從特斯拉智能駕駛看人形機器人發展路徑-機器人數據短缺主要靠兩種途徑

[Table_Summary] [Table_Summary] 當前人形機器人產品落地的主要瓶頸在於模型側。模型側對機器人多模態對齊數據有較高的 需求。數據驅動的大模型需要大量機器人多模態對齊數據投喂，對機器人數據的數量和質量 都有較高的需求。機器人廠商解決機器人數據短缺主要靠兩種途徑：1）通過為數眾多的機器人在物理世界中收集數據；2）通過 AIGC、數字孿生等方式合成仿真數據。因此建議關注模擬仿真相關標的。

機器人軟件：越過 L2，直接從具身智能開始

AI 模型的發展已經接近關鍵節點，多模態模型具備了一定的成熟度，為人形機器人係統的發 展鋪平了道路。複盤特斯拉智能駕駛的發展路徑可以發現，人形機器人模型可以采用自上而 下的形式，直接從 L3 級開始構建模型係統。在機器人時代，主流軟件廠商都選擇了數據驅動 的開發範式。數據驅動的機器人模型具備較高的泛化能力，不僅可用於高複雜性場景，還能 在環境溝通中自主學習。受限於算力不足以及數據集短缺，模型控製層暫時隻能以規則驅 動。特斯拉正在以數據驅動快速迭代機器人係統。目前特斯拉已將為數眾多的 Optimus 放進 汽車生產工廠，安排其協助完成工廠內的電池分揀工作，形成了數據飛輪。

機器人硬件：性能優化與雲邊端協同

機器人從汽車感知係統上繼承了攝像頭、超聲波雷達、激光雷達等傳感器，並且提高了傳感 器數量和性能。此外，為了實現更精準的操控，機器人新增加了一維力和一維力矩傳感器、 關節電機內部的位置傳感器、IMU、用於腕關節和腳部的六維力傳感器、觸覺傳感器(指尖、 手掌、高碰撞風險區)等部件。

當前條件下，如何平衡雲端的計算延遲與端側的算力不足是機器人 AI 大腦的核心矛盾之一。 放眼未來，機器人大腦在一段時間內或采用雲端大腦與端側模型並行的技術路徑。在雲端， 特斯拉自研 DOJO 超算平台支撐人形機器人的底層算力。DOJO 芯片架構平台由 D1 芯片組 成 ， D1 芯 片 采 用 了 台 積 電 的 7 納 米 製 程 工 藝 ， 計 算 能 力 在 BF16/CFP8 上達到 362TFLOPS，FP32 峰值算力為 22.6 TFLOPS，TDP(熱設計功耗)為 400W。預計到 2024 年 10 月，Dojo 超算平台的有望匹配 30 萬塊英偉達 A100 芯片的算力。特斯拉自研的 Dojo 超 算平台有望為公司節省超過 65 億美元的算力投入。

商業模式：從製造到運營，機器人有望複刻路徑

具身智能將帶來產業鏈的重構，其中軟件將在產業鏈中具備最高價值量。未來隨著大模型的 滲透率提升，機器人智能化程度有望大幅度提高。參考智能汽車領域的“軟件定義汽車”邏 輯，軟件算法或成為人形機器人廠商的技術護城河，是機器人主機廠實現產品差異化的關鍵 因素。

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