Optimus / 人形機器人歸檔

• 轉發 @大D有態度: 好消息是理想AD MAX的全國都能開無圖版本Beta 3來了，壞消息是我又痛風了……

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• 轉發 @i陸三金: 特斯拉人工智能/自動駕駛（AI/Autopilot）軟件負責人 Ashok Elluswamy 最新長文《Elon and AI at Tesla》，他表示「這是我決定寫的個人説明，旨在解釋 Elon 對特斯拉的重要性。雖然寫這篇文章的部分原因是考慮到股東投票，但我真的相信我所寫的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自動駕駛的主要推動者。他總是推動我們去實現偉大的目標，即使這些想法在當時看來是不可能實現的。舉幾個例子：

早在 2014 年，自動駕駛汽車就開始在一台小得離譜的計算機上運行，這台計算機只有約 384 KB 的內存和微不足道的計算能力（甚至沒有原生浮點運算）。他要求工程團隊實現車道保持、變道、車輛縱向控制、曲率等功能。很多人，甚至是團隊裏的人，都認為這個要求太瘋狂了。然而，他從未放棄，並推動團隊實現了這一非常困難的目標。2015 年，特斯拉排除萬難，交付了世界上第一套自動駕駛系統。第二款最接近的此類產品多年後才推向市場。

2016 年，特斯拉開始在內部完成自動駕駛所需的全部計算機視覺工作，而不再依賴外部供應商。許多人認為，將產品賭在幾個月內從零開始開發視覺系統是瘋狂的，而其他公司需要十年甚至更長的時間。然而，我們在 11 個月內就實現了這一目標。這是一個具有重要戰略意義的舉措，它開啓了特斯拉強大的人工智能團隊的發展之路。

他不僅推動開發強大的人工智能軟件，還推動開發功能強大的人工智能硬件。在別人看來只是一家汽車公司的特斯拉，正在製造定製的芯片，以高效運行神經網絡。這個最初設計於2017年的硬件，在2019年2月投入生產，與迄今為止推出的硬件相比，仍然極具競爭力。作為參考，這台五年前的人工智能計算機的人工智能推理計算能力大約是最先進的蘋果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能夠運行建立在最新人工智能技術之上的最新端到端神經網絡。

是他將解決自動駕駛問題的賭注押在了視覺和人工智能上，而不是依靠傳感器枴杖和高清地圖。對於體驗過最新版本 FSD 的人來説，也許很明顯，它可以看到所有重要的東西，並基於純粹的視覺來駕駛汽車。然而，早在 2020 年及更早的時候，這對大多數人來説並不明顯。事實上，該領域的許多 "專家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的這些選擇。我們已經證明他們錯了，我們向數以百萬計的汽車交付了受監督的 FSD，並證明只要有好的人工智能軟件，汽車就能通過看到外面的情況來處理城市駕駛中的複雜問題，如轉彎、處理交叉路口、禮讓行人等。事實上，我們甚至去掉了雷達和超聲波，只關注問題的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始傳感器數量最少，但自主能力卻比任何量產汽車都強，這幾乎是一個悖論。之所以能完成這樣一個相反的賭注，完全是因為他對這個問題有着極強的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉啓動了人形機器人的研發工作，這同樣早於任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明顯例子。就像車輛自動駕駛一樣，"Optimus"的開發也是為了使其具備能力、可擴展性和成本效益，以便廣泛服務於世界。

我還可以繼續説下去，但很明顯，Elon 是特斯拉在人工智能領域取得成功的關鍵。正是他對技術的深刻理解、瘋狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成為現實世界人工智能領域的領導者。Elon 的技術直覺能夠在別人發現之前就做出這些重要的決定，這是無與倫比的。如果沒有 Elon 的雄心壯志，特斯拉可能會逐漸萎縮，成為另一家汽車公司。未來，完全自動駕駛的汽車和實用的家用機器人將成為普遍現象，全世界都會認為一切本該如此。在此之前，我們需要 Elon Musk 推動前沿技術的發展，因為他已經看到了這一點。

對於這篇文章，Elon Musk 表示，

「謝謝你，Ashok！

Ashok是第一個加入特斯拉 AI/Autopilot 團隊的人，並最終晉升為所有 AI/Autopilot 軟件的負責人。

如果沒有他和我們出色的團隊，我們可能只是另一家尋找自主供應商的汽車公司。

順便説一句，我從未建議他説什麼，我也不知道他寫了這篇文章，直到十分鐘前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章鏈接：網頁鏈接

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《北京發佈》也發了這個消息，表示「將出台人形機器人三年行動計劃」。

#42how##新能源汽車##小米汽車#

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• 轉發 @42號車庫: 華為車 BU 正在面向全球招募天才少年。

這次招募主要是為了解決五大課題，都是與智能駕駛相關：

• 端到端智能駕駛模型。

• 智駕感知大模型。

• AI 端到端控車技術研究。

• 大模型賦能規控能力湧現。

• 端到端自動駕駛大模型仿真測試驗證。

華為表示，這次招聘不限學歷，不限學校，主要是集中在計算機、機器人、AI、電子通信和控制等領域。

#42how##新能源汽車##華為#

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上海儲能超級工廠正式開工🎙
Model Y成為2023年全球最暢銷車型
賽博越野旅行車從科幻駛入現實📐

FSD里程超20億公里📍
Robotaxi將於8月8日發佈
與車同源的人形機器人Optimus再進化🤖

只有永不放棄地加速前進
完全可持續的明天才能終將抵達🌏

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據 The Information 消息，馬斯克最近告訴投資者，他的人工智能初創公司 xAI 正計劃建造一台超級計算機，為其下一版人工智能聊天機器人 Grok 提供動力。

馬斯克説，他希望在 2025 年秋天之前讓這台擬議中的超級計算機運行起來，xAI 還可能會與甲骨文合作，開發這台大型計算機。

#42how##新能源汽車##馬斯克#

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開工儀式上，特斯拉公司高級副總裁朱曉彤表示“特斯拉致力於用顛覆性技術解決出行和能源領域的根本性問題，形成電動車、儲能產品、人工智能和機器人領域全產業鏈垂直整合的創新技術綜合體。特斯拉的儲能業務作為其多元化戰略的重要組成部分，正以其領先的技術和創新的產品引領着全球儲能市場的發展。上海儲能超級工廠的開工，無疑將進一步鞏固特斯拉在儲能領域的領先地位，並推動全球綠色能源產業的進步和發展。”

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據《electrek》報道，特斯拉 AI 規劃負責人 Paril Jain 宣佈離職。

Paril Jain 於特斯拉工作了 9 年，在自動駕駛、訓練模型、人形機器人等方面為特斯拉做出了突出的貢獻。

雖然特斯拉近期在全球開展的裁員嚴重打擊了士氣，但 Paril Jain 的離開卻另有原因。他表示，如果不是為了滿足心中渴望的話，自己會在特斯拉工作更長的時間。而其所渴望的就是打造機器人。

Paril Jain 與 Twitch、Cruise 的聯合創始人 Kyle Vogt 創立了一家叫做「The Bot Company」的公司。Paril Jain 認為自己過去十年來一直在打造機器人，現在已經到了在「The Bot Company」將機器人提升到更高水平的時候了。

至於特斯拉，Paril Jain 則表示特斯拉打造了市場上最好的自動駕駛產品，特斯拉本身也正處於令人驚歎的發展軌道上。

#新能源汽車##42how##特斯拉#

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首先看 GPT-4o，這是 OpenAI 最新的旗艦模型。

• 最重要的 feature 是多模態感知，包含了文字、視覺感知以及聲音，目標就是讓 GPT 變得好用。
• 此前語音版 GPT 其實分成了語音轉文字、GPT 生成、文字轉聲音幾個步驟。但是在 GPT-4o 當中，聲音、文字、圖像的推理都是原生融合的。
• 免費版用户可用，付費版用户有更大的容量。
• 如今，已經有超過 1 億用户在使用 ChatGPT。GPT-4o支持 50 種語言，語言種類覆蓋 97% 互聯網用户。
• GPT-4o API 也有提升，2 倍速度提升，降價 50%。

接下來是演示環節，總結看大概這樣幾個能力：

• 實時語音對話有很大的升級，不需要等待模型反應完成，想説隨時説，可以隨時打斷。（圖二）
• 實時語音是有語氣和音色的。現場主持人讓 GPT 講一個睡前故事，語音可以講得 drama 一些，也可以學習機器人發音，還能邊唱邊講故事。（圖三）
• 攝像頭視覺感知。現場演示了聊天的同時調用手機攝像頭，解一道方程題。甚至增加難度，不讓 GPT 直接告訴你答案，讓它一步一步教你如何計算。（圖四）在紙上寫 I ❤️ ChatGPT，也能識別，GPT 會跟你説句感謝。（圖五）如果調用前置攝像頭，GPT 還會感知你的表情，從而判斷你的心情。
• 語音對話實時翻譯，只需要跟手機説，現在你聽到英文，就幫我翻譯成意大利文，聽到意大利文，就幫我翻譯成英文。這樣兩個不通語言的人就能直接對話。

今天現場還發布了 ChatGPT 桌面端 app。桌面 app 同樣是支持實時聊天，GPT 可以閲讀屏幕，利用 GPT-4o 的能力現場解決編程問題。

如果共享一個折線圖，GPT 也會告訴你折線圖上可以得出的關鍵結論。（圖六）

發佈會最後，OpenAI 感謝老黃和英偉達造出很強的 GPU，才能實現這些功能😂

另外，整個發佈會用 iPhone 和 MacBook Pro 演示，已經開始期待下個月的 WWDC了🧐

#42how##chatgpt##openai發佈gpt4o#

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“我們希望建立第一個月球鐵路系統，該系統將在月球上提供可靠、自主和高效的有效載荷運輸，”美國宇航局噴氣推進實驗室的伊桑·沙勒（Ethan Schaler）在一篇文章中表示。

該團隊提議開發一種名為“軌道上的靈活懸浮”（FLOAT）的系統，以滿足這些運輸需求。FLOAT系統將使用懸浮在軌道上的無動力磁性機器人。

該系統將在基地周圍將有效載荷運送到着陸區和其他前哨站。其目的是從採礦地點運輸月球土壤，用於開採或建設。

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• 轉發 @特斯拉: 特斯拉不止於車

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Wayve 是一家成立於 2017 年，來自英國的自動駕駛公司。最早應用端到端進行自動駕駛研究的便有 Wayve。

近日，Wayve 已經完成了由軟銀集團領投，英偉達和微軟跟投，融資總額達 10.5 億美元的 C 輪融資。

根據官方信息，融來的 10.5 億美元，Wayve 將用來研發擁有具身智能，即能夠像人一樣與人類、駕駛環境等外界信息互動的可量產自動駕駛產品，從而進一步提高自動駕駛系統的安全性和可用性。

目前，Wayve 已經在今年 4 月份推出了一個自動駕駛模型 —— LINGO-2，它可以一邊運行自動駕駛決策，一邊把決策的原因、規劃通過語音向用户表達出來。

與此同時，LINGO-2 也可以通過捕捉分析用户的語言，進而實時調整駕駛決策，比如用户通過語言來操控車輛靠邊停車、左右轉等。

不過就像阿西莫夫提出的機器人三大法則一樣，LINGO-2 也需要在理解用户指令的前提下，不能傷害其他人、不能違反交通規則等。但在這一方面，LINGO-2 還需要繼續提高算力、加大訓練才能平衡好用户指令和物理環境之間的矛盾與統一。

值得一提的是，伴隨着英偉達對這次 Wayve 融資的參與，算力、訓練的問題也得到了很大的幫助。英偉達汽車業務副總裁 Rishi Dhall 表示， Wayve 正在基於 DRIVE Orin、 DRIVE Thor 以及英偉達 Blackwell 架構研發下一代的應用系統。

另外，微軟的 Dominik Wee 也表示，通過利用微軟的超級計算能力和雲計算技術，Wayve 可以實現更安全、更方便的自動駕駛體驗。

#新能源汽車##42how#

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官方介紹是：

在過去的幾個月裏，我們出色的製造團隊為我們製造了更多的機器人，以便我們進行工作並收集人工智能數據！

我們訓練並部署了一個神經網絡，允許Optimus開始執行有用的任務，例如從傳送帶上撿起電池單體並精確地將它們插入托盤中。

這個神經網絡完全端到端運行，這意味着它只消耗來自機器人的2D攝像頭以及板載的本體感知傳感器的視頻，並直接產生關節控制序列。它完全在機器人的嵌入式全自動駕駛(FSD)計算機上運行，由板載電池供電。它的設計是，一個單一的神經網絡可以執行多個任務，隨着我們在訓練過程中添加更多多樣化的數據。

雖然目前還不是完美的，並且速度還有點慢，但我們正在看到越來越高的成功率和更少的失誤。我們也在訓練Optimus從失敗案例中恢復，並看到自發的校正發生。

我們已經在其中一家工廠部署了幾個機器人，它們正在實際的工作站上每天進行測試並不斷改進！

Optimus現在也定期在辦公室裏長時間走動而不會摔倒 :)

我們正在進行更多的工作，以使其移動得更快，同時處理更多不利的地形 - 所有這些都不影響它的人性化特性。我們還專注於整個車隊的可重複性，訓練神經網絡處理動態校準和小的機器人間差異。

很快會有更多更新！

tesla.com/ai 常巖CY的微博視頻

via 常巖CY的微博

人工智能與機器人、可持續能源和電動車公司

從鋰精煉到鋰電池🔋
再到超過600萬輛電動車🚗及其服務網絡
只是特斯拉業務價值網絡的冰山一角

完全自動駕駛能力（駕駛員監督版）
及其背後的人工智能計算🤖
與人形機器人的底層技術一脈相通[666]

可持續能源的發電、儲電和售電環節⚡正在特斯拉的太陽能、儲能以及Autobidder電力實時交易和控制平台的業務網絡中形成閉環✊

每一項技術的突破
都將加速世界向可持續能源的轉變！

via 特斯拉的微博

截至 2023 年底，小米全球授權專利數已超 3.7 萬件，已申請正在審查的還有 3 萬件。

已授權專利中，人工智能領域超過 1,500 件，智能駕駛 210 多件，仿生機器人 190 多件。

#42how##新能源汽車##小米su7#

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via FIRE 了安築

• 轉發 @特斯拉: #特斯拉入華十週年#

感謝超過170萬名特斯拉車主
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加速世界向可持續能源的轉變
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via 特斯拉的微博

• 年底之前會讓 Optimus 在特斯拉工廠裏進行有限的生產活動，Optimus 比其他現有業務都有更大的價值

#新能源汽車##42how##特斯拉2024年Q1財報#

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• 轉發 @特斯拉: #特斯拉入華十週年#

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via 小特叔叔的微博

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小米SU7首批交付時，我們就是在小米汽車工廠的交付中心提到了熔岩橙SU7，場地太大，以至於都要坐接駁車通行，但如果有一天你來參觀小米工廠，你就會發現，交付中心只不過是「冰山一角」。

此次我們打入小米工廠內部，發現「大」根本不值一提，快準狠的機器人生產力才是決勝的殺招。從宣佈造車到如今每76秒下線一輛小米SU7，小米僅僅用了三年的時間，這家工廠究竟有什麼魔力？相信看完這期視頻，你就能找到答案。

via 常巖CY的微博

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