近期，特斯拉官方微博发文强调其视觉处理方案的重要性，宣称"坚持视觉处理方案，让人人买得起安全智能的产品"。 就在上个月，特斯拉CEO埃隆·马斯克通过社交平台X宣布，特斯拉即将推出基于纯人工智能技术的"通用型全自动驾驶（FSD）解决方案"。这一方案延续 了公司自2016年起坚持的"视觉优先"战略，将彻底抛弃激光雷达，仅靠摄像头和自研芯片实现L4-L5级自动驾驶。 一边是特斯拉All in纯视觉方案，另一边是激光雷达的热销。国际市场研究与战略咨询机构Yole Group发布《2025年全球车载激光雷达市场报告》显示，全 球乘用车激光雷达市场持续高速增长，2024年同比扩增68%，市场规模攀升至6.92亿美元。截至2025年3月底，中国全市场有交付量的激光雷达配置车型 达到94款，相比上一年度翻了一倍。 禾赛CEO李一帆曾在技术开放日上表示，车载激光雷达正从"可选功能件"进化为"必选安全件"；同时，用了8年左右的时间，将激光雷达的成本砍掉了 99.5%（从数千美元降至200美元左右）。 在智能辅助驾驶领域，激光雷达与纯视觉的路线之争已持续很长时间，至今仍无定论。无论是仅用摄像头的"纯视觉派"，还是采用激光雷达+毫米 ...

从"能动"到"灵动"，机器人智能化步入新篇章 20250511 摘要 • 人形机器人商业化仍处于早期阶段，主要应用于工业场景中的标准化流程， 如汽车制造中的搬运工作，但实际可用场景有限。未来，流程标准化且人 力成本高的危险环境将是其率先落地的领域。 • 人形机器人商业化面临硬件和软件双重挑战。硬件方面，执行器、传感器 精度、功率密度及续航能力需提升；软件方面，人机交互效率、多模态感 知准确性、视觉图像处理及运动控制稳定性有待提高。 • 解决训练数据集匮乏问题的主要方案包括增加真实数据采集（如志远公司 搭建模拟生活空间）和采用物理仿真方法（如英伟达提供的方法），旨在 提高训练数据质量，加速商业应用拓展。 • 通过调整场景参数或对场景进行变化，可以基于少量真实世界交互数据衍 生出大量训练数据，提高数据获取效率并降低成本。未来主流方案可能是 结合真实数据采集与仿真世界数据衍生。 • 机器人基座大模型呈现多系统架构趋势，如 NVIDIA 的 Grace Hopper 等。 未来需解决多模态和泛化能力问题，即理解视觉、语言、语音及触觉信息， 并提高动作学习的举一反三能力。 Q&A 当前机器人行业的技术发展现状如何？ 过 ...