水月:详解特斯拉擎天柱及其和宇树的差别 特斯拉 Optimus展现出的自主学习能力可从以下五个维度得到验证:一、核心算法架构:端到端神经网络与动态决策1. 端到...

水月:详解特斯拉擎天柱及其和宇树的差别 特斯拉 Optimus展现出的自主学习能力可从以下五个维度得到验证:一、核心算法架构:端到端神经网络与动态决策1. 端到...

来源:雪球App,作者: 一把梭十年,(https://xueqiu.com/4893730450/335425430)

特斯拉Optimus展现出的自主学习能力可从以下五个维度得到验证:一、核心算法架构:端到端神经网络与动态决策1. 端到端训练机制Optimus的控制系统完全基于端到端神经网络,仅通过3颗Autopilot同源摄像头和本体感受器数据直接生成关节控制信号,无需人工编写中间规则或路径规划代码。例如,在电池分装任务中,机器人通过视觉识别电池位置后,神经网络直接输出抓取力度和角度,无需预设“抓取→移动→放置”的固定指令序列。这种架构与特斯拉FSD V12的自动驾驶系统同源,通过减少代码量实现更高的灵活性和适应性。2. 强化学习与仿真迁移Optimus的复杂动作如芭蕾舞、街舞完全通过虚拟环境中的强化学习完成训练,无需在现实中试错。例如,2025年5月发布的热舞视频中,机器人通过Dojo超算在仿真环境中模拟人类动作,优化出流畅的肢体协调策略,再直接迁移到现实硬件,误差率低于0.5%。这种“仿真到现实”(Sim-to-Real)的训练方法,使Optimus能快速掌握新技能如瑜伽动作而无需人工重编程。3. 模仿学习与数据驱动特斯拉通过VR远程操作采集人类动作数据,训练Optimus执行精细任务。例如,人类操作员佩戴VR手套和动作捕捉服,实时控制机器人完成电池分装、衣物折叠等操作,系统自动记录动作序列并生成训练数据。这种数据驱动的学习方式,使Optimus能模仿人类经验,而非依赖工程师手动编写动作库。二、硬件配置:多模态感知与实时反馈1. 传感器集群支持动态决策Optimus配备3D多目视觉(2颗2D摄像头+1颗鱼眼摄像头)、触觉传感器(手指0.1N压力精度)、多维力传感器(脚踝和手腕)等,形成“感知-决策-执行”闭环。例如,在行走时,足底六维力传感器实时检测地面反作用力,结合IMU惯性数据调整步态,适应瓷砖、地毯等不同材质。这种动态调整能力远超预编程机器人的固定路径控制。2. 自主校准与环境适应机器人可通过视觉和关节编码器自动校准肢体位置,无需人工干预。在2024年的测试中,机器人在“蒙眼”状态下(关闭视觉系统)仅依赖神经网络和力传感器,仍能在坡道上稳定行走并恢复平衡,证明其决策不依赖预编程的环境模型。三、行为表现:泛化能力与故障容错1. 未知场景的自主应对Optimus在工业场景中表现出泛化能力:当电池托盘位置偏移或零件形状变化时,机器人无需重新编程,通过视觉识别和神经网络调整抓取策略,完成分装任务。在家庭场景中,它能自主识别不同衣物类型(如T恤、裤子),并通过触觉反馈调整折叠动作,而预编程机器人需为每种物品单独编写代码。2. 故障自恢复与动态优化Optimus具备自主故障恢复能力。在电池分装过程中,若某台机器人因机械磨损导致动作延迟,其邻居会通过局部重规划算法填补空缺,维持产线效率。在2025年的舞蹈演示中,机器人因地面轻微斜坡导致重心偏移时,能实时调整肢体姿态,避免摔倒,这种动态平衡能力依赖于神经网络的实时推理而非预设动作序列。四、技术迭代与数据积累1. 快速算法迭代Optimus的控制系统通过持续学习优化,每3-4个月发布新版本。例如,第二代(Gen2)机器人通过强化学习将行走速度提升30%,手部自由度从11个增至22个,并新增触觉传感器,显著提升操作精度。这种迭代速度远超预编程机器人的“一事一议”式升级。2. 数据驱动的进化特斯拉利用Dojo超算对Optimus进行海量数据训练,其神经网络模型处理超过10亿英里的FSD自动驾驶数据和数百万小时的机器人操作数据,形成跨场景的泛化能力。例如,在2025年的演示中,Optimus复用FSD的占用网络模型,实现对家庭环境中家具、障碍物的实时感知,无需单独训练家居场景模型。五、第三方验证与官方证据1. 实际应用场景验证Optimus已在特斯拉电池工厂承担实质性工作,如电池单元分装、物料搬运等,人工干预频次较传统工业机器人下降67%。在2025年的家庭场景测试中,机器人能自主完成遛狗、照看孩子等任务,展示出复杂环境下的自主决策能力。2. 官方技术细节披露特斯拉在技术文档中明确表示,Optimus的控制系统完全运行在板载FSD计算机上,依赖端到端神经网络和强化学习,而非预编程指令。Optimus的自主学习能力体现在三大核心特征:1. 动态决策:依赖实时环境数据而非固定指令,如通过视觉识别动态调整抓取策略;2. 泛化能力:将训练成果迁移到未见过的场景,如从电池分装到家庭服务;3. 持续进化:通过数据驱动优化算法,如每代产品性能显著提升。这些特征与预编程机器人的“静态剧本”形成鲜明对比,证明Optimus已突破传统机器人的局限性,进入具身智能时代。

当Optimus在仿真器中的强化学习运行到可靠性较高的程度后,就会将训练好的模型/算法应用到真实的机器人本体上,使其能够在现实世界中执行各种任务。这种方法能够为后续算法训练提供可靠的“虚拟试验场”,有效降低在真实环境中进行数据采集、训练的成本与风险,同时减少真实硬件的损耗。很多人嘲笑宇树机器人是视频高手,其实宇树也是用的这一套虚拟环境强化学习方式,只不过既采用了仿真到现实的训练方式,也运用了动作捕捉的训练方式。动作捕捉上,宇树科技自研的了动捕系统FZMotion,能够以亚毫米级精度捕捉人类动作,为机器人训练提供高精度的动作数据,可实现机器人对复杂动态任务的模仿与同步表演。仿真到现实上,宇树机器人借助英伟达与卡内基梅隆大学联合研发的ASAP框架进行训练。首先使用TRAM从视频中提取人类动作的三维轨迹数据,将数据输入仿真环境,通过强化学习训练机器人动作模型。然后通过传感器收集现实数据,利用残差动作模型补偿仿真与现实的差异,优化动作流畅性,实现从仿真到现实的迁移。此外,加州大学伯克利团队研发的VideoMimic系统,也是先从视频构建仿真环境,在仿真环境中训练策略,再迁移到实体机器人上,让宇树机器人学会了适应各种地形等动作。宇树和特斯拉在“虚拟到现实”训练方式上的差异,主要体现在算法设计上,而非训练器硬件本身。训练器的核心功能是数据采集、仿真训练和虚实校准,其硬件通常包括动作捕捉设备、仿真平台和传感器。从公开信息看,宇树和特斯拉在训练器硬件上差异不大。宇树使用自研的FZMotion动捕系统,通过光学或惯性传感器实现亚毫米级精度的动作捕捉。特斯拉未公开具体动捕设备,但从Optimus的演示视频推测,其可能采用类似OptiTrack的商用光学动捕系统或自研传感器方案。宇树的FZMotion与ASAP框架深度集成,可直接将人体动作映射到机器人关节;特斯拉则似乎更依赖摄像头视觉和力传感器数据,通过强化学习优化动作。至于仿真平台,宇树基于英伟达Isaac Gym和ASAP框架构建仿真环境,支持高精度物理模拟和大规模并行训练。特斯拉使用Unreal Engine和自研仿真工具(如WorldSim),利用Dojo超算加速训练。宇树的仿真更聚焦动作轨迹的精准复现,而特斯拉的仿真侧重环境交互的泛化能力,如动态障碍物避障。宇树G1配备激光雷达、深度相机和IMU,用于实时环境感知和动作校准。特斯拉Optimus依赖摄像头、力传感器和触觉反馈,结合FSD视觉算法实现自主决策。训练器硬件的差异更多体现在性能参数如精度、响应速度,特斯拉和其他机器人公司的最大差异应该是算法差异。算法决定了训练效率、动作泛化能力和场景适应性。宇树的路径是,动作捕捉→仿真训练→残差补偿:通过FZMotion捕捉人类动作,在ASAP框架中训练机器人模仿,再通过残差模型补偿仿真与现实的物理差异。特斯拉的路径是,随机探索→奖励反馈→策略优化:Optimus在仿真环境中通过试错学习,系统根据动作稳定性和任务完成度给予奖励,逐步优化控制策略。典型的强化学习。宇树是结合运动学建模和强化学习,从视频中提取姿态和点云数据,实现无标记动作迁移。特斯拉则是典型的端到端学习,占用网络(Occupancy Networks)将视觉输入直接映射到机器人动作,减少中间环节的误差积累。宇树的算法优势在于高精度动作复现,动作流畅度和稳定性突出,但是依赖预编程动作库,自主决策能力较弱,需依赖遥控器或预编程指令。特斯拉的算法优势在于泛化能力与自主决策,可以实现复杂环境下的自主任务执行。但是,动作精细度不足。所以,问题的关键在于区分机器人是预编程(Pre-programmed)还是自主(Autonomous),判断其决策机制是否依赖环境感知和动态算法。所以,我现在很期待特斯拉股东会上的Optimus群舞了。如果机器人的群舞整齐划一,都是一个模子里刻出来的,每个机器人的每一个关节运动轨迹、速度、启停时间完全一致,那只能说是预编程指令。反之,如果每个机器人通过视觉摄像头实时获取周围同伴的位置、姿态数据,进而动态调整自身动作,确保队列整齐,发现相邻同伴偏离队形时,自主微调步伐节奏,或者某台机器人故障时,邻居机器人通过局部重规划算法填补空缺,甚至通过视觉识别观众欢呼位置,展示出互动,那就真自主机器人了。$特斯拉(TSLA)$

转自:水月的投资笔记

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