据赛迪顾问预计，未来三年AI芯片市场规模仍将保持50%以上的增长速度；2020年中国AI芯片市场将保持56.1%的增长，达到193.7亿元的市场规模；2021年中国AI芯片市场规模将进一步增长至305.7亿元，同比增幅可达57.8%。

　　国际学术界对农业机器人非常重视，2008年国际机器人与自动化协会（IEEE RAS）成立农业机器人与自动化学术委员会。2009年美国《时代周刊》将年度最佳发明奖颁发给一款除草机器人。 

　　从细分市场结构来看，云端训练芯片的比例仍然大，但增速慢，云端推断芯片与终端推断芯片市场在未来几年都将保持快速的增长。人工智能应用普及、政策环境的持续优化，以及人工智能设备的本地化计算趋势，都成为驱动中国AI芯片市场快速发展的主要因素。未来，终端推断芯片、ASIC架构的芯片将成为中国AI芯片市场的主要发展趋势和关注热点。

　　美国研究公司Tractica的一份报告预测，到2024年底，全球农业机器人的年出货量预计将达到594000台，农业机器人市场的年收入将超过740亿美元。

　　从发展速度的角度看，较快的是芯片设计，以海思半导体、紫光展锐、汇顶科技等为代表的中国芯片企业，在其细分领域已达到前沿水平。

 　　日前，已有国内研究团队取得突破性进展，研发出非结构环境智能双目视觉系统。该系统能在农田、果园等自然环境下，识别光照、时空，动态采集，高速实时传输数据。该系统已经在采摘机器人、除草机器人、割胶机器人等农业机器人方面展开实验与验证。 

　　而目前的国产芯片领域，多家AI芯片初创企业受到了广泛关注，如商汤科技，阿里平头哥等。这些公司主要的做法，是切入新兴细分领域，弯道超车，追赶巨头。

　　在存储芯片领域，近些年也诞生了不少成绩突出的高新技术企业，其中紫光集团的发展速度可谓有目共睹——已初步构建从芯片设计、制造、封测到网络、存储、云计算、大数据的“从芯到云”内生产业链。

      和其它机器人一样，农业机器人由三个重要部分组成：类似人类五官的视觉、触觉、听觉、味觉等，能够感知、获得信息的传感器和系统；能够解析任务，识别、判断环境，制订行动计划的芯片，功能类似大脑；具有超强的执行能力的机构。科研难题就隐藏在这其中。
目前，我国农业机器人与国际研究水平相当，部分技术处于领跑水平，比如自然环境下机器人的伺服控制等。也有一些技术处于落后状态，比如涉及作物信息、动植物生理、生态感知的传感器件等。
其中，全世界面临的一个共性难题是在非结构环境下如何有效获取信息。不同于工业环境的流水线生产，农业机器人面临的工作环境非常多变，果实形态多样、农业环境中复杂的光照条件、植株的复杂布局等，都会对农业机器人的判断和执行造成干扰。
例如，黄瓜采收机器人在摘黄瓜的过程中，首先得找到目标。但每个黄瓜长得都不完全一样，并且还有枝叶的遮挡，机器人找到黄瓜、定位、伸手、采摘的过程不顺畅，这大大影响了机器人采摘过程的速度。

　　可以预见，中国企业将进一步在这个领域扩大自己的竞争优势。

       为应对农业生产人员缺乏的问题。在国际上，自上世纪80年代起，农业机器人应运而生，如瑞士的田间除草机器人、苹果采摘机器人，美国的苗圃机器人、智能分拣机器人，爱尔兰的大型喷药机器人，法国的葡萄园作业机器人等。 

　　AI芯片行业刚处于起步阶段，市场增长快速，芯片企业和客户的合作模式仍在探索中。同时AI芯片行业也存在着泡沫，市场期待有技术实力和业绩的企业发展，国内在高精尖半导体领域发展落后背景下，近两年集中出现了大量AI芯片行业企业，证明资本和行业从业人员对AI芯片未来应用前景表示认可，另一面也说明AI芯片的技术门槛并没有CPU高，或者说低端AI芯片产品技术门槛并不高。

 　　在国内，随着越来越多的耕地需要依靠集体经营、规模化生产，我国农业机器人的推广，主要集中在大田作业中自动驾驶农机、农业植保无人机等的应用。大田无人农机已能够替代人工，实现自动驾驶、工作环境监测、农业决策以及其它具体操作。  

　　但需注意的是芯片研发、制造成本高昂，对资金需求极大，也是此行业特点。预计在未来两年内，随着各厂商首批AI芯片产品面市，市场将会对各厂商的产品和技术进行检验，技术不足、产品缺乏竞争力的团队在缺乏后续订单和盈利支撑下将会陆续退出市场，能存活下来的企业应该只有获得市场认可，技术坚强的团队。