人形机器人作为具身智能的终极形态25年展望20241127

形态，形态，25年展望年展望20241127_导读导读 2024年11月28日13:52 关键词关键词 人形机器人特斯拉人工智能感知决策规划运动控制自动驾驶FSD神经网络仿真模拟硬件软件算法交互AIagent商业化零部件物理世界英伟达大模型机器人 全文摘要全文摘要 人形机器人被视为人工智能的终极形态，其发展聚焦于感知、决策、规划与运动控制四大核心系统。特斯拉在该领域处于领先地位，尤其在感知与决策规划方面展现出显著优势。算法架构从两段式向一站式的转变，凸显了数据采集与模型训练对技术进步的重要性。 人形机器人作为具身智能的终极人形机器人作为具身智能的终极 形态，形态，25年展望年展望20241127_导读导读 2024年11月28日13:52 关键词关键词 人形机器人特斯拉人工智能感知决策规划运动控制自动驾驶FSD神经网络仿真模拟硬件软件算法交互AIagent商业化零部件物理世界英伟达大模型机器人 全文摘要全文摘要 人形机器人被视为人工智能的终极形态，其发展聚焦于感知、决策、规划与运动控制四大核心系统。特斯拉在该领域处于领先地位，尤其在感知与决策规划方面展现出显著优势。算法架构从两段式向一站式的转变，凸显了数据采集与模型训练对技术进步的重要性。特斯拉致力于提升算力、优化硬件平台并控制成本，这些努力对人形机器人技术发展至关重要。特斯拉在人形机器人技术的引领地位也体现在其新能源汽车领域，新车型与自动驾驶系统FSD的进展，预示着人形机器人商业化潜力巨大，展示了该技术的当前状态、面临的挑战及广阔的未来前景。 章节速览章节速览 ● 00:00人形机器人进展与人形机器人进展与25年展望年展望 讨论集中于人形机器人作为人工智能终极形态的观点，及其在感知、决策规划和行动系统三大核心系统中的进展。强调特斯拉在整合感知、决策规划和行动系统方面处于核心位置。展望AI技术未来趋势，指出AI agents的发展方向及数字世界与物理交互的融合，同时提及AI终端的迭代升级。 ● 05:00人形机器人：终极形态与商业应用人形机器人：终极形态与商业应用讨论了人形机器人作为AI 最终形态的潜力与挑战，强调了其在交互性、环境适应性及商业接受度方面的优势。提出在技术发展和商业考量下，人形机器人是实现更高智能度和广泛应用的关键。尽管存在中间形态以适应不同场景，但最终目标仍是实现人形机器人。此外，还探讨了未来25年个人信息权的发展趋势。 ● 09:39特斯拉人形机器人技术进展与挑战特斯拉人形机器人技术进展与挑战 特斯拉的人形机器人技术发展依赖于其在自动驾驶领域的先进软件算法，特别是感知能力的提升。尽管在感知方面已取得显著进展，但语言交互等处理能力仍是短板。决策规划能力已足够支撑在不同场景下的应用，但运动控制仍面临数据不足和技术挑战，需要通过真实场景数据收集和神经网络训练来优化。 ● 14:02机器人操作数据采集与模型训练技术机器人操作数据采集与模型训练技术 在机器人操作和数据采集过程中，需要考虑模型训练中的通信要求和零部件设计精度。通过捕捉人的运动控制数据，以及在仿真环境中构建模型，实现对机器人动作的训练和部署。此外，结合视觉识别和仿真技术，分离人的动作与物体，进行单独训练，以适应不同的物体抓取和动作执行。数据采集和模型训练的发展关键在于提高数据量和质量，包括真实数据采集和仿真合成数据，而仿真体系的建设对于提升模型性能至关重要。 ● 18:30特斯拉和英伟达在特斯拉和英伟达在AI领域的竞争与技术创新领域的竞争与技术创新讨论了特斯拉在数据采集、云端训练、模型部署及反馈循环中的竞争优势，包括算力能力与模型调优技术。此 外，提到了特斯拉的人形机器人项目和核心的仿真引擎技术。对于英伟达，关注点在于其进展速度及与厂商的合作研发，特别是针对仿真与实际数据差异的解决，这可能大幅改变行业数据依赖格局。 ● 20:36算法架构的进化及其在汽车和机器人领域的应用算法架构的进化及其在汽车和机器人领域的应用 随着数据量的增加和神经网络训练层数的提升，当前算法架构正从两段式向一站式的端到端解决方案过渡。在汽车和机器人领域，这一转变意味着能够直接训练感知和决策规划的完整模型，从而实现更高水平的智能化。具体到汽车，核心在于通过多数据融合提升模型智能度。机器人方面，利用大模型解决复杂感知和决策，再通过较小模型进行任务拆解和控制。随着技术进步和数据叠加，系统泛化能力有望增强，从而推动算法架构的一体化进程。 ● 24:26特斯拉人形机器人商业化进展与技术迭代特斯拉人形机器人商业化进展与技术迭代特斯拉自2021年8 月起公开展示人形机器人概念以来，展现了快速的技术进展。公司已与供应商就商务协议进行洽谈，并预计到2024年底完成技术方案的固化，随后计划明年年中开始量产。量产初期主要用于数据收集，以优化机器人在不同场景下的智能度。数据收集和模型迭代预计将在2025年显著提升，这将成为推动机器人商业化量产的关键因素。特斯拉在算法（如FSD版本迭代）和多模态感知（包括语言交互）方面的技术进步，为机器人实现更高级的智能能力奠定了基础。 ● 28:09特斯拉算力策略及芯片采购状况分析特斯拉算力策略及芯片采购状况分析特斯拉在自研芯片算力方面遇到挑战，目前主要依赖采购英伟达芯片，并租用甲骨文的云端算力。预计2024 年将大量采购英伟达H100芯片。特斯拉正在研发更高效的芯片，以满足神经网络决策优化和机器人运动控制的高算力需求。此外，还关注哈雷尔芯片的性能，其4.0版本的算力约为400到500TOPS。预计哈雷尔5.0版本将应用于消费级车型，其量产时间和性能提升是未来关注重点。特斯拉的算力策略和芯片选择对其自动驾驶和人形机器人项目具有重要影响。 ● 30:32特斯拉特斯拉FSD V13与人形机器人进展分析与人形机器人进展分析在10月10号的发布会上，特斯拉展示了软件版本V13，计划于2025 年在德州和加州推出完全无人监督的FSD版本。FSEV13的进展可能预示着特斯拉智能度的提升，对处理复杂路况和场景的技术能力有积极影响。此外，关注硬件平台，特别是硬件5.0的采用和成本控制，预期能降低制造成本，提升效率。这不仅对特斯拉的人形机器人项目有正面影响，也有助于后续监管层面的试验和运营场景的拓展。因此，特斯拉FSD的进展被认为可能促进人形机器人领域的进一步发展。 ● 33:43特斯拉引领人形机器人产业发展特斯拉引领人形机器人产业发展讨论认为特斯拉是人形机器人产业中最具引领性的公司，因其技术处于0到1 的突破阶段，且需解决1到10的商业化和量产难题。特斯拉在新能源汽车领域面临的困境，包括交付量增长缓慢和单车成本问题，以及未来产品线和自动驾驶技术的规划，都影响着人形机器人产业的发展。此外，还提到特斯拉在推进全自动驾驶系统（FSD）以及人形机器人原型的开发，显示了公司在技术创新和产业布局上的远见。 要点回顾要点回顾 在在AI发展的脉络中，人形机器人处于什么样的位置？发展的脉络中，人形机器人处于什么样的位置？ 从感知、决策规划和行动系统的整体融合角度看，人形机器人在AI领域的终极形态中占据核心位置。其中，特斯拉正致力于通过神经网络化的方式整合感知、决策规划及行动系统，并在这一过程中发挥着重要作用。 感知领域最近有哪些突破性进展？感知领域最近有哪些突破性进展？ 自2023年底开始，新的AI技术在感知领域取得了显著突破，增强了模型的泛化性和对决策能力的提升。 这一进步使得决策规划环节对原始数据的依赖度降低，可以通过语义方式处理信息，从而推动了AI agent的发展。 AI agent的发展将如何影响数字世界和物理世界的应用？的发展将如何影响数字世界和物理世界的应用？ 在数字世界中，AIagent无需实体交互，仅通过API接口调动数字世界的执行；而在物理世界中，AI agent将配合零部件体系进行具体行动，比如自动驾驶中的方向盘控制和人形机器人各部位的协同运动。 为什么人形机器人被视为为什么人形机器人被视为AI的终极形态？特斯拉为何选择人形机器人的形态进行研发？的终极形态？特斯拉为何选择人形机器人的形态进行研发？ 人形机器人能够实时根据环境变化处理空间信息和语言信息，并给出适应各种环境和复杂动作的执行动作。其形态可以多样化，但做成人的形态有利于与人类实时交互，适应多种环境，且易于被商业化接受和融合。特斯拉选择人形机器人形态是因为目前人类生活的世界是以人视角构建的，人形机器人能以更宽泛的角度理解环境，执行更复杂的动作，如上下楼梯和适应不同地形等。同时，人形设计有助于产品在商业化场景中的匹配和交互适应性。 人形机器人的形态是否是自身智能的终极形态，并且在接下来的人形机器人的形态是否是自身智能的终极形态，并且在接下来的25年内个人信息权的发展会处于什么阶年内个人信息权的发展会处于什么阶段？段？ 我们认为人形机器人其实是自身智能的一个终极形态。对于个人信息权的发展阶段，由于时间跨度较大，我们没有直接给出具体判断，但讨论了技术进步可能会带来的影响。 特斯拉的人形机器人在技术模块和核心链路方面，以及其基于自动驾驶特斯拉的人形机器人在技术模块和核心链路方面，以及其基于自动驾驶FSD的软件算法体系有何作用和的软件算法体系有何作用和现现状？目前决策规划在人形机器人中的进展如何？状？目前决策规划在人形机器人中的进展如何？ 构，提升了感知能力。在环境感知层面，特斯拉已达到较高水平，为决策规划任务打下了基础。然而，人形机器人相较于车辆还需处理语言交互信息，这是目前特斯拉相对较弱的部分，主要依赖SAI group模型的迭代提升。在决策规划方面，FSD已经发展到V12阶段，强调感知、决策规划作为端到端模型的处理能力，显示出更好的适应性和通用性。人形机器人在这部分基于车辆能力有所融合，但在运动控制上存在较大挑战，需要解决复杂的物理学公式以实现力的分布和平衡控制。特斯拉正尝试用神经网络进行训练，但受限于数据量严重不足的问题，行业正在通过真实采集数据（如操作机械臂抓取动作）和仿真环境建设等多种模式积累数据进行训练。 真实采集数据在训练过程中的关键考虑因素有哪些？真实采集数据在训练过程中的关键考虑因素有哪些？ 真实采集数据训练过程中，关键要考虑通信同步要求和零部件设计精度等问题。此外，还有通过捕捉方式采集人的运动控制数据，例如特斯拉使用VR设备捕捉运控数据并在仿真环境中训练模型。同时，仿真环境建设对于数据采集和模型训练也至关重要。 仿真环境在运动控制模型训练中扮演了什么角色？仿真环境在运动控制模型训练中扮演了什么角色？ 仿真环境在运动控制模型训练中起到了构建和优化模型的作用。例如英伟达通过计算机视觉识别人体运动点位数据，构建运动控制模型并在仿真平台上训练后部署到实际机器人上。此外，还有进一步的学术进展，如分离人体动作和物体的处理，实现动作变化和物体变化的独立训练，并最终结合部署。 在机器人技术中，数据采集方面目前面临的主要挑战是什么？在机器人技术中，数据采集方面目前面临的主要挑战是什么？ 目前整个数据采集环节的量还不足够多，是核心问题。大企业和学术界都在努力增加数据量，通过真实采集数据和仿真合成数据两种方式来提升模型准确性。 英伟达在英伟达在AI和机器人的仿真体系中有什么独特优势？和机器人的仿真体系中有什么独特优势？ 英伟达推出的IC sam平台具有独特优势，源于其基于过去游戏开发积累的能力，在仿真和物理引擎构建上有独特技术壁垒，并且在云端训练到端测训练部署的全流程中拥有清晰的开发流程和相应的技术优势。 仿真引擎在机器人技术中的重要性以及现状如何？仿真引擎在机器人技术中的重要性以及现状如何？ 仿真引擎能力至关重要，尤其是解决仿真模型部署到端侧时因拟合差异影响整体模型训练的问题。若英伟达能缩减仿真与真实数据间的差距，仿真的数据量将大幅增加，减少对真实数据的依赖度，从而改变行业格局。 算法架构层面的发展趋势是什么？算法架构层面的发展趋势是什么？ 算法架构