特斯拉人形机器人亮相，与FSD算法打通

在机器人领域，特斯拉的人形机器人一直备受关注。

2021 年，在「特斯拉 AI 日」上，马斯克发布了特斯拉的通用机器人计划，并用图片展示了人形机器人 Tesla Bot 的大致形态。

2021 年马斯克在「特斯拉 AI 日」上展示了 Tesla Bot 的大致形态。

但当时的 Tesla Bot 只是个概念，动作展示部分是由工作人员穿着特制的紧身服装，扮成机器人的模样表演了一段舞蹈。一年后在 2022「特斯拉 AI 日」上，人形机器人擎天柱（Optimus）实体亮相，缓缓走出并和观众打了个招呼。

2022 年 Optimus 在「特斯拉 AI 日」上亮相。初次亮相的 Optimus 在没有连线或者后援的情况下，只能简单走几步。最近，在特斯拉股东大会上，马斯克又展示了 Tesla Bot 的最新进展。现在 Tesla Bot 已经可以流畅行走了：

几个机器人一起往前行走：

特斯拉的人形机器人灵活抓取放下物体：

从概念到基本具备行走和抓取物体的能力，我们来看一下特斯拉两年来做了哪些技术改进。

在感知层面，特斯拉的一个重要技术是Occupancy Network (占据网络)，用于对3D空间中一些长尾障碍物的检测，来估测障碍物的位置大小，甚至可以估计物体的运动情况。

FSD算法利用传感器数据进行环境感知，这些传感器也可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物等。

FSD算法在处理传感器数据时，具备对道路、车辆和行人等物体进行识别的能力，可以帮助机器人在执行任务时识别和定位物体。

在自动驾驶中，FSD算法可以根据感知到的环境信息进行路径规划和决策。

类似地，这种路径规划和决策的方法也可以应用于机器人，帮助机器人在复杂的环境中选择最佳路径和执行适当的决策。

在去年Tesla AI Day上，特斯拉就公布了一种在线矢量地图构建模型Lanes Network，可以得到车道线的拓扑结构，帮助自动驾驶汽车实现变道。

然而，由于机器人和自动驾驶领域的差异，可能需要对FSD算法进行适应和改进，以满足机器人特定的需求和任务。

这一切能够实现，都要基于特斯拉强大的技术软件基础（就是特斯拉超算中心里的东西）。