马斯克执着的蛇形机器人充电，在中国的机器人充电桩产业下，可能终究只是一场空！
北京时间10月10日消息，据国外媒体报道，特斯拉还没有放弃机器人蛇形充电器。据该公司首席执行官埃隆·马斯克透露，为自动驾驶汽车设计的机器人蛇形充电器的概念仍有可能实现。
机器人蛇形充电器一直被特斯拉认为是变革自动驾驶技术的关键，早在2015年，特斯拉就曾发布一段自动机器人充电器的视频，视频中的充电器看上去像一条金属蛇。
虽然移动非常缓慢，但这一概念背后的想法却带给了新能源车界非常多的思考。在特斯拉看来，一旦特斯拉拥有自动驾驶电动汽车，便需要找到一种无需人工干预即可自动为汽车充电的方法，这使得如果汽车在没有司机、甚至有时没有乘客的情况下运行，那么特斯拉车辆就可以在无需人工手动将充电器插入电动汽车的情况下就可以充电。
然而，特斯拉在2015年公布视频后，缺没有开始部署任何自动充电解决方案，并且在过去的5年中也未曾有这款机器人蛇形充电器的消息发布。直到前些日，马斯克在推特回应粉丝有关远程“召唤”问题时，这个话题多年来才再一次被提起。
（图：马斯克提及今属蛇充电器）
在后续推文中，马斯克证实特斯拉并没有放弃机器人蛇形充电概念这一计划。不过，马斯克没有透露特斯拉这项充电解决方案宣布或部署的时间表。
（图：马斯克确认自动机器人充电器计划）
虽然马斯克一直声称，特斯拉到今年年底将拥有“100万辆自动驾驶出租车”，但这个时间表受到疫情冲击变得不太现实。2020年迄今只剩下不足3个月的时间，而特斯拉的自动驾驶核心重写都要推迟到12月。
事实上，除了蛇形充电器，特斯拉一直在探索其他自动充电的解决方案。该公司在2017年曾为嵌入地下的充电器申请一项新设计的专利，该充电器要求在车辆底部安装一个充电连接器，然而这项解决方案还未进入部署阶段，在许多外媒看来，或许特斯拉的机器人充电桩没有太多意义，但这一想法在特斯拉来到中国后得到了巨大的变化。
机器人充电桩的探索梯队
在中国如今5G时代和无人驾驶技术快速推广之际，作为推动新能源汽车发展的重要举措，不仅特使拉，很多汽车公司也正在进行着机器人充电桩的探索。
尤其“充电桩”也被纳入到中国新基建目录内，很多新能源汽车企业在响应国家号召大力推动充电桩建设的同时，也在不断探索创新型能源补给方案。
就目前的机器人充电桩市场，也已经分为了多个梯队。例如今年4月23日，上海电气旗下中央研究院也表示成功研发了全自动充电桩机器人，并表示该产品有望后续推向市场。
从目前的产品上来看，这个全自动充电桩虽然只是一个固定装置，但已经有了很多灵活性。目前上海电气定位这个C-POD 全自动充电机器人只是作为电动汽车充电桩的智能辅助设备，在实际应用中，这个机器人通过视觉模块识别出电动汽车充电口的位置，并引导机械臂将充电头插入充电口，从而实现整个充电过程无人化操作，带给用户全自动的充电体验。在未来上海电气也在探索更多移动的充电方案。
相比上海电气的这个机器人辅助设备，大众汽车的新技术机器人移动充电桩就已经有那么一点未来感了。这个大众汽车研发的全自动化的充电机器人则有点类似扫地机器人的概念，它们为充电站装上轮子，打造了一个能自动充电的机器人，这个面带微笑不会抱怨的机器人，能让每一个车位随时变成充电桩。
VW 的零件部门 VolkswagenGroup Component 在研发这个机器人时希望车主通过手机APP或者是车机系统的操作，充电机器人就会自动来到电动车旁将插座插入插槽为电动车的充电。整个过程都不需要人在旁协助或操作。
这个VW 所开发的充电机器人与能源储存设备原型机各具有 25 kWh 的蓄电容量，一台充电机器人可以同时移动多台能源储存设备，他们可以自动来到车旁与车辆进行连线并进行充电工作，且可以以最高 50 kW 的输出功率进行 DC 快充。
而爱驰提出CARL智能移动充电机器人概念则同样如此。
据公开数据显示，CARL智能移动充电机器人采用内置电池模式，类似于一个移动充电宝，在没有车辆需要充电的时候会停放在有充电设施的位置，当有车辆需要充电时，会移动过来为车辆充电，完成充电后会自动返航回到充电设施位置补充电量。
目前，CARL智能移动充电机器人提供20kWh、40kWh、60kWh三种容量版本，可满足不同车型充电需求。充电时长方面，以电池容量为63kWh的2021款爱驰U5为例，充电机器人通过60kW直流快充可以在40-50min内完成充电80%。爱驰认为其不仅是对现有固定充电桩、换电站、移动充电车等充电基础设施的补充，更将用户体验提升到新的高度。
不仅这些造车的企业，据许多机器人集成商的消息显示，国电南瑞、许继电气、上海普天、奥特迅、特锐德、通合科技、万马股份等许多国内较知名的充电桩设备商也在研发分布式充电系统、同时希望开发超大功率充电机器人和尝试机器人充电桩的新运营模式，同时部分AGV企业也开始借由机械臂的形式，参与到机器人充电桩的市场争夺中。
为什么企业执着于做机器人充电桩，多年没有音信的充电桩又再次被重提？
发展中的机器人充电桩
可以看到首先是技术的快速突破，为了对标加油站体验，在此前国外电动汽车行业就提出了super-fast-charging的目标，即8分钟充满100kWh（450miles）。对应充电桩的负载功率（考虑到一桩单枪、双枪、甚至一拖4等情况）可以高达240kW。但这项技术的发展却远超预期。
在原先2015年机器人充电桩普遍的担忧在于时间和效率问题，充满一辆纯电动汽车大约至少需要8小时，在如今已经得到了大幅提升。目前类似智充科技提供的C9型400kW超级快充机器人充电桩，许多企业已经能够配备例如500kW的超大功率充电口。
在新的材料和绕线技术下，能打破大功率高频变压器功率与频率之间的壁垒，使得充电桩的损耗减小，功率提高，体积减小，同时提高了功率输出密度，这使得充电时间已经能够得以缩短到10分钟以内，为移动充电机器人提供了很好的先决条件，同时AGV+机械臂的成熟集成方式也为机器人充电桩的多元化发展奠定了基础。
其次是市场的现实需求被逐渐明确。
近几年新能源汽车的市场和技术有了较大的突破。2018年前国内新能源车续航里程不超过200公里的居多，而目前市场上新能源乘用车的电池容量则至少400公里起步；电动/混合动力汽车的电池制造能力也在快速扩展，导致电池成本显着降低；回馈到政策层面，更倾向绿色新能源的法规出台促使市场加速向汽车电气化过渡。
在电动化车款逐渐普遍的现在，预计到2030年中国电动车销售更是有望突破1500万辆，保有量有望突破8000万辆，届时纯电动车辆或达到6480万辆。但如果严格按照1∶1的桩车比来测算，从2021年到2030年10年时间内，需要新建桩6300多万个，形成万亿元级的充电桩基础设施建设市场，同时因为充电桩被纳入新基建，这也带动了新能源汽车新一轮快速增长。
做更灵活、更优质便捷，同时同时快速服务多个新能源汽车的充电桩，无疑能够很好弥补充电桩短期不足的问题，对于做大新能源车市场蛋糕也可以起着至关重要的作用，新基建的市场补贴刺激使得机器人充电桩的市场概念空前火爆。
同时国内十年互联网商业模式高歌猛进，无疑为新基建投资充电桩趟出一些似可借鉴的商业模式。
这使得充电桩的定义得到了重新优化。
在很多车企的构划中，汽车的终极形态是智能机器人。因此在做充电桩的时候，许多企业也开始思考充电桩到底是什么的问题。
以前的燃油车只是一个交通工具，而现在的电动汽车不仅仅是交通工具，它得具备智能化、娱乐化以及拟人化的机器人。
因此，作为一个具备移动性能的机器人充电桩在未来就有可能被赋予更广泛的内涵，在这种条件下，交互体验就非常重要。充电桩在未来能战胜别的充电方式，根本原因也必然在于通讯功能，也就是数据交互。
过去充电桩是单向的，是把电充到车里的物理插头，而现在如果将其通过智能化改造，组建成一个有能源和数据采集、交互、分析、管理的系统网，实现车与车互动，车与电网互动。在机器人充电桩进入车体的一瞬间，数据的交互可能性会带来远超于充电本身的价值。充电桩建设与运营价值，因此要从新能源和交通电动化双重角度来思考。
这种理念下，不仅可以促进国家能源网络优化升级，还能产生新的商业价值，这使得充电桩在新能源车企眼中不再单单是一个充电桩的问题，而是一个面向未来的接口问题。
难点与期待
虽然市场巨大同时未来的可能性非常广泛，但目前问题也同样巨大。和手机多品牌格局类似，现在各个新能源汽车品牌为了实现自身的功能性优化和保持产品独特性，充电接口并不统一。
这导致市面上的这些机器人充电桩往往只支持某一品牌电动汽车充电，如果是这样的话，一个停车场需要多少台机器人并不好估算，从而会造成巨大的资源浪费。
同时，使用机器人充电桩，充电的整个过程虽然无需人工干预，但是短期内仍然需要人力监督。因为环境是半结构化的，人类行走、车辆穿行的场景充满了不可预测性，机器人因此需要很多潜在的复杂操作，各种情况都有可能影响机器人的工作，比如司机不熟练的倒车技术，或者是车主乱丢垃圾等等。
在进行深度开发的时候问题也出现了，既然数据交互是充电桩的杀手锏，那么充电桩的安全问题怎么解决？未来的充电桩需要交互那么多的数据，他需要很多的传感器以便告诉用户天气的冷暖变化、空气质量PM2.5值、穿衣的指数等；可以为你照明并随时随地的上网，它得知道你的喜好与习惯便于预测你的行动轨迹与路线安排；它得自动匹配识别你的人与车并能帮你智能停车，它可以监控路况，它既可以对外放电也可以对内储存电，它是能量中转站。
这已经不仅仅是一个充电桩，可以说是一个智能机器人载体，对于这种智能化设备，安全性因此成为十分重要的问题。
除固定充电桩之外，目前还存在换电站、移动充电车等多种形式的能源补给设施，有效完善现阶段电动车能源补给方案。
但因为能移动，所以在联通时，充电桩能成为一个完全意义上的机器人，这或许才是马斯克重提机器人充电桩的最大意义。
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