特斯拉机器人新进展及机器人行业观点更新

机械组： 特斯拉机器人新发布视频是今天早上发布，大概1分钟时长通过视觉和位置编码器，可以准确确定手部所处的位置第一个任务，根据颜色分类，这个比较简单 第二个任务，被人为干扰后，可以再次抓取和分类，环境适应能力第三个任务，纠错能力，小方块倾倒后，把小方块又扶起来了 手部动作非常顺滑，特斯拉的动作比同行要顺滑很多 手部操作也体现了很强的智能性。波士顿动力的视频，是事先编程好的，而特斯拉更体现自主性第四个任务，腿部动作，秀机器人姿态控制能力手部和腿部动作的提升，做了很好的展示 这个视频发布是根据twitter号发布的，上一个视频是5月17日发布的，上一次是擎天柱在真实世界行走的一个视频。在这个时点之前，展示的都是实验室动作，但是5月17日发布的视频，有了一个质的飞跃，此后，人形机器人有一个质的飞跃。 机械组： 特斯拉机器人新发布视频是今天早上发布，大概1分钟时长通过视觉和位置编码器，可以准确确定手部所处的位置第一个任务，根据颜色分类，这个比较简单 第二个任务，被人为干扰后，可以再次抓取和分类，环境适应能力第三个任务，纠错能力，小方块倾倒后，把小方块又扶起来了 手部动作非常顺滑，特斯拉的动作比同行要顺滑很多 手部操作也体现了很强的智能性。波士顿动力的视频，是事先编程好的，而特斯拉更体现自主性第四个任务，腿部动作，秀机器人姿态控制能力手部和腿部动作的提升，做了很好的展示 这个视频发布是根据twitter号发布的，上一个视频是5月17日发布的，上一次是擎天柱在真实世界行走的一个视频。在这个时点之前，展示的都是实验室动作，但是5月17日发布的视频，有了一个质的飞跃，此后，人形机器人有一个质的飞跃。 AIDAY时间目前还没有确定，有的说在年底。这个twitter后发布后，很好的更新了机器人的进展。这个视频的标题是optimus可以自主分类，可以进行端到端的控制。 下一步，人形机器人的关注点，已经不在于能不能动，而是在哪里用。 特斯拉机器人现在可以直接在生产线上做简单的手部操作，而且似乎还可以做瑜伽老师。有几个方向值得关注：机器视觉、位置编码器、IMU、灵巧手。 制造组： 位置编码器：双编码器方案，具体是哪一种编码器？目前的视频，分选色块来看，相比扭矩传感器，位置传感器需要闭环控制来控制，时间上可能有滞后性，但是从特斯拉视频来看，打消了这个疑虑，因此位置编码器有一个重大更新 特斯拉应该不是光电、光栅类传感器，大概率是电感、磁电类的。 特拉斯应该是2个电感类传感器的方案。但是国内大部分还是光栅类，有些是做磁电类的。 灵巧手：整体要顺滑很多，手指的指肚有一定增厚，可能增加了部分传感器元件，可能有弹力传感器。这个还不是很确定。 整体运行度：顺滑很多，而且还能做瑜伽老师，应该是比如IMU供应商，电机供应商，效率、成本可能都有明显改善。有的国内厂商可以把成本降到原来成本60-70%的比例。 视觉及算法： 视觉没有指明2D还是3D相机，但是有看手的动作，其实多个2D相机也可以实现3D建模。FSD架构，大概率还是2D相机。但是国内3D视觉相机，也并不是一个不好的方案，主要是看成本 端到端：不再需要中间处理，VIDEO输入，控制输出，大概率用了一个强化学习的框架 根据特斯拉员工的自媒体上的表述，他们并没有更新算法，而是进行了更多的数据训练。未来的过程是一个数据从量变到质变的过程 国内的厂商，从3D相机起步，到一个规模不大的算法，可能还是一个可取的方案，但我们可能更受限于芯片端，可能需要在芯片端更多的努力 IMU：惯性制导单元，角加速度计和加速度计，过去用于军工导弹，有激光、光纤等方法，激光、光纤精度高。导弹和火箭弹上，都是使用激光光纤。低速的炮弹制导，有mems。 机器人上使用mems的陀螺模块是一个主流的方向 霍尼韦尔是国际主要公司国内MEMS：芯动联科编码器： 光栅类：奥普光电子公司 磁电类：汇川技术昊志机电电感类：国内目前还没有发现 受益标的整理（有部分根据中信的推演）：机器3D视觉：奥比中光编码器：奥普光电汇川技术昊志机电IMU：芯动联科苏州固锝灵巧手：鸣志电器