文章核心观点 - 在人工智能与汽车产业加速融合的背景下，真正的“快”突破源于扎实的“慢”功夫，即长期深耕技术栈、打通算法、软件与硬件的工程化能力 [5] - 自动驾驶与具身智能机器人技术栈高度同源，重合率超过90%，这使得公司在自动驾驶领域九年的技术积淀能够快速赋能机器人产业，实现跨界创新 [8][29] - 公司通过“慢积累”实现了“快突破”，其自动驾驶控制器已实现大规模量产，并基于此仅用两个月就推出了全球首款国产机器人控制器，展现了技术底座的优势 [5][8][31] 行业趋势与挑战 - 人工智能技术（大语言模型、多模态、事件模型）落地速度快，但也面临逻辑跳跃、场景泛化、算力成本与散热等挑战 [19] - 自动驾驶行业面临长期与短期的平衡问题，例如L4/L5无人驾驶的实现路径是逐步迭代而非一蹴而就，以及将大模型算法工程化至专用芯片需要前期投入大量时间 [14] - 汽车供应链与机器人供应链规模差距显著，汽车年产能约3000万辆，而具身智能机器人去年实际产量仅约50万台 [15] - 中国拥有强大的工业基础、丰富的场景和数据，有望以产业带动AI的方式在人工智能领域取得突破 [21] 公司技术与业务进展 - 公司成立九年来专注于自动驾驶控制器，实现了算法、底层软件与硬件的垂直整合，补齐了技术栈 [24] - 截至今年第三季度，公司自动驾驶控制器累计出货量已超过100万台，产品覆盖超过100个国家和Top100车型 [5][27] - 公司在算法工程化上实现多项突破：在8TOPS小算力平台部署了BEV大模型，在20TOPS以下平台实现了高速智驾与泊车融合，并在128TOPS平台上实现了城区端到端算法的初步运行 [27] - 公司制造基地升级，新工厂面积达7200平方米，具备年产近200万套控制器的自动化生产能力，为产业化打下坚实基础 [33] 跨界融合与生态拓展 - 基于自动驾驶与机器人技术栈超过90%的重合度，公司于2024年切入机器人行业，并仅用两个月时间就推出了全球首款国产机器人控制器 [8][26][31] - 公司已为机器人控制器产品获得十几家客户采购，并基于自研的控制器、算法和机械臂开发了自动充电应用，且已获得项目定点 [29] - 为打通从算法到机器人本体的全链路，公司收购了一家智能化关节公司，掌握了机器人关节这一核心部件 [29][31] - 公司正利用其工程化能力服务于多家人形机器人、割草机、物流运输等行业客户，并开发了基于多模态/VLA技术的自动按电梯、自动抓取等实验性应用 [33] - 公司作为苏州市汽车电子及零部件产业商会的会长单位，致力于构建共生生态，邀请产业链企业加入 [35]