Op de 24e lokale tijd heeft Tesla Robot's officiële account TeslaOptimus het "Embodied Intelligence Debut" bijgewerkt. In de inleiding zei Tesla dat de mensachtige robot Optimus (Optimus Prime) artikelen autonoom kan classificeren.Neurale netwerktraining is "volledig end-to-end" - dat wil zeggen dat videosignaalinvoer en besturingssignaaluitvoer worden bereikt.
In de video demonstreerde de Tesla-robot zijn mogelijkheden op het gebied van visuele zelfkalibratie, kleursorteringstaken en balanceren op één voet.Het heeft veel hoogtepunten op het gebied van perceptie, hersenen, beweging en controle:
Op het gebied van perceptie kan Optimus door middel van visuele perceptie en gewrichtspositie-encoders automatisch de ledematen kalibreren en de ruimtelijke positie van de ledematen nauwkeurig lokaliseren.
Wat de hersenen betreft, kunnen ze zich met pure visuele technologie en volledig lokaal ontplooide neurale netwerken snel aanpassen aan de omgeving en meerdere taken uitvoeren.
Het sorteert blauwe en groene bouwstenen in bakken met overeenkomstige kleuren. Zelfs als iemand de blokken verstoort terwijl hij de blokken pakt, kan Optimus zich onmiddellijk aanpassen en aanpassen aan de nieuwe omgeving en doorgaan met het sorteren van de blokken. Tegelijkertijd kan het ook omgevallen bouwstenen rechtzetten en nieuwe taken uitvoeren, zoals "gesorteerde bouwstenen door elkaar schudden".
Wat de bewegingsbesturingsmogelijkheden betreft, kan Optimus objecten nauwkeurig vastgrijpen. Bij het maken van bewegingen zijn de ledematen, romp en vingerbewegingen van de robot uiterst flexibel en menselijk. Daarnaast OptimusHet voert ook meerdere sport-strekbewegingen met één been uit en kan tijdens het strekken het evenwicht van de romp behouden.
Het is de moeite waard om op te merken dat het invoereinde van Tesla's end-to-end-model een videosignaal is, dat wil zeggen een gemengde invoer van beeld- en audiosignalen, maar deze demonstratie laat zien dat het herkenningsgedeelte van het neurale netwerkalgoritme alleen visuele informatie gebruikt.
CITIC Securities is van mening dat,Het is mogelijk dat het Tesla V12-algoritme voor autonoom rijden wordt toegepast op zowel humanoïde robots als auto's, en het zal het generalisatievermogen van het herkenningsalgoritme helpen versnellen. Terwijl Tesla de mogelijkheid van een end-to-end technologieroute voor robots aantoont, is de oplossing vergelijkbaar met zijn FSD-bedrijfsmodel. Verwacht wordt dat de succesvolle ervaring van FSD en Dojo de iteratiesnelheid van robots zal versnellen en zal uitbreiden van enkele taken naar multi-taken.
Als je naar elke link kijkt, (1)Aan de inputkant wezen analisten erop dat de beeldherkenning die Tesla dit keer demonstreert, kan worden bereikt door zowel 2D- als 3D-camera's.De kern van selectie zijn kostenbeheersingsfactoren. Binnenlandse fabrikanten van kerncomponenten zoals zichtlenzen en camera's beschikken al over de productiecapaciteit van dergelijke producten. Productondersteunende oplossingen en productkosteneffectiviteit verdienen de aandacht.
(2)Aan de uitgangszijde de humanoïde robot van TeslaHet uitgangseinde is signaal- en standcontrole. Verbindingen, sensoren en controlesystemen zijn cruciaal voor de stabiliteit van het uitvoeruiteinde. Er zijn veel opties op dit gebied en er wordt verwacht dat verschillende fabrikanten voordelen hebben in verschillende prijssegmenten.
(3)Aan de kant van het algoritme kan het end-to-end-framework rechtstreeks trainen van de oorspronkelijke invoer naar de uiteindelijke uitvoer, zonder handmatige feature-engineering of tussenverwerking. Hoewel deze video het specifieke algoritme niet laat zien, gebaseerd op de invoer- en uitvoerinformatie,Het wordt aanbevolen om zich te concentreren op algoritmen voor robotbesturing op basis van raamwerken voor versterkend leren.
(4)Wat de hardware betreft, toont de video de statische bewegingsstabiliteit van de Tesla-robot en de hoge nauwkeurigheid van de IMU die wordt gebruikt om de balans te regelen. Bovendien hebben de "dual encoders" in de gewrichtsmodule niet het nadeel van sterke weerstand, en hebben de encoders in behendige handen ook een hoge nauwkeurigheid.Het belang van detectieverbindingen zoals IMU en encoder is steeds duidelijker geworden.
Als het om specifieke doelstellingen gaat, is Zheshang Securities optimistisch over de algemene trend van industrialisatie van humanoïde robots en richt hij zich op de productieleider van kerncomponenten van humanoïde robots.
Elektromotor: MOONS Electric, let op Inovance Technology, Jiangsu Leili, INCO Co., Ltd., VEICHI Electric, enz.;
Loodschroef: Hengli Hydraulic, Changsheng Bearing, Wuzhou New Year, let op Best, Dingzhi Technology, Rifa Precision Machinery, Qinchuan Machine Tool, enz.;
Reducer: dubbele ringtransmissie, Green Harmonic, Zhongli De, Shanghai Electromechanical, Hanyu Group, Fengli Intelligent, Han's Laser, Haozhi Electromechanical, enz.;
Sensoren: Huayi-technologie, Keli Sensing, Hanwei-technologie, Xindong Lianke, enz.;
Controller: Huazhong CNC, Bozhong Seiko, let op New Star, Eft, INVT, enz.;
Lichtgewicht: Jinggong-technologie, Zhongfu Shenying, Jilin Chemical Fiber, Jilin Carbon Valley, enz.;
Integratie: Sanhua Intelligent Control, Top Group, enz.;
Complete robotmachine: Eston, Boshi Co., Ltd., Xinsong Robot, enz.;
Speciale robot: speciale uitrusting van Jingpin.