特斯拉机器人全面进化!感知、大脑、运动控制能力升级 端到端方案初现成效

中信证券认为,特斯拉V12自动驾驶的算法体系同时应用于人形机器人及汽车是可行的,且有利于加速提升识别算法的泛化能力。随着特斯拉展示了机器人端到端技术路线可能性,该方案与其FSD的运行模式类似,FSD以及Dojo的成功经验有望加速机器人迭代速度,由单一任务向多任务拓展。

分环节来看,(1)在输入端,分析师指出,本次特斯拉展现的图像识别,2D及3D相机都可实现,选配核心为成本控制因素,国内视觉镜头及相机等核心零部件厂商已具备此类产品生产能力,产品配套方案及产品性价比值得关注。

(2)在输出端,特斯拉人形机器人输出端为信号及姿态控制,关节、传感器、控制系统对输出端稳定性至关重要,此领域可选方案较多,不同厂商有望在不同价格段占据优势。

(3)在算法端,端到端框架能够直接从原始输入端到最终输出端进行训练,无需进行手动特征工程或中间阶段处理。尽管此视频未展示其具体算法,但基于其输入输出信息,建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。

(4)在硬件端,视频展现出特斯拉机器人的静态运动控制稳定性及用以控制平衡的IMU的较高精度,且关节模组中的“双编码器”并非存在阻滞性较强的缺点,灵巧手中的编码器也同样具备较高精度。IMU、编码器等传感环节的重要性愈发显现。

落实到具体标的上,浙商证券看好人形机器人产业化大趋势,聚焦人形机器人核心部件制造龙头。

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