特斯拉机器人看点有哪些？

我将从以下几方面来讲述 特斯拉机器人看点有哪些。

1.原型机功能展示

我们猜测AI Day当日机器人原型机功能展示的看点可能包括应用场景、行走能力、灵巧手和材料。  机器人若实现对人力劳动的替代，那么意义十分巨大，因此我们认为应用场景是该部分的首要看点。对于特斯拉而言， 这意味着机器人示范效果非常好，预期带来很高的投资回报率；且可以降低特斯拉工厂的生产成本，提高电动车的利润 率。而对世界来说，这意味着人类可以从很多低级劳动中解放双手，走向一个更加幸福富裕的世界。

机器人初期应用场景可能是在工厂替代部分简单的人类劳动。初期最有可能完成的工作可能是相对简单、重复、无聊的 工作，例如，将耗材搬进焊接机器人工作区域，并对焊接机器人进行简单操作，再返回耗材区，如此循环往复。即使不 能完全替代人力，在工人临时离开时，也可以作为人力资源的补充，这可能是机器人 初期可以完成的。

灵巧手是人形机器人的重点项目，特斯拉又把机器人手作为AI Day预告的封面，我们认为 AI Day当日特斯拉可能会着重展示机器人手部功能。  特斯拉公布的单手电机数量为6个，这使得其手已经可以归为灵巧手。我们推测机器人单手 包含的6个电机如下分布：四个手指各一个（弯曲功能），大拇指两个（内旋+弯曲），这 样可以同时保持手指灵活和成本的降低；此外，由于手指需感知和控制力的大小，因此每个 指尖可能都包含一个压力传感器。

 基于上述分析，机器人的手可能具备拿握精巧工具并劳动的能力，这可能会是特斯拉当日 演示的重点。AI Day当日机器人可能会现场演示手持工具工作，例如用扳手拧螺丝等、用 电钻打洞，甚至是用手拿鸡蛋、拧魔方。

行走一直是双足机器人的难点和重点，而特斯拉机器人工作环境将是工厂，面临的行走问题可能更加复杂。目前双足行 走做的最好的产品是波士顿动力的Atlas，能够在行走过程中避过复杂障碍物，能够跑酷，甚至翻跟头。然而，Atlas双足 的灵活性只是实验环境下的演示，且是事先编程好的运动路径。而特斯拉机器人将在场景复杂的真实的工厂环境中工作， 相对来说更为复杂。

官方公布的信息透露特斯拉机器人具有较强的行走能力。特斯拉官方近期透露出特斯拉机器人的最高运动速度在每小时5 英里（8公里）左右，经常慢跑的人可以保持速度在每小时10公里左右，因此特斯拉机器人的跑步速度相对较高。

特斯拉机器人的开发是为了服务于人类生活场景，在人类所处的复杂环境中实现高效运动较为重要，因此发布会可能将其 作为重点展示。特斯拉可能会展示机器人走过凹凸不平的地面、越过障碍、爬楼梯、小跑等动作。

2.价格和量产计划

价格和量产涉及到特斯拉机器人的实现性问题，因此也被市场广泛关心。 价格方面，预计最终将比车价格低，但前期可能相对昂贵。马斯克在2022年4月的TED演讲中表示，特斯拉机器人的价格可能 比车还低，并大体同意主持人提出的$25,000标价。然而马斯克8月表示，比一辆车更便宜的价格是建立在规模生产后价格下降 的条件下的，特斯拉机器人将最终走进人类家庭。这意味着虽然后期价格相对较低，但前期价格应较高，推测可能在3-5倍左右。

 量产方面，根据各方面消息，特斯拉已经开始筹备量产。特斯拉德克萨斯工厂正计划在工厂内部署数千个人形机器人，最终目 标扩展到全球数百万台。除此之外，特斯拉官网发布了近20个相关岗位招聘，涵盖了涵盖了机器人设计和制造的软硬件环节。

 当然，还存在另一种可能：930 AI Day可能并不会公布机器人的价格和量产计划。由于AI Day并不是特斯拉产品发布会，未必 会如同历次特斯拉电动车发布会那样公布商业细节，类比去年发布的Dojo超级计算机，可能仅会公布技术细节。

3.如何训练机器人

虽然特斯拉宣称将人形机器人用于工厂，但我们认为，短时间内它在工厂内难以承担主要工作。

 首先，从性能上看，特斯拉可能不适用于工厂内的高负载工作。特斯拉机器人的负载能力较小（仅接近人力）、续航时 间短（不是插电运行，无法连续工作数小时），这些特点使得它目前无法承担工厂内部大量高负载的工作。

 其次，特斯拉工厂自动化程度已经相当高，人形机器人缺乏应用的空间。举例来说，特斯拉加州工厂四大制造环节：冲 压生产线、车身中心、烤漆中心和组装中心有超过150台工业机器人参与工作，整个工厂几乎都是机器人，能够完成从原 材料到成品的全部生产过程，除了驾驶杆等少量部件外部购买，几乎所有零件都自给自足。人形机器人在工厂内部相对于 这些专业机械、工业机器人没有比较优势。

 特斯拉已经表示，最初版本的特斯拉机器人将用于完成简单、重复的工作。我们预计工作内容包括物品搬运、工厂清洁、 部分零部件的组装等辅助性工作。

特斯拉通过“场景模拟”让自动驾驶短时间内模拟全球路况数据。一般来说，人工智能技术训练使用的数据量越大，模 型执行效果就越好。然而根据ABI Research的研究，自动驾驶系统需要累计数百亿英里的行驶里程才能够获得较高的系 统可信度，这意味着10年内投入300万辆未经认证的自动驾驶汽车到现实道路中，这显然是无法实现的。而特斯拉拥有出 色的场景模拟技术，基于少量实景数据能自动生成虚拟场景，这样，即使自动驾驶汽车即使只在美国道路上行驶， “场 景模拟”也能让汽车进入非洲道路获得大量新数据。

 同时，场景模拟的同时将生成自动标注，大大提高特斯拉神经网络训练效率。传统上需要依靠人工手工对场景中的物体 进行标注，神经网络才能进行学习，这部分工作需要耗费大量时间和人力。然而在模拟的场景中，各类物体都是自动标注 的，大大节省了特斯拉的投入，也大大提高了训练出优秀模型的速度。