Le 24, heure locale, le compte officiel de Tesla Robot, TeslaOptimus, a mis à jour le « Embodied Intelligence Debut ». Dans l'introduction, Tesla a déclaré que le robot humanoïde Optimus (Optimus Prime) pouvait classer des objets de manière autonome.La formation du réseau neuronal est « complètement de bout en bout », c'est-à-dire que l'entrée du signal vidéo et la sortie du signal de commande sont obtenues.
Dans la vidéo, le robot Tesla a démontré ses capacités d'auto-calibrage visuel, de tâches de tri des couleurs et d'équilibre sur un pied.Il présente de nombreux points forts en matière de perception, de cerveau, de mouvement et de contrôle :
En termes de perception, grâce à la perception visuelle et aux encodeurs de position articulaire, Optimus peut automatiquement calibrer les membres et localiser avec précision la position spatiale des membres.
En ce qui concerne le cerveau, grâce à une technologie visuelle pure et à des réseaux neuronaux entièrement déployés localement, il peut s'adapter rapidement à l'environnement et accomplir de multiples tâches.
Il trie les blocs de construction bleus et verts dans des plateaux de couleurs correspondantes. Même si quelqu'un perturbe les blocs en les saisissant, Optimus peut immédiatement s'ajuster et s'adapter au nouvel environnement et continuer à trier les blocs. Dans le même temps, il peut également redresser les blocs de construction renversés et effectuer de nouvelles tâches telles que « mélanger les blocs de construction triés ».
En termes de capacités de contrôle de mouvement, Optimus peut saisir des objets avec précision. Lors des mouvements, les mouvements des membres, du tronc et des doigts du robot sont extrêmement flexibles et proches de ceux des humains. De plus, OptimusIl effectue également plusieurs mouvements d'étirement sportifs de soutien sur une seule jambe et peut maintenir l'équilibre du tronc pendant l'étirement.
Il convient de noter que l'extrémité d'entrée du modèle de bout en bout de Tesla est un signal vidéo, c'est-à-dire une entrée mixte de signaux d'image et audio, mais cette démonstration montre que sa partie reconnaissance de l'algorithme du réseau neuronal utilise uniquement des informations visuelles.
CITIC Securities estime que,Il est possible que le système d’algorithme de conduite autonome Tesla V12 soit appliqué à la fois aux robots humanoïdes et aux voitures, et cela contribuera à accélérer la capacité de généralisation de l’algorithme de reconnaissance. Alors que Tesla démontre la possibilité d’une voie technologique de bout en bout pour les robots, la solution est similaire à son modèle opérationnel FSD. L’expérience réussie de FSD et Dojo devrait accélérer la vitesse d’itération des robots et passer de tâches uniques à des tâches multiples.
En regardant chaque lien, (1)Du côté des entrées, les analystes ont souligné que la reconnaissance d'image démontrée cette fois par Tesla peut être réalisée à la fois par des caméras 2D et 3D.Les facteurs de contrôle des coûts sont au cœur de la sélection. Les fabricants nationaux de composants de base tels que les lentilles de vision et les caméras disposent déjà de la capacité de production de ces produits. Les solutions de support produit et la rentabilité des produits méritent l’attention.
(2)Côté sortie, le robot humanoïde TeslaL'extrémité de sortie est le contrôle du signal et de l'attitude. Les joints, les capteurs et les systèmes de contrôle sont essentiels à la stabilité de l'extrémité de sortie. Il existe de nombreuses options dans ce domaine et différents fabricants devraient avoir des avantages dans différents segments de prix.
(3)Du côté des algorithmes, le cadre de bout en bout est capable de s'entraîner directement de l'entrée d'origine à la sortie finale sans ingénierie manuelle des fonctionnalités ni traitement intermédiaire. Bien que cette vidéo ne montre pas son algorithme spécifique, basé sur ses informations d'entrée et de sortie,Il est recommandé de se concentrer sur les algorithmes de contrôle des robots basés sur des cadres d'apprentissage par renforcement.
(4)Côté matériel, la vidéo montre la stabilité du contrôle de mouvement statique du robot Tesla et la haute précision de l'IMU utilisée pour contrôler l'équilibre. De plus, les « doubles encodeurs » du module commun ne présentent pas l'inconvénient d'une forte résistance, et les encodeurs utilisés dans des mains adroites ont également une grande précision.L'importance des liens de détection tels que l'IMU et l'encodeur est devenue de plus en plus évidente.
En ce qui concerne les objectifs spécifiques, Zheshang Securities est optimiste quant à la tendance générale à l'industrialisation des robots humanoïdes et se concentre sur le leader de la fabrication des composants de base des robots humanoïdes.
Moteur électrique : MOONS Electric, faites attention à Inovance Technology, Jiangsu Leili, INCO Co., Ltd., VEICHI Electric, etc. ;
Vis mère : Hengli Hydraulic, Changsheng Bearing, Wuzhou New Year, faites attention à Best, Dingzhi Technology, Rifa Precision Machinery, Qinchuan Machine Tool, etc. ;
Réducteur : transmission à double anneau, Green Harmonic, Zhongli De, Shanghai Electromechanical, Hanyu Group, Fengli Intelligent, Han's Laser, Haozhi Electromechanical, etc. ;
Capteurs : technologie Huayi, Keli Sensing, technologie Hanwei, Xindong Lianke, etc. ;
Contrôleur : Huazhong CNC, Bozhong Seiko, faites attention à New Star, Eft, INVT, etc. ;
Léger : technologie Jinggong, Zhongfu Shenying, Jilin Chemical Fiber, Jilin Carbon Valley, etc.
Intégration : contrôle intelligent Sanhua, groupe supérieur, etc. ;
Machine robot complète : Eston, Boshi Co., Ltd., Xinsong Robot, etc. ;
Robot spécial : équipement spécial Jingpin.