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特斯拉機器人全面進化！感知、大腦、運動控制能力升級 端到端方案初現成效
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《科創板日報》9月25日訊（編輯 鄭遠方）當地時間24日，特斯拉機器人官方賬號Tesla Optimus更新了“具身智能首秀”。
在介紹中，特斯拉稱，人形機器人Optimus（擎天柱）已可以自主對物品分類，其神經網絡訓練是“完全端到端的”——即可實現視頻信號輸入，控制信號輸出。
在視頻中，特斯拉機器人展示了視覺自標定、顏色分揀任務、單腳保持平衡等能力，在感知、大腦、運動與控制方面具備多項亮點：
在感知方面，通過視覺感知及關節位置編碼器，Optimus便可自動校準四肢，并精準定位四肢的空間位置。
在大腦方面，憑借純視覺技術及完全本地部署的神經網絡，其可以迅速適應環境并完成多項任務。
其將藍色與綠色積木分別分揀到對應顏色的托盤之中，即便在抓取積木過程中，有人在一旁將積木打亂，Optimus也可以立即調整并適應新環境，繼續分揀積木。與此同時，其還可以將翻倒的積木擺正，并執行“打亂分類好的積木”等新任務。
在運動控制能力方面，Optimus可以精準抓取物品，在做出動作時，該機器人的四肢、軀干、手指動作都極為靈活，且與人類接近。此外，Optimus還做出多個單腿支撐的運動拉伸動作，并能在拉伸的同時保持軀干平衡。
值得注意的是，特斯拉端到端模型輸入端為視頻信號，即圖像及音頻信號的混合輸入，但此次展示顯示，其識別部分神經網絡算法僅使用視覺信息。
中信證券認為，特斯拉V12自動駕駛的算法體系同時應用于人形機器人及汽車是可行的，且有利于加速提升識別算法的泛化能力。隨著特斯拉展示了機器人端到端技術路線可能性，該方案與其FSD的運行模式類似，FSD以及Dojo的成功經驗有望加速機器人迭代速度，由單一任務向多任務拓展。
分環節來看，（1）在輸入端，分析師指出，本次特斯拉展現的圖像識別，2D及3D相機都可實現，選配核心為成本控制因素，國內視覺鏡頭及相機等核心零部件廠商已具備此類產品生產能力，產品配套方案及產品性價比值得關注。
（2）在輸出端，特斯拉人形機器人輸出端為信號及姿態控制，關節、傳感器、控制系統對輸出端穩定性至關重要，此領域可選方案較多，不同廠商有望在不同價格段占據優勢。
（3）在算法端，端到端框架能夠直接從原始輸入端到最終輸出端進行訓練，無需進行手動特征工程或中間階段處理。盡管此視頻未展示其具體算法，但基于其輸入輸出信息，建議關注基于強化學習框架的機器人控制算法。
（4）在硬件端，視頻展現出特斯拉機器人的靜態運動控制穩定性及用以控制平衡的IMU的較高精度，且關節模組中的“雙編碼器”并非存在阻滯性較強的缺點，靈巧手中的編碼器也同樣具備較高精度。IMU、編碼器等傳感環節的重要性愈發顯現。
落實到具體標的上，浙商證券看好人形機器人產業化大趨勢，聚焦人形機器人核心部件制造龍頭。
電機：鳴志電器，關注匯川技術、江蘇雷利、步科股份、偉創電氣等；
絲杠：恒立液壓、長盛軸承、五洲新春，關注貝斯特、鼎智科技、日發精機、秦川機床等；
減速器：雙環傳動、綠的諧波、中大力德、上海機電、漢宇集團、豐立智能、大族激光、昊志機電等；
傳感器：華依科技、柯力傳感、漢威科技、芯動聯科等；
控制器：華中數控、博眾精工、新時達、埃夫特、英威騰等；
輕量化：精工科技、中復神鷹、吉林化纖、吉林碳谷等；
集成：三花智控、拓普集團等；
機器人整機：埃斯頓、博實股份、新松機器人等；
特種機器人：晶品特裝。
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