5月7日消息,特斯拉近日发布了其机器人Optimus的最新视频,展示了该机器人在工厂环境中进行电池分拣工作的场景。令人瞩目的是,Optimus在执行这项任务时完全自主,全程无需人为干预。

  据本站了解,Optimus机器人的手部设计备受赞誉。英伟达科学家Jim Fan对其评价颇高,指出Optimus的手部不仅具备触觉感应,还拥有高达11个自由度(DoF),远超行业普遍的5-6个自由度。此外,其手部设计坚固耐用,能够承受大量物体交互,减少了维护需求。马斯克还透露,今年晚些时候,Optimus手的自由度将达到22个,进一步提升其灵巧性。

  除了手部设计的亮点,特斯拉还罕见地公布了Optimus的训练详情。据悉,特斯拉为Optimus部署了一个端到端的神经网络来训练分拣电池的任务。该神经网络完全在机器人的嵌入式FSD计算机上运行,并由机载电池供电。训练数据则通过人类戴着VR眼镜和手套进行远程操作来采集。这种方法不仅保持了极低的延迟,还使得人类能够对自己的动作和机器人的动作进行精确的校准。

  此外,特斯拉工程师表示,随着训练过程中添加更多不同的数据,单个神经网络可以执行多个任务。目前,特斯拉已经在其中一家工厂部署了几个Optimus机器人,它们每天都在真实的工作站接受测试并不断改进。

  与此同时,Jim Fan的实验室也展示了其新进展--让机器狗踩着瑜伽球行走。这项技能的训练方法与特斯拉Optimus截然不同,完全在模拟环境中进行,然后零样本迁移到真实世界中,无需微调即可直接运行。这背后是团队新推出的DrEureka技术,它自动化了从新技能学习到现实世界部署的流程。

  特斯拉的Optimus机器人和Jim Fan实验室的机器狗都展示了机器人在不同领域的新进展和应用潜力。