随着科技发展，从早期的蒸汽时代到电气时代，再到现在的信息时代和智能时代，对现实世界的仿真与模拟，都是时代进步的表现，越真实越实用。
随着算力的发展，以及雷达和图形技术的进一步跃升，从早期科学幻想的机器人时代越来越接近现实，从早期的辅助机械臂到AGV再到无人车，还有四足机器人，还有就是火热的新造车新能源汽车的机器人项目，有特斯拉的人形机器人，还有小鹏的机器马，还有小米的机器狗，其背后的技术本质还是智能驾驶技术以及开源四足机器人的发展，对于用户来说，实体化的机器人技术，其实是一种场景化应用的尝鲜。
从传统的燃油车的智能技术，到新能源汽车的自动辅助驾驶以及智能座舱的发展，是基于道路轨道的一种深度技术应用，一般包括感知、运算、决策、执行、反馈等几个关键的环节，从感知层面来说，有图形派和雷达派，其中主要是图形技术采集与激光雷达采集两种方式，对于整体系统而言，图形技术类似是对驾驶人员的模拟，激光雷达类似是对仿生物种的模拟，从成本和精确性，以及技术可达成性来说，图形派需要突破更多的技术障碍，以及对图形识别技术的更加准确的判别，从现有技术的发展来说，机器学习的人工智能能达到95%以上的准确率，但是对于驾驶环境来说这样的技术参数，远远还没有达成完全安全的硬性要求。
对激光雷达来说，需要构建3D的探测环境，以及对于运动物体以及距离的判定，结合毫米波雷达的相互应用，对于自动辅助驾驶，以及在特定环境下的安全性运行，其可靠性已经在一定的场景里得到印证，从目前新造车势力对于激光雷达的应用上，以及初步达成了共识，更多的高端车型已经在实用化。
从汽车生活到日常生活，自动化和智能化已经成为便捷生活方式一种辅助，从智能生活场景角度，对于商业化的应用获取商业价值，也成了技术实用化的一种必然过程，从物联网技术的快速发展，万物互联的智能化，已经成为各大互联网公司或者智能终端硬件所追求的，对于流量场景的用户时长争夺，也成了生态化产品和服务关键。
从智能手机到可穿戴设备到智能音箱，还有人工智能产品的控制，也是生活状态发展到一定程度必然需要，从单一场景的发展到一定程度的串行互联，以中心化的物物相连，以特定的用户场景需求演化而来的拟人化控制手段，其实都是以用户角度来考量价值，不论是解放双手还是解放双脚，还是减少劳动强度和辅助用户判断控制，其内核还是以用户需求价值为出发点，用于解决实实在在的现实问题。
对于机器人的发展，不同的使用目标也会有不同的技术基础，从工业化到民用化，还有军事化的目的，都是促使技术从概念到实用的转化关键，从单一用途到全地形到全场景，对机器人的发展路径有着不同的要求，从特定路线的AGV以及可自动识别的清洁机器人，从四足机器人到人型机器人，从轮式、履带式还有步行式，都是从辅助到自主运行的过程。
从硬件的发展到软件的进步，其背后的技术路径和基础基本有迹可循，从自动驾驶到人工智能，从图形技术到雷达技术，从动力装置到运动部件，其外显化的物型，其实不是关键，关键还是核心技术的通用化和实例化。
从控制到决策，人工智能距离还很远，特别是对于复杂状态下的行为决策和判断，更像一种道德考验，对于人类来说，都没有标准答案的场景，依托人工智能的判断和决策，应该是一种不太现实的事情。
从绝大数的普通人的感知下，无人驾驶是一种偶发失控的必然，缺少控制感是一种朴素的理性认知，方向控制是人类经过上万年工具使用演化的认知，辅助控制是一般可以接受的概念，毕竟普通人的反应速度还是会落后于时间量级的跃升，极小颗粒度下的超控，时间和实践都证明了既定逻辑下的运算和决策，机器优于人类，对于可编辑的逻辑条件，辅助控制和辅助判断，都是在主动场景下的安全选项。
对于出行场景和特定路径，机器人的安全性优于人，除非人类可以改造成与机器相同感知速度的状态，如脑机接口和预埋芯片，或者元宇宙下的仿真模拟，上亿或上千万亿的参数和模态，总是可以标签化的模拟一种普通人的一切，唯一需要突破的技术瓶颈，还是计算速度和复杂模态下的多线程控制，现有处理器和运算机理，应该不足以应对这样复杂状态的模拟，当数量级放大到上亿乃至上百亿个体，其尝试的数据数量级和数据量，应该是一种惊人的规模。
对于现实技术的突破，还是底层材料以及制造技术的跃进，如高温超导、可控核聚变、量子计算等等能量技术和运算底层的发展，都是现在多维度需要突破的关键。从宏观层面突破恒星级，从微观层面突破纳米级，都是远期的科幻照进现实的典范。
回归到机器人，是对应人类羸弱的身躯而言，以及短暂的价值时间而言，使用机器取代人类在特定危险化环境和机械重复领域的使用，都是有着极高的现实价值，从工业化进程来说，生态效率和生产成本，都是一种重要的考量，虽然在短期内的技术和软硬件投资会放大，但是从长期角度，无人化是一种绝对的趋势，依托于更加科学化的设计，可制造性的跃升，依托机器的精度和可靠性保证，成本和效率的控制也成为了一种常态。
智能时代的无人化，从机器人的智能化开始，只有更像人才可以取代人的作用，但是受控是关键，场景化的限制以及底线，才是实用化机器人的内核，科学与理性并存。