特斯拉人形機器人功夫首秀！專家全方位解讀，AI 大腦統一新里程碑？

馬斯克與Optimus：新視頻引發的思考

馬斯克深夜發佈了一段關於Optimus演練武術的新視頻，再次引發了廣泛關注。這段視頻究竟是人工智能的真實展現，還是一場精心設計的表演？更重要的是，這代表了特斯拉在人形機器人研發中邁出了哪一步？還有哪些障礙亟待克服？在這篇文章中，我們將深入探討這些問題。

視頻內容分析

這段Optimus的演示並不“精修”，但信息量極大。視頻中，機器人與人類搭檔完成了一系列功夫動作，包括近身對抗、阻擋與受力。Herbert一開場就強調，這並不是為了炫技，而是為了讓大家直接看到最新的動態能力與穩定性。

John的第一反應是“速度超預期”。以往外界對Optimus的執行器能否實現如此高的瞬時速度和響應並不確定，而此次實拍給出了直觀的答案。無論是踢、擋還是切換重心，節奏都更緊湊，關節的加減速也更加利落。

AI驅動的真實機器人

關於“是否遙控操作”，Herbert援引了馬斯克的公開回復：這是AI驅動的，而非遙控操作。這一聲明明確了演示的邊界：雖然有人類編排，但並非遠程操控的“傀儡”。Scott補充道，這段視頻並不是“AI生成”的特效，而是“由AI驅動”的真實機器人。

Scott進一步解釋瞭如何實現如此流暢的動作：首先通過動作捕捉積累示範，然後利用強化學習進行策略訓練，最終形成若干“技能片段”。然而，問題在於這些片段是按劇本順序回放，還是能根據現場狀態自發調用與銜接。

安全設計與流程管理

在近身推擠的環節中，Optimus展現了其安全設計。對方推之前，Optimus雙手先“定住”，隨後在失衡閾值到來時再開啟平衡恢復，手臂與腿部協同找回支撐。Scott指出，這種“先讓動作停穩、再允許接觸”的腳本化節拍是避免誤傷的關鍵。

同樣重要的是“類cobot”的安全策略。協作機器人（cobot）被設計用於與人類共享工作空間，因此必須具備高標準的安全性。Optimus在執行動作時，系統已預知所需的力矩曲線，一旦檢測到超過極限，就會立即停下。

AI模型的統一與未來展望

Ashok Swami提到，當自動駕駛與Optimus的AI模型統一時，火力才剛開始。這意味著兩條技術棧正在合流，尤其是在視覺理解、軌跡規劃與多體協作的低速場景。Scott用FSD（全自動駕駛）打比方，開車像“長序列編舞”，系統會根據突發事件動態調整。

John提醒大家，這不是“if-then”式的經驗規則，而是由海量視頻訓練出的策略網絡，機器人自學出應對方式。這在FSD中早已驗證，效果比人工編寫成千上萬條規則更好。

機器人在複雜環境中的表現

在低速和停車場環境中，特斯拉的新方法通過更平滑的場表示進行表面重建，能夠高分辨率識別地面“STOP”、箭頭、車位劃線等元素。這種感知能力顯然能遷移到Optimus在室內和園區的低速導航中。

Scott指出，儘管車儘量不與世界“交互”，但人形機器人需要頻繁交互。在人群穿行、讀懂人類手勢與意圖上，兩者都要解決“多主體低速避讓”的問題。

未來的挑戰與機遇

回到大家最關心的“什麼時候進家門”，Herbert與Scott都持謹慎態度。要貼近人，首先要像cobot那樣安全，避免誤傷老人小孩。這需要軟硬件雙重安全與長期驗證。

Scott引用圈內人的一句話：機器人會先“好玩”，再“有用”。在手部靈巧與長期耐久尚未完全過關的階段，“表演型”的全身運動更容易標準化，也更能吸引關注。

總結

這段Demo視頻證明了Optimus在速度與穩態控制上取得了進步，同時明確了“AI驅動、非人工遙控操作”的特性。更具前瞻意義的是，FSD與Optimus的AI統一正在按部就班，低速場景的地圖與感知方法會遷移到人形機器人。接下來值得關注的有三件事：AI模型統一的節奏是否能落地到室內和園區導航；22 DOF手的可靠度與可量產性；以及在真實產線的連續作業時長與安全事件統計。

未來的路依然漫長，但進展的方向已經清晰。我們期待Optimus在“會打”與“會幹”之間的跨越。