“智能驾驶的感觉”体现智力变得越来越强大。”作者Yuchen Tangled Intelligence已成为智能驾驶企业家的下一个战场。这位前温·元兹（Wen Yuanzhixing）的首席运营官张李（Zhang Li）加入了朱吉（Zhang Li），并担任公司和运营总监。 Gao Jiyang和Zhao Xing创立了救济公司-Xinghaitu。今年，由华为汽车Bu Chen Yilun的前主要科学家和Baidu智能驾驶集团Li Zhenyu共同创立了“ Tish Zhihang”。全球救济市场是在爆炸的前夕。根据2025年人类机器人智能行业的报告，中国的救济信息市场在2025年达到5至295我的元素，占世界上约27％的人。人形机器人市场预计将达到82.39亿元人民币，这是元人民币代表大约50％的世界。 Ubishop，Yushu Technology，Galaxy General Motors，Zhiyuan机器人和其他公司宣布，预计今年将会生产成千上万的人形机器人。面对这个新的蓝色海洋市场，许多智能管理公司，包括Horizon Robots和Zhixing Technology在内，通过通过投资，并购和收购建立成立的情报，并建立子公司，利用了这一历史机会。 01为什么智能驾驶人才会涌入化身的情报？智能驾驶和化身情报的整合不是巧合。从辩护中，两者都遵循认知的“化身认知”（融合）的概念。他的智力行为是通过物理实体及其环境之间的连续互动形成的。必须反映。从技术实施路线的角度来看，智能驾驶车辆本质上是建造 – 智能身体。他们通过多个传感器识别环境，通过算法做出决策，并通过控制系统执行操作。这与合并智能机器人的技术框架非常一致。马斯克在2025年的股东会议上诚实地讲话。 “自动驾驶是融合智力的一种重要形式。当机器需要与物理世界进行深入互动时，AI的真正革命开始就开始。感知技术的多功能性构成了第一个转换柱。SLAM（SLAM（SLAM）（SLAM（同时位置和映射技术））（同时的位置和映射技术）是自身在自身中构建自己的位置，可以自行构建自己的位置，以自行构建他们的映射。驾驶时间的位置。时间和数据的积累，以及过去的智能管理公司的积累。决策算法的过渡是第二个技术可行性支柱。智能驾驶和化身在决策级别上的核心挑战是如何在动态环境中实时实时做出安全有效的决策。近年来，基于深入强化学习的结束决策系统在智能驾驶领域取得了巨大进展，并且这种算法也足以控制特斯拉的GEDiscisionsnéricasTesla，这是第一个将此技术途径应用于自动驾驶的技术。它的神经元网络基于对实际尺度数据的培训，可以直接生成控制指令并形成“感知决策执行”结束的结尾。基于数据的方法可防止信息的丢失和传统的传统传统系统的超载，并且特别适合复杂的互动任务S需要管理合并的智能机器人。控制系统的适应性构成了第三个技术可行性支柱。智能驾驶车辆移动控制系统与纳入基础原则的智能机器人的运动控制非常一致，这些机器人需要精确的动态建模和实时控制。值得注意的是，智能驱动因素在D测试和模拟中的积累还为整合的智能开发提供了重要的支持。这种大型模拟功能可直接用于训练体现的代理。使用这些工具的智能驾驶员的合格经验大大降低了智能算法开发周期。 02通用机器人控制器现在可以进行传输，知识和动作是融入智能的关键步骤。由于技术的互操作性，智能管理中的人员和公司现场移动或越来越猛烈地融入情报。智能人才的融合情报的转变始于2022年，其中大多数重点是在2023年进行选择。5月12日，我们的目标是成为机器人，这是TechnologyZhixing的全部房地产子公司，专注于机器人的研究和开发和营销。 Artisan “). Aiming Robots will acquire most of the actions of Xiao Craftsman and will invest in becoming a dominant shareholder. The main products of Xiao Craftsman are integrated intelligent joints and custom robot weapons, and important for engines, reducing agents, drivers, etc. It has the ability to design and develop pieces. Most artisans can freely design optimal adjustments of motor parameters, reduce the parameters of the agents and different structures according满足不同的需求，可以实现驱动力，精度，速度，存储等，运动控制模块和执行模块的最佳组合雨水彼此独立，因此即使使用的系统的芯片和架构也有所不同。如何实现系统调整和成本管理已成为一个新问题。 7月底，Zhixing Technology宣布，它将基于Sweety S100机器人创建IRC100红薯控制器，以根据Camote S100机器人提供更智能的智能和硬件智能和硬件机器人解决方案。仅两个月后，Zhixing技术宣布将传输机器人IRC100控制器。作为“大脑”，主控制器是智能机构融合的绝对位置C。一方面，它链接了本体论，并成为许多传感器和执行器的信息和数据交互中心。同时，它带有“灵魂”，并为感知，多模式决策和运动控制算法提供了稳定，可靠和有效的操作环境。以前，该行业使用了智能控制从X86+ AI芯片中掺入的LER，主要由两个或多个设备组成，其中“大脑”负责识别决策，而“小脑”负责控制执行。这些设计对于快速开发很方便，但存在诸如CHIP和实时响应有限之间的协作问题。批量生产需要实时基于主要高性能控制器的大脑，低能消耗，低尺寸，大型大规模，独特的SOC。 S100PUN IRC100开发的大型大脑集成的主控制器使用典型的平台体系结构。内部支持机器人和VLA控制算法以及其他涵盖Sevela和Brain机器人功能的Avant -Garde算法，并支持传统的Bevevever Tonformator的实现。它涵盖了从外部的USB，ETH和其他接口，罐和以太接口JAWS和IMU涵盖了各种智能机器人的传感器和执行器的访问要求。由于技术电池的多功能性很高，机器人的“大脑整合”似乎记得智能驾驶领域“机舱融合”的人们。 Xiaobo认为，这两个概念之间的相似性是提高成本降低和其他改进考虑。但是，机舱和驾驶是两种不同的功能体验，大脑和小脑之间的上游和下游关系更加清晰，从大众生产的角度来看，两者之间的整合需要更明显。值得注意的是，控制器IRC100具有较高的NPU计算机功率为128。能源智能，尤其是人形机器人，是实施VLA模型的重要操作员，并且此计算机电源平台对于其他改进是必要的。 Xiaobo还确认IRC100是第一个与Zhixing和Sattatotato机器人合作的产品，该行业现在期待具有最大计算机功能的下一代红薯机器人。根据Leifeng.com的说法，Zhixing Technology和Camote机器人基于较大的计算机食品芯片启动机器人控制器。 03 Zhihua公司如何探索转化的价值？数据表明，中国的智能市场将在2025年达到5295亿元人民币，预计将使年增长率超过40％。这个新兴市场为面对一瓶增长的智能驾驶员提供了理想的渠道。智能浮雕机器人的作用是一种产品格式的视角，形成了“人形机器人 +专用机器人”的双线开发模式。人形机器人已成为一家步行两英尺的科学研究学院，双手都是技术指挥高度。技术巨头不可错过的地方。专用的机器人聚焦On分段的阶段，例如物流领域机器人的分类以及医学领域的手术机器人。智能控制器可以根据其独特的技术特征选择正确的进入点。具有强大自主驾驶算法的公司可以优先考虑移动机器人平台的开发。这种灵活的产品策略可以最大程度地提高技术过渡的好处，并降低进入市场的风险。特定的特定值得注意的是，智能产品合并的总利润率通常高于智能驾驶解决方案的总利润率。根据行业数据，专业服务机器人的总利润率可以达到50％以上，这比自主驾驶套件的15-25％高得多。利润的这种差异主要是由于智能产品成立的智能产品的较强区分和降低的边际成本。智能驱动系统必须适应各种车辆E模型，具有高个性化开发成本。一旦智能救济机器人完成了中央模块的开发，它就可以通过应用程序软件以几乎为零的边缘成本调整舞台。硬件集成功能和软件算法的优点使Smart ControllersR迅速到中游本体制造链接，并通过垂直集成扩展到高价值上游组件。从产品的进化趋势来看，智能驾驶和融合情报之间的限制逐渐变得模糊。特斯拉（Tesla）考虑了自动驾驶汽车，例如“带车轮的机器人”，并基于相同的AI芯片和神经元网络的结构开发了Optimus人形机器人。技术集成的这种趋势正在广泛实现，而智能控制器则提供了移动和服务机器人解决方案。这意味着它可能会演变成智能公司的建筑。 TH的极限智能驾驶和化身情报之间的E行业将变得更加模糊，预计以前计划的变压器将在未来的智能机器生态系统中处于有利的地位。
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