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当地时间24日，特斯拉机器人官方账号特斯拉更新了“具身智能首秀”。
特斯拉在介绍中表示，人形机器人（擎天柱）已经可以独立对物品进行分类，其神经网络训练是“完全端到端”的——可以实现视频信号输入和控制信号输出。
视频中，特斯拉机器人展示了视觉自校准、颜色分类任务以及保持一只脚平衡的能力。 它在感知、大脑、运动、控制等方面有很多亮点：
在感知方面，通过视觉感知和关节位置编码器，可以自动校准肢体，准确定位肢体的空间位置。
大脑方面，凭借纯视觉技术和完全本地部署的神经网络，可以快速适应环境并完成多项任务。
它将蓝色和绿色的积木分类到相应颜色的托盘中。 即使有人在抓取积木的同时打乱了积木，它也能立即调整适应新的环境，继续对积木进行排序。 同时，它还可以将翻倒的积木拉直，执行“洗牌排序积木”等新任务。
在运动控制能力方面，它可以精确地抓取物体。 做出动作时，机器人的四肢、躯干、手指动作极其灵活，接近人类。 此外，它还可以进行多种单腿支撑运动伸展动作，并能在伸展的同时保持躯干平衡。
值得注意的是，特斯拉端到端模型的输入端是视频信号，即图像和音频信号的混合输入，但这次演示表明其识别部分的神经网络算法仅使用视觉信息。
中信证券认为，特斯拉V12自动驾驶算法系统无论应用于人形机器人还是汽车都是可行的，有利于加速识别算法的泛化能力。 由于特斯拉展示了机器人端到端技术路线的可能性，因此该解决方案与其 FSD 操作模型类似。 FSD和Dojo的成功经验有望加快机器人的迭代速度，从单任务扩展到多任务。
从环节来看，（1）输入端，分析人士指出，特斯拉此次演示的图像识别，可以用2D和3D摄像头来实现。 选择的核心是成本控制因素。 国内视觉镜头、摄像头等核心零部件零部件厂商已经具备此类产品的生产能力，产品配套方案和产品性价比值得关注。
(2)输出端，特斯拉仿人机器人的输出端是信号和姿态控制。 关节、传感器和控制系统对于输出端的稳定性至关重要。 该领域有很多选择，不同的制造商预计会以不同的价格范围出售。 领导。
（3）在算法方面，端到端框架可以直接从原始输入端训练到最终输出端，无需手动特征工程或中间阶段处理。 虽然该视频没有展示其具体算法，但根据其输入输出信息，建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。
（4）硬件方面，视频展示了特斯拉机器人的静态运动控制稳定性以及用于控制平衡的IMU的高精度，并且关节模块中的“双编码器”并没有太大阻碍。 缺点是灵巧手中的编码器精度也很高。 IMU、编码器等传感环节的重要性日益显现。
在具体标的方面，浙商证券看好仿人机器人产业化大势，重点关注仿人机器人核心零部件制造龙头。
电机：鸣志电机、关注汇川技术、江苏雷力、英科股份、伟创电气等；
丝杠：恒力液压、昌盛轴承、五洲新年、关注贝斯特、鼎智科技、日发精机、秦川机床等；
减速机：双环传动、格林谐波、中利德、上海机电、汉宇集团、丰力智能、大族激光、昊志机电等；
传感器：华仪科技、科力传感、汉威科技、新动联科等；
控制器：华中数控、博中精工、关注新星、埃夫特、英威腾等；
轻量化：精工科技、中复神鹰、吉林化纤、吉林碳谷等；
集成：三花智控、拓普集团等；
机器人整机：埃斯顿、博实股份、新松机器人等；
特种机器人：精品特种设备。
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