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报告摘要
事件：
5月5日，特斯拉通过其官方X账号“Tesla Optimus”发布了人形机器人的最新演示视频，目前Optimus正在通过大批量的人类遥操作来学习更多技能，并在一家工厂中进行实地测试，视频展示内容主要为Optimus正在工厂中学习实用技能、进行密集训练和测试的过程：
1） 在FSD实时控制下的机器人，使用端到端神经网络直接生成关节控制序列；
2） 传感器方面采用了2D摄像头、手部触觉传感器和力传感器，
3） 电池分拣工作中，其手部动作非常精准流畅且动作空白很少，能自动识别电池的空位并具备自我纠错的能力。
4） 训练数据基于遥操作采集，动作数据收集包括衣服折叠，电池分选和架子整理等；
5） 办公环境常态化行走，其最新步速约0.6米/秒，与特斯拉上一次（12月）发布的视频相比，速度提高了30%。续航能力有所提升，行走距离持续增加。
点评：
对比上一版本Optimus的视频，本次的边际变化如下
1）AI方面，Optimus目前进入到密集的任务训练阶段，采用端到端神经网络学习训练挑拣电池，且完全由其FSD训练终端控制。这也是特斯拉首次在视频中强调机器人AI能力的进步，展示了数据收集的真实场景。同时，在训练过程中添加了更多数据，神经网络执行任务的泛化能力有望加强。
2）感知方面，传感器采用2D视觉、触觉和力传感，能够自主纠错，学习数据完全来自于人类的动作习惯；智能化方面，从遥感控制进化到 FSD；
3）硬件动作方面，实现了更流畅的动作和更长的步行距离，其最后的挑拣电池动作频率已经和人类接近。目前从训练数据、硬件动作、学习控制都已经趋于成熟，随着训练量增大和训练动作增多，特斯拉机器人能够自主实现简单工厂操作。
风险分析：（1）产业化进程不及预期；（2）竞争加剧风险；（3）核心技术进步不及预期。
发布日期：2024-05-06
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