Optimus / 人形机器人归档

• 转发 @i陆三金: 特斯拉人工智能/自动驾驶（AI/Autopilot）软件负责人 Ashok Elluswamy 最新长文《Elon and AI at Tesla》，他表示「这是我决定写的个人说明，旨在解释 Elon 对特斯拉的重要性。虽然写这篇文章的部分原因是考虑到股东投票，但我真的相信我所写的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自动驾驶的主要推动者。他总是推动我们去实现伟大的目标，即使这些想法在当时看来是不可能实现的。举几个例子：

早在 2014 年，自动驾驶汽车就开始在一台小得离谱的计算机上运行，这台计算机只有约 384 KB 的内存和微不足道的计算能力（甚至没有原生浮点运算）。他要求工程团队实现车道保持、变道、车辆纵向控制、曲率等功能。很多人，甚至是团队里的人，都认为这个要求太疯狂了。然而，他从未放弃，并推动团队实现了这一非常困难的目标。2015 年，特斯拉排除万难，交付了世界上第一套自动驾驶系统。第二款最接近的此类产品多年后才推向市场。

2016 年，特斯拉开始在内部完成自动驾驶所需的全部计算机视觉工作，而不再依赖外部供应商。许多人认为，将产品赌在几个月内从零开始开发视觉系统是疯狂的，而其他公司需要十年甚至更长的时间。然而，我们在 11 个月内就实现了这一目标。这是一个具有重要战略意义的举措，它开启了特斯拉强大的人工智能团队的发展之路。

他不仅推动开发强大的人工智能软件，还推动开发功能强大的人工智能硬件。在别人看来只是一家汽车公司的特斯拉，正在制造定制的芯片，以高效运行神经网络。这个最初设计于2017年的硬件，在2019年2月投入生产，与迄今为止推出的硬件相比，仍然极具竞争力。作为参考，这台五年前的人工智能计算机的人工智能推理计算能力大约是最先进的苹果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能够运行建立在最新人工智能技术之上的最新端到端神经网络。

是他将解决自动驾驶问题的赌注押在了视觉和人工智能上，而不是依靠传感器拐杖和高清地图。对于体验过最新版本 FSD 的人来说，也许很明显，它可以看到所有重要的东西，并基于纯粹的视觉来驾驶汽车。然而，早在 2020 年及更早的时候，这对大多数人来说并不明显。事实上，该领域的许多 "专家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的这些选择。我们已经证明他们错了，我们向数以百万计的汽车交付了受监督的 FSD，并证明只要有好的人工智能软件，汽车就能通过看到外面的情况来处理城市驾驶中的复杂问题，如转弯、处理交叉路口、礼让行人等。事实上，我们甚至去掉了雷达和超声波，只关注问题的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始传感器数量最少，但自主能力却比任何量产汽车都强，这几乎是一个悖论。之所以能完成这样一个相反的赌注，完全是因为他对这个问题有着极强的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉启动了人形机器人的研发工作，这同样早于任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明显例子。就像车辆自动驾驶一样，"Optimus"的开发也是为了使其具备能力、可扩展性和成本效益，以便广泛服务于世界。

我还可以继续说下去，但很明显，Elon 是特斯拉在人工智能领域取得成功的关键。正是他对技术的深刻理解、疯狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成为现实世界人工智能领域的领导者。Elon 的技术直觉能够在别人发现之前就做出这些重要的决定，这是无与伦比的。如果没有 Elon 的雄心壮志，特斯拉可能会逐渐萎缩，成为另一家汽车公司。未来，完全自动驾驶的汽车和实用的家用机器人将成为普遍现象，全世界都会认为一切本该如此。在此之前，我们需要 Elon Musk 推动前沿技术的发展，因为他已经看到了这一点。

对于这篇文章，Elon Musk 表示，

「谢谢你，Ashok！

Ashok是第一个加入特斯拉 AI/Autopilot 团队的人，并最终晋升为所有 AI/Autopilot 软件的负责人。

如果没有他和我们出色的团队，我们可能只是另一家寻找自主供应商的汽车公司。

顺便说一句，我从未建议他说什么，我也不知道他写了这篇文章，直到十分钟前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章链接：网页链接

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• 转发 @大D有态度: 好消息是理想AD MAX的全国都能开无图版本Beta 3来了，坏消息是我又痛风了……

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• 转发 @i陆三金: 特斯拉人工智能/自动驾驶（AI/Autopilot）软件负责人 Ashok Elluswamy 最新长文《Elon and AI at Tesla》，他表示「这是我决定写的个人说明，旨在解释 Elon 对特斯拉的重要性。虽然写这篇文章的部分原因是考虑到股东投票，但我真的相信我所写的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自动驾驶的主要推动者。他总是推动我们去实现伟大的目标，即使这些想法在当时看来是不可能实现的。举几个例子：

早在 2014 年，自动驾驶汽车就开始在一台小得离谱的计算机上运行，这台计算机只有约 384 KB 的内存和微不足道的计算能力（甚至没有原生浮点运算）。他要求工程团队实现车道保持、变道、车辆纵向控制、曲率等功能。很多人，甚至是团队里的人，都认为这个要求太疯狂了。然而，他从未放弃，并推动团队实现了这一非常困难的目标。2015 年，特斯拉排除万难，交付了世界上第一套自动驾驶系统。第二款最接近的此类产品多年后才推向市场。

2016 年，特斯拉开始在内部完成自动驾驶所需的全部计算机视觉工作，而不再依赖外部供应商。许多人认为，将产品赌在几个月内从零开始开发视觉系统是疯狂的，而其他公司需要十年甚至更长的时间。然而，我们在 11 个月内就实现了这一目标。这是一个具有重要战略意义的举措，它开启了特斯拉强大的人工智能团队的发展之路。

他不仅推动开发强大的人工智能软件，还推动开发功能强大的人工智能硬件。在别人看来只是一家汽车公司的特斯拉，正在制造定制的芯片，以高效运行神经网络。这个最初设计于2017年的硬件，在2019年2月投入生产，与迄今为止推出的硬件相比，仍然极具竞争力。作为参考，这台五年前的人工智能计算机的人工智能推理计算能力大约是最先进的苹果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能够运行建立在最新人工智能技术之上的最新端到端神经网络。

是他将解决自动驾驶问题的赌注押在了视觉和人工智能上，而不是依靠传感器拐杖和高清地图。对于体验过最新版本 FSD 的人来说，也许很明显，它可以看到所有重要的东西，并基于纯粹的视觉来驾驶汽车。然而，早在 2020 年及更早的时候，这对大多数人来说并不明显。事实上，该领域的许多 "专家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的这些选择。我们已经证明他们错了，我们向数以百万计的汽车交付了受监督的 FSD，并证明只要有好的人工智能软件，汽车就能通过看到外面的情况来处理城市驾驶中的复杂问题，如转弯、处理交叉路口、礼让行人等。事实上，我们甚至去掉了雷达和超声波，只关注问题的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始传感器数量最少，但自主能力却比任何量产汽车都强，这几乎是一个悖论。之所以能完成这样一个相反的赌注，完全是因为他对这个问题有着极强的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉启动了人形机器人的研发工作，这同样早于任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明显例子。就像车辆自动驾驶一样，"Optimus"的开发也是为了使其具备能力、可扩展性和成本效益，以便广泛服务于世界。

我还可以继续说下去，但很明显，Elon 是特斯拉在人工智能领域取得成功的关键。正是他对技术的深刻理解、疯狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成为现实世界人工智能领域的领导者。Elon 的技术直觉能够在别人发现之前就做出这些重要的决定，这是无与伦比的。如果没有 Elon 的雄心壮志，特斯拉可能会逐渐萎缩，成为另一家汽车公司。未来，完全自动驾驶的汽车和实用的家用机器人将成为普遍现象，全世界都会认为一切本该如此。在此之前，我们需要 Elon Musk 推动前沿技术的发展，因为他已经看到了这一点。

对于这篇文章，Elon Musk 表示，

「谢谢你，Ashok！

Ashok是第一个加入特斯拉 AI/Autopilot 团队的人，并最终晋升为所有 AI/Autopilot 软件的负责人。

如果没有他和我们出色的团队，我们可能只是另一家寻找自主供应商的汽车公司。

顺便说一句，我从未建议他说什么，我也不知道他写了这篇文章，直到十分钟前我才看到！」

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《北京发布》也发了这个消息，表示「将出台人形机器人三年行动计划」。

#42how##新能源汽车##小米汽车#

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• 转发 @42号车库: 华为车 BU 正在面向全球招募天才少年。

这次招募主要是为了解决五大课题，都是与智能驾驶相关：

• 端到端智能驾驶模型。

• 智驾感知大模型。

• AI 端到端控车技术研究。

• 大模型赋能规控能力涌现。

• 端到端自动驾驶大模型仿真测试验证。

华为表示，这次招聘不限学历，不限学校，主要是集中在计算机、机器人、AI、电子通信和控制等领域。

#42how##新能源汽车##华为#

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上海储能超级工厂正式开工🎙
Model Y成为2023年全球最畅销车型
赛博越野旅行车从科幻驶入现实📐

FSD里程超20亿公里📍
Robotaxi将于8月8日发布
与车同源的人形机器人Optimus再进化🤖

只有永不放弃地加速前进
完全可持续的明天才能终将抵达🌏

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据 The Information 消息，马斯克最近告诉投资者，他的人工智能初创公司 xAI 正计划建造一台超级计算机，为其下一版人工智能聊天机器人 Grok 提供动力。

马斯克说，他希望在 2025 年秋天之前让这台拟议中的超级计算机运行起来，xAI 还可能会与甲骨文合作，开发这台大型计算机。

#42how##新能源汽车##马斯克#

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开工仪式上，特斯拉公司高级副总裁朱晓彤表示“特斯拉致力于用颠覆性技术解决出行和能源领域的根本性问题，形成电动车、储能产品、人工智能和机器人领域全产业链垂直整合的创新技术综合体。特斯拉的储能业务作为其多元化战略的重要组成部分，正以其领先的技术和创新的产品引领着全球储能市场的发展。上海储能超级工厂的开工，无疑将进一步巩固特斯拉在储能领域的领先地位，并推动全球绿色能源产业的进步和发展。”

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据《electrek》报道，特斯拉 AI 规划负责人 Paril Jain 宣布离职。

Paril Jain 于特斯拉工作了 9 年，在自动驾驶、训练模型、人形机器人等方面为特斯拉做出了突出的贡献。

虽然特斯拉近期在全球开展的裁员严重打击了士气，但 Paril Jain 的离开却另有原因。他表示，如果不是为了满足心中渴望的话，自己会在特斯拉工作更长的时间。而其所渴望的就是打造机器人。

Paril Jain 与 Twitch、Cruise 的联合创始人 Kyle Vogt 创立了一家叫做「The Bot Company」的公司。Paril Jain 认为自己过去十年来一直在打造机器人，现在已经到了在「The Bot Company」将机器人提升到更高水平的时候了。

至于特斯拉，Paril Jain 则表示特斯拉打造了市场上最好的自动驾驶产品，特斯拉本身也正处于令人惊叹的发展轨道上。

#新能源汽车##42how##特斯拉#

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首先看 GPT-4o，这是 OpenAI 最新的旗舰模型。

• 最重要的 feature 是多模态感知，包含了文字、视觉感知以及声音，目标就是让 GPT 变得好用。
• 此前语音版 GPT 其实分成了语音转文字、GPT 生成、文字转声音几个步骤。但是在 GPT-4o 当中，声音、文字、图像的推理都是原生融合的。
• 免费版用户可用，付费版用户有更大的容量。
• 如今，已经有超过 1 亿用户在使用 ChatGPT。GPT-4o支持 50 种语言，语言种类覆盖 97% 互联网用户。
• GPT-4o API 也有提升，2 倍速度提升，降价 50%。

接下来是演示环节，总结看大概这样几个能力：

• 实时语音对话有很大的升级，不需要等待模型反应完成，想说随时说，可以随时打断。（图二）
• 实时语音是有语气和音色的。现场主持人让 GPT 讲一个睡前故事，语音可以讲得 drama 一些，也可以学习机器人发音，还能边唱边讲故事。（图三）
• 摄像头视觉感知。现场演示了聊天的同时调用手机摄像头，解一道方程题。甚至增加难度，不让 GPT 直接告诉你答案，让它一步一步教你如何计算。（图四）在纸上写 I ❤️ ChatGPT，也能识别，GPT 会跟你说句感谢。（图五）如果调用前置摄像头，GPT 还会感知你的表情，从而判断你的心情。
• 语音对话实时翻译，只需要跟手机说，现在你听到英文，就帮我翻译成意大利文，听到意大利文，就帮我翻译成英文。这样两个不通语言的人就能直接对话。

今天现场还发布了 ChatGPT 桌面端 app。桌面 app 同样是支持实时聊天，GPT 可以阅读屏幕，利用 GPT-4o 的能力现场解决编程问题。

如果共享一个折线图，GPT 也会告诉你折线图上可以得出的关键结论。（图六）

发布会最后，OpenAI 感谢老黄和英伟达造出很强的 GPU，才能实现这些功能😂

另外，整个发布会用 iPhone 和 MacBook Pro 演示，已经开始期待下个月的 WWDC了🧐

#42how##chatgpt##openai发布gpt4o#

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“我们希望建立第一个月球铁路系统，该系统将在月球上提供可靠、自主和高效的有效载荷运输，”美国宇航局喷气推进实验室的伊桑·沙勒（Ethan Schaler）在一篇文章中表示。

该团队提议开发一种名为“轨道上的灵活悬浮”（FLOAT）的系统，以满足这些运输需求。FLOAT系统将使用悬浮在轨道上的无动力磁性机器人。

该系统将在基地周围将有效载荷运送到着陆区和其他前哨站。其目的是从采矿地点运输月球土壤，用于开采或建设。

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• 转发 @特斯拉: 特斯拉不止于车

人工智能与机器人再进化🦾
与车同源🤖️端到端神经网络技术实时训练
@ElonMusk ：特斯拉今年将投入100亿美元用于人工智能开发⚡️

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Wayve 是一家成立于 2017 年，来自英国的自动驾驶公司。最早应用端到端进行自动驾驶研究的便有 Wayve。

近日，Wayve 已经完成了由软银集团领投，英伟达和微软跟投，融资总额达 10.5 亿美元的 C 轮融资。

根据官方信息，融来的 10.5 亿美元，Wayve 将用来研发拥有具身智能，即能够像人一样与人类、驾驶环境等外界信息互动的可量产自动驾驶产品，从而进一步提高自动驾驶系统的安全性和可用性。

目前，Wayve 已经在今年 4 月份推出了一个自动驾驶模型 —— LINGO-2，它可以一边运行自动驾驶决策，一边把决策的原因、规划通过语音向用户表达出来。

与此同时，LINGO-2 也可以通过捕捉分析用户的语言，进而实时调整驾驶决策，比如用户通过语言来操控车辆靠边停车、左右转等。

不过就像阿西莫夫提出的机器人三大法则一样，LINGO-2 也需要在理解用户指令的前提下，不能伤害其他人、不能违反交通规则等。但在这一方面，LINGO-2 还需要继续提高算力、加大训练才能平衡好用户指令和物理环境之间的矛盾与统一。

值得一提的是，伴随着英伟达对这次 Wayve 融资的参与，算力、训练的问题也得到了很大的帮助。英伟达汽车业务副总裁 Rishi Dhall 表示， Wayve 正在基于 DRIVE Orin、 DRIVE Thor 以及英伟达 Blackwell 架构研发下一代的应用系统。

另外，微软的 Dominik Wee 也表示，通过利用微软的超级计算能力和云计算技术，Wayve 可以实现更安全、更方便的自动驾驶体验。

#新能源汽车##42how#

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#新能源汽车##42how#42号车库的微博视频

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官方介绍是：

在过去的几个月里，我们出色的制造团队为我们制造了更多的机器人，以便我们进行工作并收集人工智能数据！

我们训练并部署了一个神经网络，允许Optimus开始执行有用的任务，例如从传送带上捡起电池单体并精确地将它们插入托盘中。

这个神经网络完全端到端运行，这意味着它只消耗来自机器人的2D摄像头以及板载的本体感知传感器的视频，并直接产生关节控制序列。它完全在机器人的嵌入式全自动驾驶(FSD)计算机上运行，由板载电池供电。它的设计是，一个单一的神经网络可以执行多个任务，随着我们在训练过程中添加更多多样化的数据。

虽然目前还不是完美的，并且速度还有点慢，但我们正在看到越来越高的成功率和更少的失误。我们也在训练Optimus从失败案例中恢复，并看到自发的校正发生。

我们已经在其中一家工厂部署了几个机器人，它们正在实际的工作站上每天进行测试并不断改进！

Optimus现在也定期在办公室里长时间走动而不会摔倒 :)

我们正在进行更多的工作，以使其移动得更快，同时处理更多不利的地形 - 所有这些都不影响它的人性化特性。我们还专注于整个车队的可重复性，训练神经网络处理动态校准和小的机器人间差异。

很快会有更多更新！

tesla.com/ai 常岩CY的微博视频

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人工智能与机器人、可持续能源和电动车公司

从锂精炼到锂电池🔋
再到超过600万辆电动车🚗及其服务网络
只是特斯拉业务价值网络的冰山一角

完全自动驾驶能力（驾驶员监督版）
及其背后的人工智能计算🤖
与人形机器人的底层技术一脉相通[666]

可持续能源的发电、储电和售电环节⚡正在特斯拉的太阳能、储能以及Autobidder电力实时交易和控制平台的业务网络中形成闭环✊

每一项技术的突破
都将加速世界向可持续能源的转变！

via 特斯拉的微博

截至 2023 年底，小米全球授权专利数已超 3.7 万件，已申请正在审查的还有 3 万件。

已授权专利中，人工智能领域超过 1,500 件，智能驾驶 210 多件，仿生机器人 190 多件。

#42how##新能源汽车##小米su7#

via 42号车库的微博

via FIRE 了安築

• 转发 @特斯拉: #特斯拉入华十周年#

感谢超过170万名特斯拉车主
感谢2000万+新能源车主
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电动车只是一个起点🚘
完全自动驾驶、储能电池、人形机器人……
把美好的愿景变成现实
把地球变成可持续能源驱动的星球🌏

十年踪迹十年心，一路向阳待花期！

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via 特斯拉的微博

• 年底之前会让 Optimus 在特斯拉工厂里进行有限的生产活动，Optimus 比其他现有业务都有更大的价值

#新能源汽车##42how##特斯拉2024年Q1财报#

via 42号车库的微博

• 转发 @特斯拉: #特斯拉入华十周年#

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