特斯拉不仅是一家电动汽车公司，还开发了基于纯视觉技术的实用和人工智能技术的自动驾驶汽车，并开发了专门的芯片（神经网络）推理和培训水平的优化。我想强调的是，我们相信自动驾驶可以通过视觉神经网络完全实现。毕竟，人类使用生物视觉神经网络来驾驶汽车。所以我认为计算机可以通过使用摄像头神经网络自动驾驶。特斯拉可以说是目前最大的机器人公司之一，因为我们的汽车就像一个带轮子的智能机器人。从根本上说，经济发展是由劳动力驱动的，资本设备（如机器人）进入劳动力市场将对经济发展产生深远的影响。
◆智能网络核心技术：智能配件、ADSA（高级驾驶辅助系统)、车辆方案、通信模块、语音交互技术、触摸与显示、智能决策技术危险事态建模技术、危险预警与控制优先划分、多目标协同技术、车辆轨迹规划、驾驶员多样性影响分析、柔性电子/光子设备检测与监控驾驶员生理状态技术、人机交互系统、机器视觉图像识别技术、障碍物雷达检测技术(激光、毫米波、超声波)、DLP技术等；
与往年不同的是，今年的许多新产品都来自中国外国公司的研发团队。以德国卡赫为例，全球清洁行业的领先企业，共有8款全球新产品出现。其中，第三代AI卡赫与中国视觉导航系统团队合作，通过本土研发和生产，打造了智能清洁机器人。
在当前劳动人口红利消失、制造业转型升级迫在眉睫的大趋势下，广泛的增长模式和简单的模式创新没有出路。企业必须在内部高效、向上创新。核心信息技术已成为提高质量、降低成本和效率的关键。以工业视觉产业为例，在汽车、半导体、新能源、光伏等制造领域，用机器视觉取代和提高人类收集和处理图像信息的能力，释放了提高质量、降低成本和效率的巨大价值；核心AI/软件技术占机器视觉系统价值量的35%以上是未来价值提升和行业横向发展的关键。预计到2023年，国内机器视觉产业将达到197亿元。
有效地促进了机器视觉的发展。机器视觉是一个相对复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动对象。系统与运动对象的匹配、和谐和运动尤为重要，因此对系统各部分的运动和处理速度提出了严格的要求。在一些应用领域，如机器人、飞行对象等，对整个系统或系统的局部重量、体积和功耗有严格的要求。
(3)奥普特：经过十多年的沉淀，公司形成了相对完整的机器视觉核心软硬件产品系统，独立开发的大规模产品涵盖了光源和光源控制器、镜头、视觉控制系统（视觉处理分析软件和视觉控制硬件）等主要机器视觉部件，独立相机也在2019年取得了突破。
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