇宙

只要特斯拉一天不上激光雷达，关于感知层面结局的话题就依然有效，深入阅读激光雷达领域，也可隐约感想熏染到只管自动驾驶离空想的结局尚有很远的间隔，但是大概细分领域的快速打破，可以加速全体进程的进度。

未来将霸占主流市场的感知层方案大概率将包括全固态激光雷达和4D成像毫米波雷达。

据沙利文报告的预测数据，2025年激光雷达环球市场规模为135.4亿美元，比较2019年可实现64.63%的年均复合增长率。

参考相对成熟的毫米波雷达市场，渗透率也在逐渐攀升。
据Yole Développement数据显示，环球车载毫米波雷达市场规模估量将由2019年的55亿美元增长至 2025年的105亿美元，年复合增长率达到11 %。

感知层对付汽车和自动驾驶而言至关主要，但这个市场却并没有想象中那么巨大。
比较而言，在消费电子领域，苹果单一品牌的Airpods将不起眼的蓝牙耳机这一个单品类，迅速做到200亿美元规模的市场。

考虑到未来元宇宙、空间智能对付3D空间建模的海量需求，大概未来每一个类似手机的移动终端都须要一颗更强大的微型激光雷达，iPhone12可能就会被看作早期元宇宙设备，激光雷达这一类感知层设备也将看到真正的增量市场。

激光雷达未来可能无处不在

4D成像毫米波雷达目前在环球范围共有三种主流技能可实现4D点云功能，包括：1）采取现有的英飞凌、TI、NXP芯片，通过独特的软件算法和天线设计，在MIMO的根本上做成高倍数虚拟MIMO，以达到在原来物理天线数根本上虚拟出十倍的天线数，进而将角分辨率大幅降落；2）通过将多发多收天线集中在一个芯片组中来实现上述功能；3）通过利用超材料来办理上述问题。

激光雷达则要繁芜很多，既是自动驾驶在感知层面最新的技能领域，也是近年来成本竞相押注，市场相对不明朗的领域。

曾有这个领域的创业者表示：永久不知道竞争对手会用什么办法去办理问题。
同样在感知层面已经存在并发展多年的摄像头、毫米波雷达等传感器终极都以纯芯片的办法前装在汽车上，当然这也是更符合车规的路径，因此激光雷达将会采取同样的路线。

车载激光雷达比拟摄像头、毫米波雷达在测距精度、抗滋扰等方面有着先天的上风和更好的表现。
随着低级别的赞助驾驶向更高档级的自动驾驶升级，自动驾驶系统彻底接管车辆的掌握权，激光雷达的浸染也将从赞助走向主导，随着价格不断下探，前装数量也随之增加。

但是要考量激光雷达，则要通过相称多的维度。
在光束扫描器和探测系统这两个维度不同的排列组合可以产生出大量可行的方案。

光束扫描器可以分成了机器旋转式、MEMS（微振镜）、微距移动、Flash、光学相控阵（OPA）；

探测系统可以分成非相关丈量（TOF）和相关丈量（FMCW）；

终极产品形态则可划分为三类：机器式激光雷达、稠浊固态激光雷达和固态激光雷达。

汽车领域Top2的Tier1博世在激光雷达领域已经投资了美国的 Tetravue ，以及海内的禾赛科技和飞芯科技。

在此前盖世汽车的访谈中德国博世集团创迎合伙人蒋红权博士表示：激光雷达在硬件方面最有技能空间。
基于此，博世在中国市场相继投资飞芯电子、禾赛科技。
个中，禾赛科技专注光电设备、激光雷达研发及其核心芯片，而飞芯电子则专注于研发和制造用于机器人和无人车的激光雷达。
作为自动驾驶发展中关键技能，即便是L4或是L5级自动驾驶尚未落地，激光雷达依然有其市场存在空间，因此，投资禾赛科技属于探求市场的拐点，投资飞芯电子则是在探求科技的拐点。

现在，放眼全体自动驾驶干系的技能领域，乃至底层技能，中国和天下的差距在很多赛道已经可以以“年”打算，乃至持平。
更加可喜的是，相同赛道的多家创业公司通过研发不同的技能路径，形成更加理性的竞合关系。

在线控底盘领域正在冲破国外Tier1垄断的拿森科技创始人陶喆向36氪先容：目前行业内有个新提法，未来的供应链中的供应商也称之为互助伙伴。
在燃油车时期，全体供应链是金字塔式的，一级压制一级。
而未来汽车供应链将是网状生态构造，高下游之间不再是压榨和相互博弈，而是建立互助伙伴的大生态圈，实现计策协同、联合开拓。

可能的蓝海-RoboTractor所剩无几的超万亿市场

抛开关于机器人和RoboTaxi的争议性话题，RoboTaxi作为自动驾驶技能的集大成者，通过数据积累、深度学习、算法迭代实现升维，也可以蒸馏模型，向多场景、低级别降维。
因此Robo-家族也在不断扩军，RoboBus、RoboTruck之外，是否还存在蓝海，在未来也将是个有趣的话题。

农业是目前数字化程度最低领域，农业也代表了最基本的刚需，其效能的提升，对付国计民生、对付碳中和，都具有主要的意义。
从技能的角度来说，Robo化的农业机器将可以实现像黑灯工厂一样的247事情，即可最大化的降本增效。

此外，在开放式的农业场景，光伏、风电、储能、换电的有机配套，或将最先打通新能源从产出到消费的完全闭环。

据行业数据，在北美地区，农业自动化领域的市场规模超过5万亿美元，近年来，农业AMR（Autonomous Mobile Robot）的设计思路正在快速转变。
更加跨界的领悟，比如重新解构并整合自动驾驶、拖沓机、机器人技能，以提高第一家当的生产力，已经开始实现场景化落地，未来最大的变数也将来自Robo+Tractor像乐高一样组装。

2018年景立于西雅图的Carbon Robotics，领悟高精定位、无人驾驶、机器人、AI，研发的除草机器人，重4.3吨，形似RoboTruck，采取英伟达自动驾驶芯片，利用高分辨率相机和AI识别技能，将农田里的杂草用150W的激光，精准杀去世，其高精度激光束的偏差半径仅为3毫米。
这个可以24小时事情的自动驾驶除草机器人，可以每小时烧去世十万棵杂草。

比较而言，海内如大疆和极飞的农业无人机，紧张功能是超低空喷洒除草剂、农药，已经形成成熟的商业模式，但是除草剂、农药本身的高残留和毒性是无法拔除的短板，从长远来看必将被更环保的办法取代。

在刚刚结束的CES上，北美农业机器巨子约翰迪尔展示了其第一台自动驾驶拖沓机8R。
可以 24/7 全天候运行，每 8-10 小时加油一次。
12个立体摄像头可以实现 360 度障碍物检测和间隔打算，自动驾驶拖沓机通过不断检讨相对付地理围栏的位置，确保它在预期的位置运行，并且精确度小于 1英寸，可以在不打仗方向盘的情形下精确播种、以及收成种子。

约翰迪尔的无人驾驶拖沓机8R

据其公开资料流传宣传，8R自动拖沓机在过去三年的现场测试中，共网络了超过 5000 万张图像。
每个模型都采取数十万张图像进行演习，其神经网络可在约100毫秒内对每个像素进行分类。

据约翰迪尔数据，环球农业人口的均匀年事已经超过 55 岁，每天事情时长超过12小时。
在中国，尤其是广大屯子地区的老龄化问题已经超过环球均匀水平，且在未来中短期已很难逆转，从劳动力构造的角度来说，农业自动化必将成为趋势。

目前，环球超过8o%的农业、栽种业活动都是由人工完成的，并且在农业领域人工成本年均增幅超过了工业、做事业等其他领域，达到了10%旁边，已经改变工业生产构造的机器人产线，及黑灯工厂理念，在农业领域或容许以开释出更大的生产力。

从根本举动步伐的角度，中国的农业自动化领域虽然起步低，但未来将具有更大的增量，据中国农业普查数据，截至2020年，全国拖沓机保有量达近2700万台，虽然远低于乘用车的数量，但已靠近商用车的数量，而且具有高利用频次、淘汰周期短、细分品类繁多的特点。

海内涵农业机器领域，除“一托”外缺少规模化行业龙头，而农机水平间隔国际范围的头部阵营还存在比较大的差距，自动驾驶和机器人技能将有可能助力农业机器行业实现弯道超车、或换道超车。

而从更宏不雅观的碳中和视角，RoboTractor可以关联的风能、太阳能、储能、换电、新能源拖沓机等环保能源技能；以及自动驾驶、机器人自动化、声音及图像识别等人工智能技能，可以很大程度的降落农业领域的能耗水平，形成完全的环保生态闭环，并将对双碳进程产生积极的推动浸染。

未来，阿里的农业大脑、腾讯的AI黄瓜、京东的聪慧农场们或许会汇流成一条主线，也或许会涌现新的RoboTractor赛道，并且可能出身出一个超大规模的市场。

尾声：自动驾驶的外延

对付创新企业而言，自动驾驶供应了从家当链新节点切入市场的机遇。

在达摩院XR实验室定义的阿里元宇宙中，最高层的L4级（虚实联动）的案例中赫然涌现了一款自动苹果采摘机器人。

蔚来则跨界联合 NOLO和Nreal 打造了车载专属 VR 头显和 AR 眼镜。

自动驾驶赛道超宽，还有待海内创新企业连续探索更多的可能。