El día 24, hora local, la cuenta oficial de Tesla Robot, TeslaOptimus, actualizó el "Debut de la inteligencia incorporada". En la introducción, Tesla dijo que el robot humanoide Optimus (Optimus Prime) puede clasificar objetos de forma autónoma.El entrenamiento de la red neuronal es "completamente de extremo a extremo", es decir, se logra la entrada de señal de video y la salida de señal de control.


En el vídeo, el robot Tesla demostró sus capacidades de autocalibración visual, tareas de clasificación de colores y equilibrio sobre un pie.Tiene muchos aspectos destacados en percepción, cerebro, movimiento y control:

En términos de percepción, a través de la percepción visual y los codificadores de posición de las articulaciones, Optimus puede calibrar automáticamente las extremidades y localizar con precisión la posición espacial de las extremidades.


En términos del cerebro, con tecnología visual pura y redes neuronales completamente implementadas localmente, puede adaptarse rápidamente al entorno y completar múltiples tareas.

Clasifica bloques de construcción azules y verdes en bandejas de colores correspondientes. Incluso si alguien rompe los bloques mientras los agarra, Optimus puede ajustarse y adaptarse inmediatamente al nuevo entorno y continuar clasificando los bloques. Al mismo tiempo, también puede enderezar bloques de construcción volcados y realizar nuevas tareas como "mezclar bloques de construcción ordenados aleatoriamente".


En términos de capacidades de control de movimiento, Optimus puede agarrar objetos con precisión. Al realizar movimientos, los movimientos de las extremidades, el tronco y los dedos del robot son extremadamente flexibles y cercanos a los humanos. Además, OptimusTambién realiza múltiples movimientos de estiramiento deportivos con apoyo de una sola pierna y puede mantener el equilibrio del tronco mientras se estira.


Vale la pena señalar que el extremo de entrada del modelo de extremo a extremo de Tesla es una señal de video, es decir, una entrada mixta de señales de imagen y audio, pero esta demostración muestra que su parte de reconocimiento del algoritmo de red neuronal solo usa información visual.

CITIC Securities cree que,Es factible que el sistema de algoritmo de conducción autónoma Tesla V12 se aplique tanto a robots humanoides como a automóviles, y ayudará a acelerar la capacidad de generalización del algoritmo de reconocimiento. Mientras Tesla demuestra la posibilidad de una ruta tecnológica de extremo a extremo para robots, la solución es similar a su modelo operativo FSD. Se espera que la experiencia exitosa de FSD y Dojo acelere la velocidad de iteración de los robots y se expanda de tareas únicas a tareas múltiples.

Desde una perspectiva segmentaria, (1)En cuanto a las entradas, los analistas señalaron que el reconocimiento de imágenes demostrado por Tesla esta vez se puede lograr mediante cámaras 2D y 3D.El núcleo de la selección son los factores de control de costos. Los fabricantes nacionales de componentes básicos, como lentes de visión y cámaras, ya tienen la capacidad de producción de dichos productos. Las soluciones de soporte de productos y la rentabilidad de los productos merecen atención.

(2)En el lado de salida, el robot humanoide Tesla.El extremo de salida es el control de señal y actitud. Las juntas, los sensores y los sistemas de control son cruciales para la estabilidad del extremo de salida. Hay muchas opciones en este campo y se espera que los diferentes fabricantes tengan ventajas en diferentes segmentos de precios.

(3)En el lado del algoritmo, el marco de un extremo a otro puede entrenar directamente desde la entrada original hasta la salida final sin ingeniería de características manual ni procesamiento de etapa intermedia. Aunque este vídeo no muestra su algoritmo específico, en base a su información de entrada y salida,Se recomienda centrarse en algoritmos de control de robots basados ​​en marcos de aprendizaje por refuerzo.

(4)En cuanto al hardware, el vídeo muestra la estabilidad del control de movimiento estático del robot Tesla y la alta precisión de la IMU utilizada para controlar el equilibrio. Además, los "codificadores duales" en el módulo de articulación no tienen la desventaja de una fuerte resistencia, y los codificadores en manos diestras también tienen una alta precisión.La importancia de detectar enlaces como la IMU y el codificador se ha vuelto cada vez más evidente.

Cuando se trata de objetivos específicos, Zheshang Securities se muestra optimista sobre la tendencia general de industrialización de robots humanoides y se centra en el líder de fabricación de componentes centrales de robots humanoides.

Motor eléctrico: MOONS Electric, preste atención a Inovance Technology, Jiangsu Leili, INCO Co., Ltd., VEICHI Electric, etc.;

Tornillo de avance: Hengli Hydraulic, Changsheng Bearing, Wuzhou New Year, preste atención a Best, Dingzhi Technology, Rifa Precision Machinery, Qinchuan Machine Tool, etc .;

Reductor: transmisión de doble anillo, Green Harmonic, Zhongli De, Shanghai Electromechanical, Hanyu Group, Fengli Intelligent, Han's Laser, Haozhi Electromechanical, etc.;

Sensores: Tecnología Huayi, Keli Sensing, Tecnología Hanwei, Xindong Lianke, etc.;

Controlador: Huazhong CNC, Bozhong Seiko, preste atención a New Star, Eft, INVT, etc.;

Peso ligero: Tecnología Jinggong, Zhongfu Shenying, Jilin Chemical Fiber, Jilin Carbon Valley, etc.;

Integración: Control inteligente Sanhua, Top Group, etc.;

Máquina robot completa: Eston, Boshi Co., Ltd., Xinsong Robot, etc.;

Robot especial: equipo especial Jingpin.