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特斯拉Optimus进化了，价格“比车更低”。
来源|量子位
ID:QbitAI
作者|金磊 西风
转载已获授权
马斯克的人形机器人—— 特斯拉Optimus进化了，价格还“比车更低”。
现在，成群结队的Optimus学会了像人一样缓慢前行：
视频中它们还路过Cybertruck的生产间，满满的赛博朋克味道。
而且Optimus们可不是简单的在走路而已，而是 边走边发现并记忆周遭的环境：
接下来，是更为细节的能力展示。
例如特斯拉展示了Optimus 电机转矩控制的能力，是能做到控制力道不打碎鸡蛋的那种：
手活儿也是过关的，各种物体拿捏自如：
这就是在今天结束的特斯拉股东日，Optimus展现的最新能力。
不难发现，相比最早的发布，特斯拉人形机器人在能力上确实有了进步。
而且跟前一阵特斯拉AI Day中也有所不同，不再是PPT般的宣传片质感。
但雷同之处也是较为明显： 都没有出现在现场！
不过马斯克却很是淡定，在现场直接表态：
特斯拉的人形机器人是领先的。 这段视频也是昨天刚刚做好的。
那么他的这份自信，到底源自哪里？
已经和FSD算法打通
特斯拉这次发布的视频没有对Optimus做任何技术上的解析。
但马斯克透露，特斯拉已经打通了FSD和机器人的底层模块，实现了一定程度的算法复用。
那么底层的FSD算法技术究竟是什么呢？又有哪些可以应用于机器人？
特斯拉的FSD算法指的是其全自动驾驶（Full Self-Driving）系统所采用的算法。
采用它是为了实现车辆的自主导航和自动驾驶功能，让车辆能够在各种交通环境下进行感知、决策和控制。
FSD算法主要依赖于 神经网络和计算机视觉技术。
FSD算法还能够生成车辆的控制指令，包括加速、制动、转向等。
特斯拉利用大规模的数据集训练模型，可以提高算法在复杂环境下的性能和鲁棒性。
正如我们刚才提到的，特斯拉这次称已经打通了FSD和机器人的底层模块，并认为自动驾驶的本质其实就是机器人。
而FSD算法在机器人的感知、决策和控制方面也可以起到重要作用。
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和特斯拉环境感知主要依赖视觉相似的，机器人同样也是如此。
在感知层面，特斯拉的一个重要技术是Occupancy Network (占据网络)，用于对3D空间中一些长尾障碍物的检测，来估测障碍物的位置大小，甚至可以估计物体的运动情况。
在自动驾驶中，FSD算法可以根据感知到的环境信息进行路径规划和决策。
类似地，这种路径规划和决策的方法也可以应用于机器人，帮助机器人在复杂的环境中选择最佳路径和执行适当的决策。
在去年Tesla AI Day上，特斯拉就公布了一种在线矢量地图构建模型Lanes Network，可以得到车道线的拓扑结构，帮助自动驾驶汽车实现变道。
然而，由于机器人和自动驾驶领域的差异，可能需要对FSD算法进行适应和改进，以满足机器人特定的需求和任务。
这一切能够实现，都要基于特斯拉强大的技术软件基础（就是特斯拉超算中心里的东西）。
虽然在技术上Optimus已经有所突破，但网友还是期待它能够实现这样的效果：
不过也有一位斯坦福博士发文表示：
机器人领域仍在等待着类似GPT-3的时刻。自然语言处理已经整合了自回归变换器、下一个词预测和强化学习的高级特征，形成了一个完整的解决方案。尽管如此，没有任何已被证实的”方案”能够达到机器人技术同样的效果。
马斯克：成熟的Optimus将达到100亿台
虽然从效果上来看，Optimus的表现并没有像波士顿动力跳、转、翻那般惊艳，但似乎马老板的醉翁之意并不在于此。
毕竟早在AI Day的时候，他便直言不讳地表态过“它显然不是在做跑酷运动”（嘲讽意味也是很到位了）。
当时Optimus展示环节便安排在了自动驾驶环节之后，这次也是如此，至于为何这样安排，马斯克之前也有所提及：
汽车应该是一台装了轮子的机器人。
这次马斯克对此又做了些许补充，他认为：
自动驾驶正在越发接近广义现实世界的人工智能，同样的，软件也可以转移到人形机器人身上。
如果你对现实世界人工智能有所了解，你就会知道我们现在做的工作就是把自动驾驶的能力转移到任何东西上。
不过对于Optimus的“进度时间表”，不少人还是有争议的。
因为马斯克曾在去年夸下海口说今年将会量产，但从目前的进程上来看，还是有待商榷。
外媒Electrke估计，Optimus距离有用的产品应该还有3年时间的路要走。
但从今年的活动中来看，马斯克对于Optimus的态度依旧是乐观且坚持，他首次这样表态：
通用型AI算法支持的机器人，是特斯拉未来长期价值所在。
除此之外，马斯克还大胆地预测说：
如果Optimus成熟可用了，届时很多人都希望能够拥有一台或多台，那么它们的数量可能将达到100亿甚至200亿！
那么对于马斯克的预测，你怎么看？
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