2019年，全球機器人車輛的產量在幾千輛左右，預計到2032年，年產量將達到40萬輛。

　　市場研究與策略咨詢公司Yole指出：2019年，全球機器人車輛的產量在幾千輛左右。預計到2032年，年產量將達到40萬輛，累計總產量達到10億輛。

　　Yole影像部門首席分析師Pierre Cambou說：“破壞正在蔓延到我們的街道和城市。移動性定義了人類多年來組織社會的方式，目前我們的世界正在圍繞新一代機器人汽車來進行新構想。兩年前，當我們發表有關此事的第一份報告時，它們顯得微不足道，而今天，它們正處于改變世界的邊緣。”

　　Yole深入分析了機器人移動市場和技術，并在2020年機器人移動傳感器報告中提供了對該行業的全面了解。

　　現代出行方式面臨的五個限制

　　當前的出行方式正面臨五個主要限制。第一個問題涉及最脆弱的方式，即行人安全正在惡化。其次，在當今人們傾向于居住的主要城市中，公共交通在效率和成本方面面臨挑戰。第三，汽車不再是過去的出行解決方案。擁塞和擁有成本正在破壞這種選擇。第四，空中交通目前正在迅速擴展，但是由于城市到機場的連接仍然很差，所以出行仍然困難。第五，由于目前所有的出行方式造成的二氧化碳排放，迫切需要進行緊急改變。監管機構和客戶愿意以自上而下和自下而上的方式進行更改。

　　Pierre Cambou表示：“出行業將不得不適應，對于某些人來說，這將是巨大的機會。在這方面，機器人機動性清楚地選中了所有正確的復選框。無論是自動駕駛汽車、航天飛機還是電動VTOL飛機，所有這些新模式的結合都將提供從內城，從城市到郊區，從城市到城市的“ MaaS”。以前的出行方式不會消失，就像大規模部署電視時電影院仍然存在一樣。無論反對者如何，機器人車輛技術將在2032年之前提供Netflix的移動性。”

　　機器人車輛需要各種傳感器支持

　　開發ADAS技術的汽車制造商現在主要選擇了攝像頭和雷達方法。正如特斯拉（Tesla）首席執行官馬斯克（E. Musk）先生所說：“激光雷達在汽車領域是傻子。

　　機器人車輛不關注其他汽車主要關注的成本和長期可靠性問題。重要的是其傳感器套件的即時可用性、性能和可支持性。機器人傳感器數據流完全受到下游計算能力的限制。前幾代機器人的性能在幾百頂之內，而最新的機器人車輛則在一千種。

　　這在傳感器數據流方面提供了有限的增加，這與Yole所說的“莫爾定律”有關，所需的計算能力隨數據流輸入的平方而增加。傳感相機、雷達和LiDAR的數量增長速度將遠遠低于機器人車輛計算機的性能。

　　數據稀疏性的解決方法是讓機器人專家使用“更好”的數據，這意味著傳感器會帶來其他類型的信息，信息的質量提高了，而不是數量增加了。除了工業級相機和雷達，它們還大量使用3D感測激光雷達，導航級GNSS設備和IMU、以及最近使用的熱紅外相機。

　　傳感器具有巨大價格標簽

　　這些傳感器具有巨大的價格標簽，因此到2024年將產生9億美元的收入，到2028年將產生34億美元的收入，到2032年將達到170億美元，而此時有十億輛機器人可能在我們的街道上漫游。

　　皮埃爾·坎布（Pierre Cambou）表示：“增長率有望令人印象深刻。2019年，全球機器人車輛的產量在幾千輛左右。我們預計到2032年，年產量將達到40萬輛，累計產量達到10億輛。”

　　該增長預測基于未來15年的復合年增長率為51％。到那時，與機器人汽車生產相關的總收入將達到600億美元。其中40％來自汽車本身、28％來自傳感硬件、28％來自計算硬件、其余4％來自集成。這意味著在15年內，將圍繞機器人車輛技術構建完整的行業。

　　Yole的分析師預計，LiDAR的傳感器收入將達到4億美元、雷達的傳感器收入將達到6000萬美元、攝像頭的收入將達到1.6億美元、IMU的收入將達到2.3億美元、GNSS設備的收入將達到2000萬美元。在未來的15年中，不同傳感器模式之間的劃分可能不會保持相同。盡管如此，到2032年，傳感硬件的總規模將達到170億美元，而出于比較目的，計算范圍應相同。

　　如今的汽車銷售額已達2.4萬億美元，是Google、百度、亞馬遜和Uber等互聯網巨頭的自然目標。它們主要受到MaaS市場的吸引，Yole認為，在未來十年內，MaaS市場的價值將達到2.4萬億美元。到2032年，通過銷售個人擁有的自動駕駛汽車將額外產生1.1萬億美元，自動駕駛的增加值總額將達到3.5萬億美元。