Yole首席分析师Pierre Cambou表示，移动行业必须去适应，对一些人来说，这将是一个巨大的机会。“在这方面，机器人的灵活性显然符合所有的标准。无论是机器人汽车、航天飞机还是电动VTOL飞机，所有这些新模式的结合将提供从城市到郊区、从城市到城市的“MaaS”。以前的移动方式不会消失，就像电影仍然存在，而电视被大规模部署。不管反对者怎么说，机器人汽车技术将在2032年之前为Netflix提供移动服务。”
他补充到:“我们的街道和城市正面临混乱的情况。多年来，机动性定义了人类组织社会的方式，我们的世界目前正围绕新一代机器人交通工具重新构想。“MaaS市场预计将在未来10年内达到2.4万亿美元的价值，谷歌、百度、亚马逊和优步是热门公司。加上个人拥有的自动驾驶汽车的销售将产生1.1万亿美元的额外收入，到2032年，自动驾驶的附加价值将达到3.5万亿美元。
Yole表示，机器人汽车不关注成本和长期可靠性问题，而这是其他汽车主要关注的问题。所有重要的是传感器套件的即时可用性、性能和可支持性。机器人传感器的数据流受到下游计算能力的限制。前几代机器人的速度是每秒几百TOPS，而最新的机器人速度是每秒1000次。这在传感器数据流方面带来了有限的增长，这与Yole所说的“摩尔定律之外”有关。所需的计算能力随数据流输入的平方而增加。传感摄像头、雷达和激光雷达的数量增长将远远慢于机器人车载计算机的性能。
解决数据稀疏问题的方法是让机器人专家使用“更好的”数据，即传感器，它会带来其他类型的信息。信息的质量提高了，而不是数量。除了工业级相机和雷达外，它们还大量使用3D传感lidars、导航级GNSS设备和IMU，以及最近出现的热红外相机。视觉和视觉智能市场继续快速发展，有一些引人注目的技术趋势正在发生，预计它们将推动多年以来的下一个大规模增长。
