2021年特斯拉AI日，阐述了人型机器人这个概念；2022年（今日的AI日）则宣布发布人型机器人的第一版。在没有备份数据设备（包含电子装置与电缆线适用）大力支持，Optimus展现了舞台上四处行走（看起来简单，其实不过是里程碑式重大进展）；将来精英团队将收集信息再次练习机器人（与汽车的练习是相似的），以保证能明确鉴别周边物件、蹲下拣物件。

技术亮点：

1. 双向驱动机构——锂电池组自动控制系统（全套步骤）；2. 现阶段手指运动可以达到2个可玩性（最大11个可玩性），左手能拿专用工具，以兼容将来从业很多重复工作；3. 内部结构是相对高度仿真人大脑人工智能系统，让Optimus有能力在物理世界移动，具备一定水平是智能化；4. 设计方案时和汽车设计的时候的基本原则一致——很高的稳定性、极低成本、大批量生产，将来批量生产后（数百万台）成本费将降到2万美元；5. Optimus的第一版完成了可以用、可走动、可爬取物件，将来机器人的目的是无所不在，相较于无人驾驶汽车，机器人对国家而言更加有意义，降低人工成本；6. 确保安全，谨慎的让Optimus改善生活。特斯拉汽车 7位承担不一样控制模块高管，逐一、详实解读——

一、将一些在无人驾驶里的成效迁移到机器人的身上，最新一代的optimus机器人，早已考虑了动力学与批量生产的主要指标：

1. 双向驱动机构，但尽量减少器件的总数与功能损耗，降低四肢配电线路里的传感器——驱干核心也是有锂电池组的（保持一整天的工作中），全部电池电子产品集中在锂电池组里的单独PCB里面，从传感器、结合、充电管理汇聚到一个系统内，参考了电子设备与汽车产品设计，这一款充电电池是十分重要的；2. 流线形的设计和高效率简单制冷（确保较好的电池检测与安全系数）；3. 头脑——特斯拉车里的FSD计算机迁移到人型机器人的身上，将无人驾驶的硬件设备与人型服务平台的app结合在一起，但需求与方式与汽车有不一样的地方——解决视觉效果数据信息、传感器键入、做出管理决策、适用通讯、无线网络连接、声频适用、数据库安全（维护机器人自身与机器人身边的人的安全性）。

二、机器人的结构基础——汽车能力迁移到机器人的身上，如汽车撞击试验的软件做机器人“防摔倒”的实验（注：不跌倒对机器人的难易度非常高，后面还有机会嘉宾来讨论）：

1. 就算跌倒也最好不要危害人的大脑——机器人大脑十分价格昂贵且制做很困难；2. 有许多执行器，并完成各种每日任务——下蹲、上楼梯，这就需要每一个部件里的严格把关；3. 脚部要特别平稳，不可以晃悠、趔趄，想要实现这种必须设置详尽的总体目标——软、硬必须结合在一起；4. 机器人必须根据信息内容，做出多形式的信息，做出许多挑选，精英团队根据奖励方法告知机器人应当做出怎么样的管理决策；5. 相对高度仿真模拟人身体，如根据人的关节的启迪，去完成离散系统的功效，从而制作出更为高效率的执行器——很高的活动力、敏捷度、都不会毁坏执行器。

三、执行器的设计流程——与车机器人非常相似，特别是动力装置（双电力驱动）、考虑到费用等：

1. 车子传动系统有两种，确保车从0静息状态升至60迈的速率，投射到机器人的身上，执行器应当执行什么工作中？徒步、爬楼等操作带来骨关节所承受压力通过验证、提升，从而满足不一样的画面；2. 对执行器成本开展总体设计，应用云数据的形式进行仿真模拟，机器人的身上具体28个骨关节，根据数据和实体模型来设计——对云开展分析、每一个骨关节也有许多与众不同执行器设计（对设备导致一定难度系数），根据那样共通性剖析、分析云，让执行器来满足超过一个关节规定；3. 有关执行器的实际情况——6种不同设计，它们扭距域和输出力、品质全是完全不一样——如旋转执行器，快速与低速档的画面，运行不同；4. 3个集成传感器，线形、离散系统的操作流程设备什么样的情况发生怎么样的机械设备特点？5. 参照人身体，不一样位置的可玩性总数不一样，极限值前提下必须对机器人的特殊骨关节进行测试，如根据机器人吊起来一架钢琴（9英寸的电子琴），机器人自己没肌肉组织，必须通过电子装置来达到那样作用；在直线驱动时完成那样作用，需要大量来考虑动力驱动、电子装置、执行器的融合。

四、机器人的小手，目的在于像员工一样灵便（每人必备每秒钟能够挪动300次，类似机器人手里装不计其数的触觉传感器的灵敏水平）：

1. 手指的设计方案从分子生物学中取得许多设计灵感——手指头怎样布线、手指柔韧度、抗压强度等；推动机器人的小手，在爬取力够用的与此同时，能爬取不大非常薄的东西了——机器人在工厂会有很多的这样的画面，工厂里面有很多人体工学设计，将机器人引进工厂，应该像人来融入工厂自然环境——人进到工厂，许多物品是没见过的，但每人必备能够爬取，而机器人的小手能不能适应？该布线是多少驱动机构、是多少执行器、是多少可玩性应当放多少？2. 手里的可玩性一共11个，也有无鼓励的单一的手指头控制器（离合器体制），在不打开手的情形下，进行一定的主题活动。

五、底层设计至关重要，将许多构件放置最底层自然环境：

1. 特斯拉汽车，既有车轮子的机器人；将汽车竖起来，装脚图，产生人型机器人，这时候多传感器融合是怎么样的？汽车和机器人是相近的，特斯拉自动驾驶车，在视觉效果方面有着比较强的FSD水平，立即转移到机器人；2. 第一版本（近日所提出的空天飞机）的下身早已非常灵活，后面根据相对应的练习使其有空间和时间的回忆，融合AF技术性多做一些3D渲染，使其和环境做更强之间的互动、找充电桩（将来这也是基本要素）；这其背后的最底层——神经元网络的练习、高频的特征识别、监控摄像头中有许多数据信息运输进去后数据处理方法至关重要，有赖于神经元网络与模拟；3. 在运动控制系统层面，根据模拟做更多的练习，骨关节与其它技术性都是在改善；4. 技术性途径非常清晰，但工程项目角度来说，很有考验，如机器人是否有物理学方面的自我认同？这就意味着机器人要有很好的自我呈现——四肢是多久？净重到底有多大？脚有多大？腿是多久？还需要确保很高的能耗等级，有着不同的走动方法——无论如何走动，能耗等级都需要很高而且要保持稳定——机器人要解决环境下的诸多风险性和挑战，不可以轻轻地一碰就倒下一（人可以在环境里随意移动）；5. 从微生物中获取更多的设计灵感，从项目视角，要了解设计方案去尽量完成抗压强度与协调能力——汽车运动规划上有很好的局部变量，转移到机器人，需要考虑机器人运动特点，用运动模型做相对应规划，在部分运动规划的时候会造成参照目标，这里边操作系统是十分完备的，就我们模型假设来讲，现阶段及其以前的一切构想目前来说都是合理的，机器人已经能够布署在大家的工厂中，工厂里的最短路径算法是很完备的，机器人整个系统软件能够灵活多变的健身运动——做最短路径算法，做对应的联接。

六、机器人健身运动、操纵、整体规划相关的内容：

1. 在现实生活中想要实现简易走一走、非常容易倒下的机器人很容易；“不摔倒”这一看起来极其简单的要求，要有很好的运动控制系统与整体规划——运动规划器需有十分完备的设计方案、需有机器人对自身物理存有的认知、周边环境的认知；在运动轨迹层面，若让运动轨迹和机器人可以支撑能量得到更好的融合，扭距就是其中至关重要的；2. 实际比什么模拟都繁杂的多，机器人若要充分发挥大量功效，在传感器领域，实行层面必须相当多的考虑到；与现实世界有些什么互动交流？对现实世界有些什么危害？对现实世界有些什么回应？至关重要；3. 动态稳定系统软件至关重要，如何完成？考量实际，应用感应器与机器视觉对周边这个世界的认知开展状态评估，这样才可以使机器人保持良好姿势与体态，从源头上说，期待机器人能和人的认知尽量贴近；4. 机器人在制造环境里走路时，要解决的难题许多——究竟有哪些系统软件循环系统？究竟需要哪些构件？根据状态估计得到机器人对现实世界的具体了解？

七、对应的校正、均衡

1. 机器人完成了许多作用，总能遇到几个考验，也要对应的校正——直立行走对人会而言很容易，但是对于机器人而言是很困难的；光走动还远远不够，与此同时期待机器人的小手可以爬取物件、实际操作一些设备；2. 现实世界中，有灵活多变的姿势，对行为开展捕获，将姿势开展数据可视化解决，产生一组关键帧，躯体、手指的部位，也有腿位置都要做详尽的关键帧的解读；应用动力学将数据映射到机器人的身上，做更加好的运动轨迹提升，有可利用的库；但收集到的相当多的数据信息，仍是单一的作法，单一的库的应用无法让机器人去应对现实世界，根据运动轨迹提升程序流程让机器人更好的了解自己的定位，了解它物理运动轨迹；3. 如今上线了Optimus第一版本，走向未来的第一件事，即让Optimus越来越更加高效，从空天飞机进一步改善——均衡操纵、导航栏（在制造环境下的导航栏），将来机器人能够拓展、给予更多服务、解决更多的事儿。

文中创作者：焦娟 xyjzy2021@163.com