从供给端看，2010-2014年，钢材产量呈现上升趋势，2014年达11.26亿吨;2015年以来受国家供给侧改革、去产能以及房地产投资增速下滑影响，钢材产量呈下波动滑趋势，2018年，全国钢材产量为11.06亿吨，与2017年同期相比增长8.5%，全国粗钢产量为9.28亿吨，与2017年同期相比增长11.54%;生铁产量为7.7亿吨，与2017年同期相比增长8.30%。根据国家统计局新统计数据显示，2019年1-11月，我国钢材产量11.0亿吨，同比增长9.1%。
谷歌、英伟达、微软和亚马逊等科技公司大多都使用功能强大、耗能也巨大的处理器，在云端进行AI推理。在云端利用AI处理自动驾驶决策会产生速度和延迟问题，而利用边缘处理技术，可让自动驾驶汽车比人类更快地做出驾驶决策，同时耗能也最少。
从需求端来看，2010-2014年，国内对钢铁的需求稳步上升，2015年，国民经济增速持续回落，经济结构调整持续优化，增长动力转换更加明显。但是经济增长对于钢材消费的带动作用逐步减弱，钢材消费强度有所下降。随后国内钢材消费量呈波动变化态势。2018年钢材表观消费量为10.49亿吨，同比上升6.42%;2019年1-11月，钢材表观消费量为9.65亿吨。(注：表观消费量=当年产量+当年进口量-当年出口量)
当前，自动驾驶汽车面临的挑战之一是，能够在不需要在后备箱装满昂贵且耗电硬件的情况下，具备处理AI和机器学习算法的能力。虽然目前大多数基于AI的机器学习系统都离线接受训练，但对于自动驾驶汽车来说，仍需要在导航时实时处理传感器的数据，该过程就需要强大的计算能力和硬件。
根据中国钢铁工业协会统计数据，2010-2018年中国钢材库存先上升后下降，截至2019年6月底，中国钢材库存为1381.39万吨。总体来讲，中国钢材市场呈现供过于求的情况。
该公司的技术定位为“L2级自动驾驶车辆的感知处理的变革者”，采用VisionCognition处理器，旨在解决端点干扰问题，提升自动驾驶系统的效率，并改变L3、L4、L5级自动驾驶车辆的技术轨迹。也旨在彻底变革L2+自动驾驶汽车的感知处理过程，让该过程既具备卓越的实时处理性能，又几乎不消耗能量。该公司表示，与市场上任何竞品相比，其感知技术不仅能够识别骑自行车的人和行人，还能知道他们的具体位置、速度以及距离。Recogni设计了一款“视觉认知处理器”，即用于自动驾驶汽车的人工智能平台。
2016-2018年，我国钢材综合价格指数呈波动上升趋势。2017年中国钢铁去产能任务加快落实，完成了5000万吨的预定目标任务和依法取缔1.4亿吨“地条钢”任务。钢铁行业受益于去产能，市场秩序进一步规范，合规企业生产积极性明显提高。
在行业运行环境显著改善的情况下，2018年以来钢材价格呈波动上升的趋势，2018年第四季度受到宏观经济增速下滑的影响，钢材综合价格指数有所下降。截至2020年1月10日，钢材综合价格指数为105.67。
在云计算中，数据会直接从自动驾驶汽车上传至云端，进行额外处理，与之不同的是，边缘处理更接近传感器数据生成的地方。此外，自动驾驶汽车传感器产生的数据往往数量太大，无法发送至云端进行有效处理。
2006年我国成为钢材净出口国，2009-2015年钢材出口量持续上涨，2016年首次出现下降，但仍为大的钢材出口国家;进口方面，我国钢材进口量整体呈现波动下降的趋势。
2018年，我国出口钢材6934万吨，同比下降608万吨，降幅为8.1%。出口小幅下降的主要原因是2016-2017年钢铁行业去产能任务完成后，国内钢材价格总体表现为宽幅震荡，内外价差有所收窄。具体来看，2018年上半年我国钢材出口量呈现逐步回升的趋势，下半年由于徐州、唐山等地纷纷限产，导致供给偏紧，国内价格一直处于高位，出口价格优势不明显，出口量出现小幅下滑;另外中美贸易战对中国钢材出口产生一定的影响，但中美贸易摩擦对出口直接影响并不明显，数据显示美国“2000亿”清单中钢铁产业仅占0.04%。
虽然随着我国钢铁产业的迅速发展，国内绝大部分钢材品种已经完全能满足自身需求，但仍有小部分高精尖的品种需要依赖进口。2018年我国进口钢材1317万吨，同比下降1.0%。2018年我国钢材净出口量为5617万吨，较2017年同期下降595万吨，降幅为9.6%。
Recogni公司创立于2017年，其总部位于美国加州的圣何塞，且在德国慕尼黑设有分公司，专注于让自动驾驶汽车的人工智能边缘处理实现高性能和较低功耗。其创始人在系统设计、人工智能（AI）、计算机视觉和定制硅设计等方面拥有丰富经验。
从进口产品结构来看，板材占我国钢材进口总量的比重较为稳定，占比为80%以上。据海关数据显示，2018年板材进口1111万吨，较2017年小幅增加5万吨，占我国钢材进口总量的84%。
Recogni的首席执行官RKAnand也表示：“L2-5级的技术问题涵盖范围较广，包括捕获/生成训练数据、推广实时（数据传输）。这类车辆需要数据中心级的性能，并消耗极小的电量。”
出口方面，板材和棒线材为较大的出口品种。第一，2018年板材为我国出口钢材中占比大的品种，占比达58%。2012-2016年，板材在我国钢材出口量的比重略有下降，从48.4%降至44.3%，2017-2018年板材出口占比连续两年提升。2018年板材出口4023万吨，同比下降284万吨，降幅为6.6%。第二，2018年，棒材为我国出口钢材中占比第二大的品种，占比为18.4%。2012-2016年，棒材在我国钢材出口量的占比大幅增加，从21%增至38%，2017-2018年棒线材的占比连续两年下滑。2018年棒线材出口1275万吨，同比下降331万吨，降幅为21%。
