特斯拉Optimuss亮点及未来进步点有哪些？

通过捕捉人类运动进行关键帧分析，为机器人设计更优化的运动轨迹。

1. Optimus 亮点：特斯拉汽车技术完美融合至人形机器人

简化来看，汽车即为带有轮子的机器人，因此汽车和人形机器人在底层技术方面有 诸多共通之处。特斯拉最为全球汽车龙头，将诸多汽车技术完美融合到人形机器人上， 才能够使得在 6-8 个月内成功开发出能够行走承重的人形机器人。

（1）自动驾驶技术的迁移（视觉识别+自主导航）：

人形机器人自主导航定位是真正实现“拟人”应用的基础，特斯拉通过汽车自动驾 驶技术的迁移快速掌握人形机器人自主导航定位功能。 智能机器人的自主导航定位算法包含了机器视觉、定位、导航和避障等核心技术。 机器视觉是机器人对外界环境进行描述的过程，表征了机器人对外界环境的理解能力。 定位是机器人依托于建图结果，或与建图过程同时对自身方位进行准确辨识。导航和避 障是机器人自主决策、规划和控制，从而将自身安全准确地引导至目的地的过程。这与 汽车自动驾驶有很多相似之处。

在视觉识别方面，特斯拉有非常强的计算机视觉算法和相应的网络，能够直接把计 算机视觉迁移到机器人上。特斯拉也在努力架构更多的神经网络，训练神经元进行高频 率的特征识别，提高机器人的视觉识别功能。在导航和避障方面，通过对机器人进行特 定的训练，让其记住之前走过的路径，并结合自动驾驶导航技术，使机器人可以与环境 更好地互动，例如在低电量的时候能够自主去充电。

（2）车祸安全模拟技术的迁移（安全保障）：

人形机器人在工作中碰撞或者摔倒无法避免，特斯拉通过车祸安全模拟技术的迁移， 来保证机器人碰撞损坏在可控范围内。

特斯拉的车祸安全模拟模型具有强大的物理生产能力和模拟能力，可以实现 3500 万的自由度，所以在 Optimus 的设计中，特斯拉将其应用于机器人损坏控制之上，来保障机器人硬件的安全性。即使 Optimus 摔倒也最多只会造成表面损伤，而不会影响到核 心部件，比如价格昂贵、制作困难的大脑和控制系统等。

2. Optimus 进步点：成本&技术&应用场景问题仍待解决

（1）尽管执行器数量有所下降，但硬件成本依旧高昂：

在之前发布的报告中我们曾提及，成本问题是阻碍人形机器人量产的重要因素之一， 而原因即在于人形机器人自由度极高，相较于传统的六轴机器人，其对减速器、电机等 核心零部件的需求量成倍增加。因此为实现降本市场会着重关注以下三点：①是否能够 有更有性价比的新型驱动方式来代替传统的减速器+电机驱动模式；②若仍然使用传统 的机械传动，能否减少执行器的数量；③能否降低减速器和电机的成本。

此次新发布的 Optimus 仍然使用减速器+电机的传统机械驱动模式，并未在传动方 式上做出创新，而减速器和电机的成本在小规模生产的情况下也没有太大的下降空间。 尽管新版 Optimus 在执行器的数量上有所减少（28 个执行器），较概念机的 40 个执行器 共减少 12 个。但相对而言，其对核心零部件的需求量仍然是六轴机器人的 4-5 倍，硬 件成本依旧较为昂贵。

根据上文我们对最新版本 Optimus 的图解，其上半身包含 8 个伺服电机+减速器关 节，2 个线性推杆电机+减速器关节；下半身包含 6 个线性推杆电机+减速器关节；双手 包含 12 个空心杯电机+减速器关节。按照各零部件的市场均价进行测算，则可得在乐观 /中性/悲观情况下，仅仅是执行器的硬件价格就达到 3.6/6.9/10.1 万元，人形机器人 综合成本难以降低。

（2）人形机器人运动控制能力有待提升：

良好的运动控制是人形机器人真正落地实现应用的重要因素。运动控制范畴中，能 够直立行走仅仅是第一步，在行走中保持平衡，抓取物体时保持稳定性是更大更难的课 题。特斯拉在实现机器人运动控制方面进行了很多尝试。例如特斯拉利用软件对人类运 动进行捕捉后进行可视化处理，形成关键帧。然后逐一对躯干，手和腿的位置进行关键 帧分析，再通过运动学原理映射回人形机器人，从而形成更好的轨迹优化。

目前人形机器人在现实工作中保持平衡仍有很多挑战，涉及到多领域的结合。例如 需要有足够好的零部件去支撑机器人的实现动作，需要足够优化的算法指令来形成轨迹， 需要有足够好的机器视觉和传感器对周围世界进行评估。根据会场技术人员披露，Opitimus 平衡性问题仍需解决，可能需要 18-36 个月时间的开发，主要系人形机器人在 实际运行中，不可避免会受到外力干扰，例如被碰撞，地面湿滑等等。但人形机器人很 难像人类一样通过自我学习来应对这些特殊情况，而是需要在数据库中调用已有的指令， 通过算法和硬件的配合来应对。目前特斯拉已经建立起机器人运动数据库，但面对纷繁 复杂的现实世界，还需要更长的时间来扩充数据样本。

（3）特斯拉 Optimus 未实现应用场景的拓展：

目前已实现量产的机器人都有着明确的应用场景，而且这些应用场景无论是 To B 还是 To C 都有大量的刚性需求，例如工业机器人在工业领域实现的搬运、焊接、点胶 等工艺，扫地机器人的家用功能，电力巡检机器人在电网的应用等等。现有的人形机器 人的主要应用包括商业领域的导览接待、特殊环境下的搜救搬运等工作，尚无能够大规 模应用的刚需场景。目前头部人形机器人正在积极寻找有刚需的应用场景，例如优必选 正在积极探索智能物流、智慧康养等领域人形机器人的应用。

特斯拉此次发布会中，有明确给出的人形机器人大规模应用场景为特斯拉工厂内的 搬运和上下料等工作，即工业应用中的“基础性工作”。然而就目前来看，人形机器人 在工业领域“性价比”不足。以在工业领域实现应用的美国 Digit 双足机器人为例，其 主要用途为在工厂或仓库内装载和卸载货运箱，但其售价高达 25 万美元，性价比远低 于工业机器人甚至是纯人类。综合而言，此次特斯拉 Optimus 推出的同时，并未展示出 有刚需，且人形机器人有性价比的应用场景，期待后续特斯拉在落地应用方面的进一步 拓展。