特斯拉機器人全面進化感知、大腦、運動控制能力升級端對端方案初現成效
特斯拉機器人官方帳號Tesla Optimus更新了「具身智慧首秀」。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,其神經網路訓練是「完全端到端的」-即可實現視訊訊號輸入,控制訊號輸出。
在影片中,特斯拉機器人展示了視覺自標定、色彩分類任務、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,透過視覺感知及關節位置編碼器,Optimus便可自動校準四肢,並精準定位四肢的空間位置。
在大腦方面,憑藉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並完成多項任務。
其將藍色與綠色積木分別分類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也可以立即調整併適應新環境,繼續分揀積木。同時,其還可以將翻倒的積木擺正,並執行「打亂分類好的積木」等新任務。
在動作控制能力方面,Optimus可以精準抓取物品,在做出動作時,機器人的四肢、軀幹、手指動作都極為靈活,且與人類接近。此外,Optimus也做出多個單腿支撐的運動伸展動作,並能在伸展的同時保持軀幹平衡。
值得注意的是,特斯拉端對端模型輸入端為視訊訊號,即影像及音訊訊號的混合輸入,但此次展示顯示,其辨識部分神經網路演算法僅使用視覺資訊。
中信證券認為,特斯拉V12自動駕駛的演算法體系同時應用於人形機器人及汽車是可行的,且有利於加速提升辨識演算法的泛化能力。隨著特斯拉展示了機器人端對端技術路線可能性,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,本次特斯拉展現的影像識別,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訊號及姿態控制,關節、感測器、控制系統對輸出端穩定性至關重要,此領域可選方案較多,不同廠商預期在不同價格段佔優勢。
(3)在演算法端,端對端框架能夠直接從原始輸入端到最終輸出端進行訓練,無需進行手動特徵工程或中間階段處理。儘管此影片未展示其具體演算法,但基於其輸入輸出訊息,建議專注於基於強化學習框架的機器人控制演算法。
(4)在硬體端,影片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」並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、編碼器等感測環節的重要性癒發顯現。
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零件製造龍頭。
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;
絲槓:恆立液壓、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;
減速機:雙環傳動、綠的諧波、中大力德、上海機電、漢宇集團、豐立智能、大族雷射、昊志機電等;
感測器:華依科技、柯力感測、漢威科技、芯動聯科等;
控制器:華中數控、博眾精工,關注新時達、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;
整合: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。
來源:科創板日報