为啥智能驾驶公司 全在做机器人

每当提到"机械人"的名称时，你脑子里第一时间想到的是什么？

你可能会想到「四大家族」和现代工厂里的工业机器人。它们的出现，极大提高了标准化作业的生产效率，并加速了工业全球化的速度。工业机器人操作的核心底层技术逻辑，是被提前写入机器的代码指令。

也正因为如此，在不同的工作场景和任务需求里，上述工业机器人的效率可能呈现两个极端。对于汽车这样迭代周期长的产品来说，它们是高效且稳定的；但如果换成像 SHEIN 这样，以周甚至以天为周期，进行更新的快时尚产品中，为机器人重新编程，远不如纺织线上的熟练工人直接上手来得实用。

智能驾驶和智能机器人，在技术原理中有很多共通之处：都是基于对环境的感知和交互，对外界信息进行计算后，指导机器进行运动的过程。然而在实际应用层面，二者还是要面对不同类型、不同等级的数据处理需求和计算能力。

也就是说，智能驾驶和机器人算法的骨架是相同的，但实际上人的肉身仍有一个不小的差异。

从规模来说，智能驾驶或自动驾驶往往伴随着高速场景，并且和安全紧密相关，所以需要较高算力的芯片支持实时计算；而智能机器人，在现阶段通常在相对低速环境中工作，相应的计算需求会降低。

所以，尽管马斯克表示，特斯拉现有的 FSD 技术，可以在未来和机器人模块进行一定程度的算法复用，但仍然只是在「底层模块」中进行，更高阶的计算和场景还是需要针对机器人平台进行专项开发。这意味着，如果想要实现真正意义上的自动驾驶，就必须在底层模块上进行深度优化，才能实现真正意义上的自动驾驶。

（编辑：银川站长网）

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