特斯拉Optimus進化了，價格「比車低」。
來源|量子位元
ID:QbitAI
作者|金磊 西風
轉載已獲授權
馬斯克的人形機器人— 特斯拉Optimus進化了，價格還「比車更低」。
現在，成群結隊的Optimus學會了像人一樣緩慢前進：
影片中它們還經過Cybertruck的生產間，滿滿的賽博龐克味道。
而且Optimus們可不是簡單的在走路而已，而是 邊走邊發現並記憶周圍的環境：
#接下來，是更為細節的能力展現。
例如特斯拉展示了Optimus 馬達轉矩控制的能力，是能做到控制力道不打破雞蛋的那種：
手活兒也是過關的，各種物品拿捏自如：
這就是在今天結束的特斯拉股東日，Optimus展現的最新能力。
不難發現，相較於最早的發布，特斯拉人形機器人在能力上確實有了進步。
而且跟前一陣特斯拉AI Day中也有所不同，不再是PPT般的宣傳片質感。
但雷同之處也是較為明顯： 都沒有出現在現場！
不過馬斯克卻很淡定，在現場直接表態：
特斯拉的人形機器人是領先的。這段影片也是昨天才剛做好的。
那麼他的這份自信，到底源自哪裡？
已經跟FSD演算法打通
特斯拉這次發布的影片沒有對Optimus做任何技術上的解析。
但馬斯克透露，特斯拉已經打通了FSD和機器人的底層模組，實現了一定程度的演算法重複使用。
那麼底層的FSD演算法技術究竟是什麼呢？又有哪些可以應用在機器人上？
特斯拉的FSD演算法指的是其全自動駕駛（Full Self-Driving）系統所採用的演算法。
採用它是為了實現車輛的自主導航和自動駕駛功能，讓車輛能夠在各種交通環境下進行感知、決策和控制。
FSD演算法主要依賴 神經網路和電腦視覺技術。
FSD演算法還能夠產生車輛的控制指令，包括加速、煞車、轉向等。
特斯拉利用大規模的資料集訓練模型，可以提高演算法在複雜環境下的效能和穩健性。
正如我們剛才提到的，特斯拉這次稱已經打通了FSD和機器人的底層模組，並認為自動駕駛的本質其實就是機器人。
而FSD演算法在機器人的感知、決策和控制方面也可以發揮重要作用。
和特斯拉環境感知主要依賴視覺相似的，機器人也是如此。
在感知層面，特斯拉的一個重要技術是Occupancy Network (佔據網絡)，用於對3D空間中一些長尾障礙物的檢測，來估計障礙物的位置大小，甚至可以估計物體的運動情況。
在自動駕駛中，FSD演算法可以根據感知到的環境資訊進行路徑規劃和決策。
類似地，這種路徑規劃和決策的方法也可以應用於機器人，幫助機器人在複雜的環境中選擇最佳路徑和執行適當的決策。
在去年Tesla AI Day上，特斯拉就公佈了一種線上向量地圖建構模型Lanes Network，可以得到車道線的拓樸結構，幫助自動駕駛汽車實現變換車道。
然而，由於機器人和自動駕駛領域的差異，可能需要對FSD演算法進行適應和改進，以滿足機器人特定的需求和任務。
這一切能夠實現，都要基於特斯拉強大的技術軟體基礎（就是特斯拉超算中心裡的東西）。
雖然在技術上Optimus已經有所突破，但網友還是期待它能夠達到這樣的效果：
不過也有一位史丹佛博士發文表示：
機器人領域仍在等待著類似GPT-3的時刻。自然語言處理已經整合了自回歸變換器、下一個單字預測和強化學習的高階特徵，形成了一個完整的解決方案。儘管如此，沒有任何已被證實的"方案"能夠達到機器人技術同樣的效果。
馬斯克：成熟的Optimus將達到100億台
雖然從效果來看，Optimus的表現並沒有像波士頓動力跳、轉、翻那般驚艷，但似乎馬老闆的醉翁之意並不在於此。
畢竟早在AI Day的時候，他便直言不諱於地表態過「它顯然不是在做跑酷運動」（嘲諷意味也是很到位了）。
當時Optimus展示環節便安排在了自動駕駛環節之後，這次也是如此，至於為何這樣安排，馬斯克之前也有所提及：
汽車應該是一台裝了輪子的機器人。
這次馬斯克對此又做了些許補充，他認為：
自動駕駛正在越發接近廣義現實世界的人工智慧，同樣的，軟體也可以轉移到人形機器人身上。
如果你對現實世界人工智慧有所了解，你就會知道我們現在做的工作就是把自動駕駛的能力轉移到任何東西上。
不過對於Optimus的“進度時間表”，不少人還是有爭議的。
因為馬斯克曾在去年誇下海口說今年將會量產，但從目前的進程上來看，還是有待商榷。
外媒Electrke估計，Optimus距離有用的產品應該還有3年的路要走。
但從今年的活動中來看，馬斯克對於Optimus的態度依舊是樂觀且堅持，他首次這樣表態：
通用型AI演算法支援的機器人，是特斯拉未來長期價值所在。
除此之外，馬斯克還大膽地預測：
如果Optimus成熟可用了，屆時很多人都希望能夠擁有一台或多台，那麼它們的數量可能將達到100億甚至200億！
那麼對於馬斯克的預測，你怎麼看？
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