上世紀70年代，日本早稻田大學研發全球首個全尺寸人形“智能”機器人—— WABOT-1。此后全球陸續推出不同品類、應用在不同場景的人形機器人，除特斯拉外，波士頓動力、豐田、本田、小米、優必選等均有相關產品推出。但人形機器人產業化難度大，主要原因在于關鍵技術掣肘、成本仍高昂、應用場景有限等，本田、軟銀等公司已宣布停產有關人形機器人產品。

2021年AI Day上，馬斯克發布了特斯拉的人形機器人計劃，當時的Tesla Bot僅是概念。歷時1年，在2022年9月的AI Day上，人形機器人Optimus正式亮相。隨后2023年5月的股東大會，Optimus已能夠實現物品分類等更復雜的任務。2023年12月，Optimus Gen-2視頻發布，Gen-2實現了更為靈活的行走，能輕松拿捏雞蛋并實現左右手的轉移等更為精細化的動作。在不到三年時間內Optimus實現快速迭代發展，人形機器人產業化或將呈現由點到面、在某一階段快速滲透的趨勢。

表|特斯拉Optimus近2年迭代升級情況

來源：特斯拉發布會、與非網整理

接下來，筆者將帶領大家一起回顧和總結學習3年來，特斯拉人形機器人的發展歷程、主要成果及技術進步等做以梳理和拆解。以便大家了解特斯拉人形機器人快速迭代升級的原因，未來如果售價不超過2萬美元，產業化核心痛點擊破后是否能將帶動行業快速發展。

概念提出

1、Tesla Bot誕生

2021年8月20日的AI Day，特斯拉公布了純視覺方案FSD的進展、神經網絡自動駕駛訓練、D1芯片、Dojo超級計算機等重磅信息。最后，特斯拉首次展示了其人形機器人的概念, 名叫Tesla Bot。筆者以為，FSD、神經網絡訓練、超級計算機等看似為汽車行業做配套，實則是為人形機器人的采集訓練所需要的各種模型參數和提供強大的算力基礎設施，為人形機器人做好了大量鋪墊。

圖|Tesla Bot

來源：特斯拉AI Day

Tesla Bot身高約1.72米，體重約56.7kg，集齊前述的FSD、車載計算機、Autopilot攝像頭和40個微型電機等所有技術與一身，可謂人工智能技術的最終極形態呈現。技術細節上，頭部被安裝用于導航的攝影機，透過人工神經網路（Artificial Neural Network）驅動，面部有一塊螢幕，用于展示與提供訊息，手部可以執行宛如人類手部程度的動作。

2、底層FSD技術

特斯拉的純視覺傳感器方案的實現，離不開多任務學習HydraNets神經網絡架構。每輛特斯拉汽車擁有8個環繞車身、覆蓋周圍360°的攝像頭，來獲取交通信號燈、信號牌、匝道、路緣等周邊信息，為神經網絡學習提供了絕佳條件。

特斯拉開發了“矢量空間”（Vector Space）技術，同時兼具了非凸優化算法（Non-convex）、高維度兩大優勢。該技術可以通過8個攝像頭輸入的數據為基礎繪制3D鳥瞰視圖，形成4D的空間和時間標簽的“路網”以呈現道路等信息，幫助車輛把握駕駛環境，更精準的尋找最優駕駛路徑。

來源：特斯拉AI Day

有了海量、精準的視頻數據，特斯拉還需要創造一個強大的神經網絡，并對網絡進行特殊的布局，使這些數據能在一個總的主干網絡上進行整合和重新分析。因此，特斯拉“高樓平地起”，自主研發了基于神經網絡的訓練方式。

同時，特斯拉還開發了“仿真場景技術”，可以模擬現實中不太常見的“邊緣場景”用于自動駕駛培訓。在仿真場景中，特斯拉工程師可以提供不同的環境以及其他參數（障礙物、碰撞、舒適度等），極大提升了訓練效率。

來源：特斯拉AI Day

由此，特斯拉FSD系統已可以實現每1.5毫秒2500次搜索的超高效率，預測可能出現的各種情況，并在其中找到最安全、最舒適、最快速的自動駕駛路徑。

3、Dojo超級計算機

隨著所需處理的數據開始指數級增長，特斯拉也在提高訓練神經網絡的算力，因此，便有了特斯拉Dojo超級計算機。組成Dojo超級計算機的關鍵單元，是特斯拉自主研發的神經網絡訓練芯片——D1芯片。D1芯片采用分布式結構和7納米工藝，搭載500億個晶體管、354個訓練節點，僅內部的電路就長達17.7公里，實現了超強算力和超高帶寬。

Dojo超級計算機的單個訓練模塊由25個D1芯片組成。由于每個D1芯片之間都是無縫連接在一起，相鄰芯片之間的延遲極低，訓練模塊最大程度上實現了帶寬的保留，配合特斯拉自創的高帶寬、低延遲的連接器；在不到1立方英尺的體積下，算力高達9PFLOPs（9千萬億次），I/O帶寬高達36TB/s。

圖|特斯拉FSD芯片+D1芯片

來源：特斯拉AI Day

至此，特斯拉已經為Tesla Bot量身打造了最底層的FSD技術和Dojo超級計算機平臺，只等Optimus的誕生了。馬斯克還補充：“未來勞動力不會短缺，但體力勞動只是一種選擇。Tesla Bot可以執行一些危險性、重復性、枯燥的任務?！?/p>

Optimus Gen-1發布

1、原型機發布

時隔1年，即2022年9月30日，首款人形機器人原型機"擎天柱"（Optimus Gen-1）在AI Day上正式亮相?，F場演示為原型機行走打招呼，視頻演示為辦公室澆植、工廠拿取結構件、識別周圍物體渲染圖等。

Optimus Gen-1搭載2.3kWh容量電池，并采用集成式的設計，可提供52V電壓。全身有28個關節，整個身體的自由度超過 200個，手掌設計部分通過六個致動器完成11個角度的自由動作，并能夠舉起超過20磅的物體。針對每個關節所需的力量/扭矩進行了仿真建模，并據此研發了6種專用電機，采用與特斯拉汽車電機同源的滾珠電機技術，可以實現各個關節的旋轉和直線運動控制。

圖| 執行器技術

來源：特斯拉AI Day

Optimus Gen-1搭載了與特斯拉車輛相同的FSD技術以及Autopilot相關神經網絡技術，其大腦使用的是自研的AI訓練 Dojo D1芯片和超級計算機 Dojo，在經過完全自動駕駛能力系統的實際應用驗證后，特斯拉強大的FSD計算機視覺技術已可直接應用于機器人。

通過搭載視覺相機，結合全身28關節執行器，以及底層FSD視覺算法和Dojo超級計算機提供算力支撐，Optimus Gen-1終于誕生。

2、第一次迭代

2023年3月：歷時5個月開發，視頻中顯示人形機器人可以實現獨立的直立行走，且 能在另一臺機器人上實現裝配任務，手指關節可滿足抓取電動工具、螺絲、覆蓋在相框上的布等任務要求。

Optimus 電機扭矩控制、力度控制更加精確靈敏；環境感知和記憶能力提升，不僅可以看路，亦會記路；還可根據人類動作范例，進行端到端動作操控。

2023年5月，FSD Beta已累計行駛接近2 億英里。FSD能夠應用在人形機器人，本質在于自動駕駛的模擬過程與機器人相同，即“輸入-計算機平臺-輸出”。通過視覺系統識別周圍環境，將數據傳輸至計算平臺，平臺將反饋傳輸給執行器等環節，產生動作?；贔SD的技術和數據積淀，構建核心競爭力，特斯拉 Optimus將擁有和其他機器人產品不同的智能化升級優勢。

3、第二次迭代

Optimus 擁有了自我校準手臂和腿部的能力，僅使用視覺和關節位置編碼器，它就可以在空間中精準定位自己的肢體。

視覺感知能力提升明顯，算法與模型不斷進步。機器人Optimus可通過視覺與關節位置編碼器，在空間中精確定位四肢，能夠自我校準手臂和腿，同時可自主按照顏色對物品進行篩選分類與排序，神經網絡實現端到端訓練學習?？梢钥闯鎏厮估呀洿蛲薋SD和機器人的底層模型，依賴神經網絡模型和視覺技術，不斷優化FSD算法，在感知環境與自主分析做出運動方面表現較好，同時特斯拉Dojo平臺有望進一步增強機器人AI能力，特斯拉人形機器人量產有望加速。

手部抓取與全身平衡表現亮眼，運動控制能力逐步提升。機器人Optimus可通過手指靈活抓取物品并放置指定位置，同時可做出類人的全身伸展運動，包括瑜伽單腿站立并保持平衡。

Optimus-Gen2發布

2023 年 12 月 13 日，特斯拉發布第二代人形機器人 Optimus-Gen2 演示視頻，對比一代機主要變化為：

1、整體性能提升：

1）特斯拉采用自主設計的執行器和傳感器，執行器中集成了電子部件，走路速度提升了30%。

2）在機器人整體性能不下降的情況下，重量相比上一代人形機器人減重10kg。

3）全身協調性明顯提升，主要體現在做深蹲等動作時的平衡能力提高。

2、結構設計：

1）頸部：新增2個自由度，執行器及傳感器數量增加；

2）足部：仿真人足幾何學設計，腳趾部分采用了鉸接式的連接方式，使用力/扭矩傳感器；

3）手部：共11個自由度，手指搭配壓力式觸覺傳感器，可精準抓握細小易碎品例如雞蛋等；手指活動速度更快，并且能夠用拇指和食指兩根手指從左手傳遞到右手，并且精準地拿起和放下雞蛋。

3、新增變化方面：

1）新增了2自由度的能夠主動控制的脖子關節，使得頭部能夠活動。

2）腳部做了類似人體結構的足弓設計，新增了腳趾關節，新增了腳部力/力矩感知功能。

3）所有手指均具備了觸覺感知能力。

全新靈巧手設計，具備觸覺感知能力。本次最新的進展視頻中展示了特斯拉全新設計的靈巧手，具備更快的響應速度和11個自由度，手指上具備觸覺傳感器視頻中演示了其雙指將生雞蛋輕拿輕放的能力。

相比于第一代Optimus人形機器人，第二代Optimus在手指上新增了觸覺傳感器，觸覺傳感器可以賦予機器人更精細的力反饋能力，有望提升人形機器人的工作能力，使其能夠完成更多任務，如精細的裝配、柔性物體操作等。在更多傳感器的加持下，機器人的應用場景有望進一步打開。

總結

Optimus人形機器人在硬件上實現升級換代，核心關節及零部件設計、整機協調控制等或均有大幅優化，機器人的靈活性控制能力顯著提升。預計2024實現部分量產，2025年大規模進入工廠等場景使用。

特斯拉人形機器人將兼具工業和家庭用途，能夠執行工業生產中的復雜任務和家庭服務，最終實現勞動力替代。據高工機器人產業研究所，2026年全球人形機器人在服務機器人中的滲透率有望達到3.5%，市場規模超20億美元，到 2030年，全球市場規模有望突破200億美元。隨人形機器人產品智能化程度不斷提升，遠期市場空間更為廣闊。馬斯克認為，人形機器人可能比電動車業務做的更大，未來數量超過100億-200億臺。

審核編輯：劉清