AI专题报告人形机器人的AI算法-如何借力于自动驾驶FSD

AI专题报告人形机器人的AI算法_如何借力于自动驾驶FSD1.安信智能科技研究框架当下，我们正处于下一代计算平台构建成型的起点上，以“智能”的真正实现为总纲，技术维度的要素创新，包括混合虚拟现实（MR）、人机共生/协同（AI）两个方向，其中MR本质上是重构时空，人机共生/协同本质上是混合平台，混合平台又包括不同的工程方案——人形机器人（以机器为智能载体）、脑机接口（以人为智能载体）。工程方案理论上会有无穷多，具象的工程方案探索，严格意义上仍在初期（目前仅基于视觉的技术探索），但所有的工程方案都可以收拢到具体的技术路径中，任何技术路径的目标是实现虚拟现实，即模糊掉虚拟与现实之间的边界。目前主流的技术路径为，一是以AR的技术路径去实现，但现阶段AR相关技术仍待攻克；二是先VR再迭代至MR，以VR作为过渡。混合平台是智能实现的另一条技术路径。如果将人的身体看作“硬件”，智能的实现过程，也是新智能交互硬件层出不穷、旧硬件迭代甚至是重塑的过程。因此，未来的智能硬件不仅包括冷冰冰的电子器件本身，也包括人类和电子器件之间不同程度的耦合，即指向人机共生/协同。在这条技术路径上，脑机接口与人形机器人是不同的工程方案，即智能的实现分别以人、机器人为载体。2.产业趋势：机器智能“模型”系统迎接拐点，“行动”系统蓄势待发根据陆奇对于人工智能进化路径的心智，人作为最明朗的通用型智能体，在处理外部环境时依次采用了“信息”系统、“模型”系统、“行动”系统，分别获取数据信息、分析处理信息并做出决策、基于决策目标做出行动。机器如果想要发展变成像人一样的通用型智能体，则也仍须必须存这三个系统，其演进的过程可以直观的概括为机器心智世界、心智世界、参与世界。而前沿科技研究转型为生产力存一定的过程，引发生产力大变革的拐点就是当应用领域这项技术的边际成本转型为某些特定公司固定成本时，产业浪潮出现。（资料来源：奇绩创坛）我们表示这背后原因就是当应用领域技术的边际成本转型为固定成本的时候，行业可以充分发挥规模效应分摊技之术成本，且减少了重复资源浪费。上溯机器智能的进化史进行剖析，互联网时代推动“信息”系统明朗化，并使今天信息以以获取的成本极低；“模型”系统正追到拐点，大模型所平添的形式化能力并使模型生产的边际成本下再再降，转型为特定大公司比如OpenAI背后的算力、人才、数据成本；仍有待突破、充满著挑战的就是“行动”系统的智能化：1）互联网时代推动“信息”系统明朗化——机器能够心智人类世界现实物理世界的信息以各种形式存，比如纸质的文字、对话、图像等，机器如果仍须和物理世界进行可视化，识别信息就是第一步。1995年步入互联网时代，PC、互联网的普及快速了信息的线万庄村，并使物理世界能够转型为机器可以读取的信息，目前物理世界的线上化率已经超过至较高的水平，突显为：过去十年移动互联网发展进一步快速了用户玩游戏率仅的提升，截止2022年，全球互联网用户规模为53.9亿，相较于2013年快速增长92.5%，玩游戏用户的渗透率达致67.9%；2022年中国互联网用户为10.67亿，较2013年快速增长72.65%，中国玩游戏用户的渗透率高于全球水平，达致75.6%。互联网上全面全面覆盖了多样多元的用户场景，以中国互联网应用领域为基准，2022年网民使用率名列前五大的应用领域类别为即时通信、网络视频、短视频、网络缴交、网络购物，分别为97.2%、96.5%、94.8%、85.4%、79.2%，涵盖了通讯、娱乐、购物的用户市场需求。此外线上办公、网约车、可视化网医疗场景应用领域的网民使用率也分别达致了50.6%、40.9%、39.6%，也突显出用户生活的全面线万庄村趋势。用户规模快速增长及线上用户场景的多元化也在推动数据量的快速增长，从而提供更多更多了海量的信息可以可供机器进行自学。根据Statista得出结论的数据，2016-2020年全球产生的数据量依次就是18ZB、26ZB、33ZB、41ZB、47ZB，数据量快速增长的无机增长速度就是27.11%。我们表示随着各类应用领域的用户使用率提升，未来全球产生的数据量规模也将快速快速增长。2）大模型展示出形式化能力，“模型”系统正追到拐点——机器能够心智人类世界归因于数据、算力滋润，神经网络模型能力逐步显现出来，行业主流模型从CNN、RNN迈入Transformer。2006年明确提出深度自学算法后，神经网络结构经历了RNN、CNN等几代的进化，在视觉领域赢得了非常明显的突破，2014年3月，香港中文大学多媒体实验室独立自主研发的DeepID系列面部识别算法准确率达致98.52%，在全球范围内首次多于人眼识别准确率，胫城陷工业应用领域的红线。因为语序对于语义心智很关键，而相同语言间语序的战略重点又有所不同，因此在小模型阶段CNN、RNN算法在语言模型并未赢得显著进步，因此这一阶段人工智能技术的突破主要突显在计算机视觉领域。2016年AlphaGo打败世界围棋冠军李世石，进一步惹起另结新欢了人工智能的浪潮，推动人工智能应用领域在金融、智能家居等场景的渗透率提升及全球人工智能创业热潮。但这一阶段均为小模型，仍须针对相同场景再次标注数据对模型进行训练，人工标注成本较低且模型形式化能力极差，导致拓展项目边际成本较低而总收入增长速度缓慢。2017年谷歌在论文《AttentionIsAllYouNeed》中明确提出了Transformer架构，Transformer架构基为于自注意力机制，通过褫夺权重能够循序化处理序列间关联关系，在自然语言处理领域中得至了广为的应用领域，比如机器翻译、文本分类和分解成模型等。GPT系列模型明确提出“进度表训练-微调”的模式，表明训练模型具备规模效应。OpenAI在Transformer架构的基础上又进一步明确提出GPT模型，其突破就是训练时采用“进度表训练-微调”的模式，先采用大量并并无标注的语料进度表训练语言模型，然后对进度表训练不好的语言模型进行微调，将其迁址至存监督自学的任务上。我们表示这种模式所产生的价值就是提供更多更多了将训练模型的边际成本转型为固定成本的模型架构，针对更底层通用型的能力抽取出来训练大模型共担风险成本，而针对特定场景的部署只仍须少量数据就能够进行训练，从而突显出规模效应的可行性。从GPT-3已经已经开始整体整体表现出涌现能力，大模型不仅具备规模效应，还产生了能力光子。随着模型参数增加及语料库的多样，至GPT-3上模型参数达致1750亿，模型已经已经开始突显出涌现能力，即为不仅突显出训练成本的规模效应，还平添模型能力的增加，这推动了学术界、产业界对于大模型的亲睐，比如说谷歌的BERT、智源修行、百度文心、华为盘古、阿里达摩院M6等大模型。GPT系列模型赢得的成果给计算机视觉模型也平添了很多振奋，被用做图像分类、图像研磨等领域，比如说商汤目前具备320亿参数的视觉大模型，就是亚洲最轻的视觉大模型之一。GPT-4同时同时实现多模态能力，心智能力非常大提升。GPT-1至GPT-3.5均为语言大模型，GPT-4增加了视觉模型，并同时同时实现了语言与视觉横贯模态信息的对齐，相似人类心智世界时，眼睛看到的图像信息可以帮助我们加深对事物的心智，而反过来因为具备心智能力，看到不重新认识的事物时也能知道其功能，可以提升视觉识别信息的能力，因此多模态能力的建立帮助机器提高了心智能力，并为繁琐场景中的决策规划赢下了基础，进而机器能够充分发挥排序优势，得出结论更好的行喊叫方案。3）基于“信息-模型“系统，“行动”系统到来料快速——机器智能参与人类世界指向“行动”系统，我们把继续执行操作方式方式的场景水解为物理世界与数字世界：在数字世界：突显为机器基于特定目标，独立自主顺利完成任务并且自我运算，对应于当前研究热度较低人工智能代理Agent，目前已经出现的产品涵盖Auto-GPT、BabyAGI、AgentGPT、MicrosoftJarvis、ChaosGPT等；在物理世界：交互需要借助相应的躯体，由此引出具身智能的概念。具身智能指智能体（可以是生物或机械），通过与环境产生交互后，通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力，自动驾驶、智能机器人等即为典型的智能硬件产品。在实际生活中已经出现了很多机器人，如工业场景的码垛机器人、搬运机器人，商业服务场景的送餐机器人等，我们认为其与智能硬件的区别在于，传统机器人是基于固定坐标系进行特定执行操作的机器人，并不具备实时感知能力。传统机器人若想要向智能机器人升级，其优势在于执行控制模块具有优势积累，需要补足感知及决策模块。特斯拉人形机器人就是目前最激进的智能硬件，且产品运算速度很快。与现有机器人相同，特斯拉人形机器人以自动驾驶FSD为提振，实时获得环境信息并进行决策规划，最终输出行动指令，形成了“心智-决策规划-运动控制”的实时可视化反馈机制。为了进一步进一步增强机器人的普适性，将其设置为人形，是因为现实物理世界就是基于人的视角、可视化习惯所设置的，采用人形能够用第一视角心智环境场景。从2021年8月特斯拉在其首届AIDay上首次官方展现出人形机器人的概念机TeslaBot至今，其研发运算速度非常快：2021年8月，首届AIDay官方展现出人形机器人概念机TeslaBot；2022年2月，面世人形机器人原型机，并作为研发平台进行深度研发；2022年8月，第二届AIDay，展现出实体版本人形机器人，可以四肢跳跃、储水、载运东西等，但有效率度相对较低，上下舞台时仍须一定的人员协助；2023年5月，特斯拉2023年投资者大会发布人形机器人最新研发进展，其已经学会了缓慢行进。机器人潜在应用领域场景空间宽阔。在2022年特斯拉的AIDay上，马斯克明确提出特斯拉机器人最初的定位就是替代人们专门从事重复无趣、具有危险性的工作，但远景目标就是并使其服务于千家万户，比如说洗衣服、施肥草坪、照料老人等。随着硬件成本上升，料推动用户市场需求快速增长，我们表示发推驱动用户买单的主要原因涵盖但不局限于劳动力成本上涨、劳动力短缺、安全考量等。此外，由于牵涉到的场景较为广为，我们推断除了人形机器人外，未来可能将将还可以衍生出更多相同形状的智能硬件，其核心就是实时心智与交互性，而外在躯体的样式可以根据所处场景进行内置，采用相同的执行器，可以预见机器人未来的市场空间非常广阔。一旦人形机器人落地，“行动”智能系统产业化拐点或将快速到来。从软件层面看一看，参考人就是目前最彪悍的通用型智能体，人形机器人的算法难度最高，若算法能在人形机器人上同时同时实现，向其他场景形式化本质上就是再降佩；其次从硬件层面，执行器等零部件若能共用产线，可以因为量产规模的增加而平添单个零部件的成本上升。因此综上，我们表示人形机器人达致一定成熟度后，面向相同场景市场需求而研发具有“行动“系统的智能可视化硬件的边际成本也将显著下降，从而推动产业化浪潮的快速到来。3.自动驾驶FSD料迎接量产落地特斯拉人形机器人的软件算法建立在自动驾驶所积累的数据、算法架构基础之上，由于目前官方发布人形机器人的算法有关数据相对较太太少，我们将先以自动驾驶FSD算法为基础进行原理的定义，进而说明人形机器人与整车算法的相同回去帮助心智人形机器人算法研发所处阶段。参考前述“三位一体结构化模式”，自动驾驶方案主要存心智、决策规划、运动控制三个模块，其中心智层相等于自动驾驶的“眼睛”，帮助汽车心智所处的外部环境，心智模型的输出就是基为础；建立在准确、可靠的心智输出结果上，决策规划模型相等于“大脑”，对自车及周边环境轨迹进行预测，通过评分机制征选出最优运动轨迹输出给运动控制模块；获得行动轨迹后，运动控制模块将其水解为方向变为、行车速度等操作方式方式指令，将其传输给方向盘、油门、刹车等执行器进行操作方式方式，最终同时同时实现对汽车的掌控。而运动控制一旦发生，必然产生空间加速度，这仍须心智模型实时以以获取空间加速度信息变化，再次评估决策形成正向意见反馈。在上述处理流程中，数据、算力充分发挥关键提振促进作用。特斯拉自动驾驶自研方案经历四次关键运算，当前形成了“BEV+Transformer+时序信息+占用网络”的核心架构。特斯拉自动驾驶方案早期由供应商Mobileye提供更多更多，2016年双方终止合作后，特斯拉经历了与英伟达较长时间合作后，变为全栈自研，从技术落后至助推行业发展，特斯拉的技术方案主要经历了以下四次关键的技术运算升级：2018年构筑了多任务自学神经网络架构HydraNet，相较于此前单一目标检测遵守一个通用型的网络结构，HydraNet能够顺利完成多头共用的任务，减少重复排序；2020年特斯拉团队对底层代码进行重写及网络重构，引入了Transformer的架构，将2D图像复原至3D视角，并使自动驾驶方案环境心智的能力存了大的脱胎换骨，BEV+Transformer的架构解决了行车过程中大多数共通的场景，但驾车的安全性仍受到很多长尾场景的挑战；2021年至今特斯拉BEV+Transformer架构输出的3D空间基础上使用视频信息作为训练模型的数据集，引入了时序信息，并使3D空间转型为4D空间，这样能够较好的解决物体、行人被遮挡的场景；2022年AIDay上特斯拉引入了占用网络，环境中的物体无法用模型穷举同时同时实现识别，占用网络通过将空间分割为体积左右的体素，预测其是否被占用，从而解决通用型障碍物的辩别的问题。3.1.心智层：步入“4D改建+占用网路”阶段，心智体系已较为明朗在自动驾驶传感器领域，一直分为视觉派出和雷达派出两小派系，最简单的区别就是：前者主张使用高清摄像头+视觉识别算法，后者主张除摄像头外，再重新加入激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等心智硬件提高信息冗余以保证系统均衡。特斯拉秉承第一性原理，就是视觉派出的始终如一拥护者。特斯拉表示就像人只仍须眼睛和大脑就可以以顺利完成对周围环境的心智一样，自动驾驶也只仍须利用摄像头和算法就能够同时同时实现这样的能力。早期由于算法能力严重不足，特斯拉传感器套件中除了八个摄像头外，还包括一个前置雷达和车辆周围的几个超声波传感器。2021年特斯拉正式宣布正式宣布向TeslaVision方案过渡阶段，从2022年10月上旬已经已经开始，特斯拉为北美、欧洲、中东和中国台湾生产的所有Model3和ModelY不再使用强于声波传感器，而是完全依赖TeslaVision回去同时同时实现自动驾驶功能。当前特斯拉车上总计8颗摄高高在上，分别原产在左右前翼子板各1个，左右B柱各1个，后牌照上方各1个，前挡风玻璃后各3个，8颗摄像头视野范围达致360度，对周围环境的监测距离最北可以少于250米。每个摄像头搜集分辨率为1280×960、12-Bit、36Hz的RAW格式图像作为信息输入。上述摄像头捕捉到的视觉信息作为心智层的输入，经过一系列神经网络的处理将输出4D向量空间，其操作步骤依次如下：1）相机校准：对摄像头搜集信息进行色温、加速度的校准，阳入G225标准交互式相机数据，搞出校正切换后，之前模糊不清的图像可以变得精确；2）通过RegNet、BiFPN两个神经网络结构提取单视角图像特征；3）利用Transformer架构及占用网络对单视角特叛进行转换及三维重建，涵盖先将为每个相机对应的图像特征转换为Key和value，再进行表追踪找到关联关系进行空间拼接，之后根据摄像头、IMU等传感器搜集的时序特征进行时空携手对齐，最终转型4D空间（囊括空间中的x、y、z座标及时间t），之后可以采用反卷积的方式将其对应至8个摄像头中，若存偏差则稳步修正改建效果。在上述心智操作方式方式的流程中，我们特别强调三个关键的技术：1）HydraNets：共用主干网络，模型训练边际成本低并使业务开拓性强特斯拉视觉心智网络的基础结构就是由主干（Backbone）、颈部（Neck）与头部（Head）共同共同共同组成，早期在图像检测任务中，特斯拉针对每个任务都设计了一套神经心智网络，分别由各自的backbone-neck-head构成。2019年对架构进行调整，明确提出多头任务处理架构HydraNets，简写九头蛇网络，这种架构就是将主干网络拆分，由一个共同共享资源的主干并分支成多个头。与此前的架构较之，其好处就是：可以避免相同任务间重复排序，提高运转效率；开拓性极强，当仍须优化的新场景出现，只仍须针对其特定的市场需求进行单独微调，既不影响现有任务运转，同时也能有效率增加崭新业务研发的边际成本。比如说针对大车上开可以刮起尘雾的场景，特斯拉可以用自己的车队搜集特定场景数据，进行训练后加载Head部分即可。2）Transformer架构：推动心智从2D视角迈入4D改建，提高心智效率与可靠性Transformer架构优势就是使用注意力机制处理输入和输出之间的依赖关系，通过褫夺权重打探至关联关系。特斯拉2020年将Transformer引入心智模型，2020年特斯拉AIday上介绍展览会示了如何将检测至的物体、可以驾车空间和其他物体放入BEV鸟瞰图中，同时同时实现了环境心智从局岩蕨整体的统一对齐，早期受限于数据质量、算力等诸多因素，BEV的输出仍为2D俯视图，与车所遭遇的3D物理空间中还是存非常小的相同，进而产生很多问题，比如说无法估计物体的高度，以及在高度方向上比如存多个障碍物可能将将检测没等。随着数据、算力等综合能力的提升，Transformer架构能够处理参数量及数据量增加，帮助BEV鸟瞰图从2D俯视图升级为3D空间，更进一步地，由于坐标系相同，还可以进行时序融合形成4D空间。Transformer架构顺利完成了从摄像头捕捉的2D信息向4D向量空间的转换，并使心智可靠性、标附注效率大幅提高。早期特斯拉在心智层搞出标注时就是基于单张2D图片进行标注，这种情况下标注误差非常小，比如说在图片中标注远处车道线时可能会出现边线偏移，从而导致汽车高速行驶过程拐弯时间预估不准确或者压线等情况出现。在充分利用Transformer改建的4D空间下平添的好处就是：1）增加标注误差，4D空间相较于2D单视角图像对空间的心智更加全面，而且在被数学则则表示的空间，对于长度、速度等环境信息的心智更具体内容；2）提高标注效率，在4D向量空间中可以对建模后的场景进行拖拽、旋转等数字化的操作方式方式，为自动标注赢下了基础。从而提高标注效率，根据特斯拉发布信息，2021年后在改建不好场景中对单个clip进行标注的平均值时间大于0.1hrs，对单个clip排序的平均值时间为0.5hrs，相较于早期的图像标注效率存了大幅提高。3）占用网络：解决通用型障碍物识别问题，为安全兜底特斯拉在2020-2022年紧紧围绕4D空间改建赢得的进步，为占用网络的同时同时实现平添了可能性，只用网络指预测汽车周围所有物体的体积占用率，即将世界划分为一系列3D网格单元（也被称为体素）后，预计3D空间中的每个体素或已已连续点都存被占用的概率以及它的未来运动。2022CVPR及AIday上，特斯拉对占用网络OccupancyNetwork进行了详细的介绍，其同时同时实现的关键涵盖：在提取图像特征后利用transformer机制排序得出结论3D空间的占据体积概率，定义哪个单元被占用，哪个单元就是空闲的；在获得空间占用情况后，再融合里程计信息融合时序信息，构筑4D向量空间；对于单个物体而言，网格单元的大小可以被调整，以保证尽可能多地吸附至所有的物体；4D空间中除了充分反映空间占用情况外，还用相同的颜色则则表示物体的速度、方向等信息；若物体之间若存关系，除了一条存语义信息的边；基于4D空间所描述的特征及预测的轨迹方向，最终输出occupancyVolume及动态的occupancyflow。占用网络帮助特斯拉解决了通用型障碍物识别的问题，进一步进一步增强了自动驾驶的安全性。在高速行驶的道路上，可以遇到许多cornercase，其中可能将将囊括很多数据库中并不存的物体，比如说滚落的大卡车等，基于视觉心智的方案因无法以以获取其信息而决策犯规发生事故。在占用网络下，相近情况可以将其标注为空间占用，并根据心智信息为其褫夺速度等值，根据以上信息车便能进行做出救人等操作方式方式，因此我们表示占用网络就是对数据库之外的信息识别的有效率补齐，进而为安全系列兜底。经过上述心智过程，特斯拉心智模块最终存三个输出，分别就是占用网络、车道线Lane及障豫能控股物信息objects，归因于特斯拉大量的细节工作，输出的结果质量不好、精度高，其将作为决策规划的输入，同意了时程工作的高度。3.2.决策规划：系则高维非凸问题，引入神经网络求解效率提升自动驾驶问题就是高维度空间中的非凸问题，求解最优路径挑战非常小。自动驾驶决策规划模块仍须解决的问题就是在发送至心智模块输出后，在其所改建不好的空间中找到一条轨迹可以最轻限度地提高汽车的安全性、舒适性和效率，将车辆规划至目的地，因此其本质就是找到一条八十肢约束的最优路径，如果用数学方法求解，自动驾驶的规划求解就是在高维空间中解非圆锥问题，解后得出结论的最优解可能将将只是局部最优，但考虑到安全问题，自动驾驶决策规划必须必须天下可以能达致全局最优。特斯拉决策规划的工作可以直观的心智为两部分工作，一就是通过决策树分解成潜在路径，二就是通过评分机制对决策树剪枝，找到最优路径。在决策树分解成时，特斯拉参考蒙特卡洛模拟分解成了可视化一棵，其水解成就就是由细至细的：1）在心智输出的占用网络、车道线、车道流形关系基础上粗分解成高速行驶目标，得出结论车可能将将到达的车道线及高速行驶区域；2）利用传统优化算法，分解成可能将将到达目标的高速行驶路径；3）动态角力，考量t+1、t+2等时间内与周边障碍物的可视化角力，稳步分解成代莱轨迹。模型被引入决策树分解成，显著缩短规划路径分解成时间。在决策树分解成的过程中，特斯拉以数学优化居多，特斯拉针对优化求解进行了诸多工程上的优化以缩短决策规划时间，能够在1-5ms内顺利完成排序，但是如若正视更繁琐的城市场景中可能将将仍无法满足用户市场需求，2022年AIDay特斯拉介绍在分解成网络时使用了轻量化的神经网络帮助快速分解成规划路径，标志着模型被引入了决策规划中，在模型助力下，目前可以在100us内分解成一个候选规划路径。决策树剪枝就是第二步，在非常非常有限的时间内顺利完成积极响应仍须谢绝掉一些偏差非常大的方案。特斯拉也同样运用了传统优化方法及数据驱动下的神经网络模型融合的方式，其评价的维度主要涵盖了追尾可能性、舒适度分析、类人程度、被接管的概率等。基于这些评分维度，最终征选出最优的规划轨迹，作为决策规划的输出。综上，特斯拉的决策规划方案在解决自动驾驶高维非凸问题上就是融合了优化与神经网络的称得上法，如何平衡决策效率与安全性就是当前决策规划任务的关键挑战。其中采用优化求解就是建立在工程师可以定义的人类驾车规则上进行编码，保证了算法的可以解释性，相对更安全THF1；而融合神经网络排序就是为了提高分解成及征选最优轨迹的效率，同时也能对不容建模的驾车经验进行建模，从而推动自动驾驶迈入更类人化后的步骤，但由于模型就是黑盒，具有不容解释性，在安全犯规率仅容忍度极低的驾车场景的应用领域仍较为谨慎。决策规划输出的轨迹突显在特斯拉中控屏幕上用长度、方向变化的命令线，其本质上囊括了目标边线、方向、速度及加速度等信息，这些信息被废旧为继续执行指令，作为运动控制模块的输入，进一步给至执行器。3.3.运动控制：仅继续执行决策指令，在工业上较为明朗当决策规划模块输出轨迹后，由于其本身囊括了方向、速度、加速度等信息，进一步地水解为具体内容的指令，可以转交域控制器MCU调用执行器进行操作方式方式。在运动控制方面，其分摊的主要角色就是搞出继续执行操作方式方式，这里主要就是传统的工控软件，在行业内都比较明朗，并不牵涉到特别多AI算法，因此本文在此不搞出展开。3.4.数据及标注：特斯拉领先之关键，已建立彪悍自运算体系从上述“心智-决策规划-运动控制”三个模块的方案介绍中，我们可以看到数据就是关键的原料，如何赢得大量、高昂且优质的数据对模型训练和结果输出都功不可没关键作用。特斯拉自动驾驶方案的数据源涵盖车辆搜集数据、仿真数据、影子模式三种，其中：1）自车辆搜集数据就是特斯拉自建好车队及量产出售给用户的车辆上的摄像头实时搜集的数据，就是特斯乌训练模型的主要数据来源；2）仿真模拟数据就是为了补齐通过车端摄像头所无法搜集至的长尾数据，以尽可能安远回去模型训练时所可能将将遇到的场景；3）影子模式，指特斯拉的自动驾驶模型部署至车端后在后台运转，其继续执行输出与驾驶员操作方式方式时的无法一致数据，这部分数据作为很珍贵的异常数据用做为模型促发，帮助模型训练结果更加类人。数据来源一：车辆搜集数据车辆搜集数据以Clip作为最重标注单元。在心智部分，我们详细介绍了特斯拉车上的8颗摄像头所搜集的视觉数据，该数据通常为一段45-60s的视频格式的路段数据。除了摄像头视觉传感器之外，车上还包括惯性测量单元（IMU）、GPS、里程计等传感器，其中IMU就是负责管理测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此推演出来物体的姿态，主要用以保持平衡；GPS用做导航系统定位；里程计就是用做测量汽车的速度、加速度信息。综上摄像头、IMU、GPS、里程计等传感器搜集的数据可以构成一个最重标注单元，被变成Clip。每个Clip数据都经过RegNet、BiFPN提取图像特征进行特征融合，融合边线、速度、加速度以及时序特征等信息，用做同时同时实现将自身所处的物理世界转型至4D空间中，进而通过标注分后解出静态路网与动态障碍物等心智任务的结果，用做时程输出。与仍须自建好车队，安装高昂的激光雷达，雇佣工程师驾车车辆搜集数据的自动驾驶团队相同，Tesla依靠实际买入的车辆搜集数据，不但以以获取车辆销售利润，还能依靠特斯拉车主回去搜集数据。2018年至今特斯拉每年车的销量持续提升，其中2022年、2023H1的销量分别为124.71台、85.91万台，分别同比快速增长40.34%、57.42%。截止2023年6月底，特斯拉买进的车辆艰辛计达至435.51万辆。上百万辆车在路上高速行驶帮助特斯拉产生了源源不断高昂的数据，特斯拉FSDbeta版本从上车部署至2022年已经总计搜集多于20亿英里的数据，而且预计随着FSD用户渗透率提升，所能够搜集的里程数将呈现快速快速增长。从数据的质量来看，由于数据源于于相同区域、相同pierless西行风格车主真实环境决策有关的心智数据，数据多元且价值也极高。数据来源二：仿真模拟数据仿真模拟数据在自动驾驶方案中非常关键：1）模拟现实中无法搜集至的长尾场景、极端场景，提高数据的多元性；2）对于长尾场景而言，实车搜集与标注成本太高，可以通过仿真模拟将降低成本；3）除了轻而易举在交互式场景中进行仿真训练，特斯拉还希望可以在仿真环境中重现真实世界场景，以便可以CadoursFSD失利的场景，同时同时实现在仿真环境下的优化运算后再生态圈汽车算法模型，同时同时实现“数据闭环”。在仿真环节，最核心的工作就是对环境进行充份建模，特斯拉采用的就是游戏领域非常明朗的E560烫引擎工具UnrealEngine（简写UE），其分解成的物体非常柔和。特斯拉可以在离线大模型上构建的4D空间，先用UE分解成静态物体，比如车道线、建筑物、树木等，然后在上面增加车流或者行人等动态流，以模拟所仍须训练的场景数据。分解成的仿真模拟数据作为关键的数据元之一，用以训练云端大模型，以帮助特斯拉提高自动驾驶能力。根据2021年TeslaAIDay官方的信息，特斯拉总共已经绘制了2000+公里的道路环境，通过仿真获得的交互式数据规模已少于至37.1亿张图片及4.8亿标注，且已实际带进车端模型中。AIGC蓬勃发展也在推动仿真模拟能力提升。自动驾驶方案供应商Wayve目前正在尝试利用ChatGPT等语言大模型融合分解成环境指令，在虚拟环境中同时同时实现环境心智与模型训练，这能够帮助增加搜集数据的成本。我们表示基于此，仿真模拟的重要性或将被大幅提高，帮助完善训练工具。数据来源三：影子模式影子模式就是运转在特斯拉车辆上的后台程序，用户触碰没有影子模式，但是在每台特斯拉车辆上，影子模式“如影随形”，随时为数据采集搞出着准备工作工作。在影子模式下，特斯拉高度高度关注的就是FSD版本运转时所作出的决策与人类驾驶员操作间的差异，可以对产生偏差前后的数据进行重点搜集并弹Percey云端，将这段异常数据作为输入，对训练不好的心智、规控模型进行促发。影子模式的引入及持续运算下，推动了特斯拉的自动驾驶操作方式方式更加类人化。得益对这三类数据的处理，特斯拉形成了持续负反馈运算的数据引擎及彪悍的自动标注工具。车辆搜集数据、影子模式、仿真模拟数据存两个方面的促进作用：1）用做训练云端在线的心智、决策、掌控模型，训练不好的模型可以通过定期OTA的方式将代莱版本发送至车端进行部署，车端会基于代莱软件版本处理，从而回来托付给云端更有价值的数据，形成运算意见反馈；2）用做训练离线大模型，离线大模型也在对心智的世界进行了4D改建，随着模型能力不断提升，模型对于真实世界改建的准确度、精度持续提升，不断发散于真值时，其可以被用作特斯拉自动标附注的工具，其本质就是“对照标尺”，当代莱数据流步入至小模型后，只要通过与“标尺”比对就能快速顺利完成特征识别，从而提高标注效率。如前文所述，2020年引入BEV视图时步入了自喊叫标注的时代，针对每一个Clip标注时间由2019年的3.5hrs缩短至0.1hrs。同时特斯拉搞出了许多数据安全的工作：1）源于于车端的数据一部分作为训练数据步入模型，除了一部分将检验数据集被存留，作为真值数据用做评判模型的能力；2）特斯拉在自动标注的基础上也存留了手工标注。对于自动标注的数据，工程师可以不断进行数据抽检，对于被标搞错的数据集，通过手工标注的方式进行修正。总结来看，我们表示特斯拉的数据满足用户以下特点：大量、高昂、质量高且具备多样性，构成其最核心竞争壁垒：大量：如前所述，累积买进450多万辆车在路上高速行驶为特斯拉贡献了持续不断的数据；其次随着算法能力升级，目前摄像头搜集数据格式已经升级为视频，其中囊括的信息量将较之前更加多样；高昂：特斯拉车主相等于特斯拉“免费外包车队”，帮助其搜集路网等真实世界的数据，随着车辆的增加，以以获取某个长尾场景数据的概率变得更高，从逻辑上谈论边际成本更高；其次特斯拉数据-模型训练的也已反馈机制也在推动仿真能力的提升，进一步增加数据荣获放成本；质量高：相较于手动在2D图像中标注，自动标注工具在4D空间中标注数据产生的质量更高；其次安全校验及手动标注的工作也在持续提高数据质量；多元性：销量背后意味著用户多元性，保证了数据集的差异性；特斯拉只高度高度关注有价值的数据信息，比如说在行程过程中大量顺利通过的道路数据对提高模型训练并不意义，可能将将还可以产生一定弹头出来成本，特斯拉可能会轻而易举丢弃；仿真能力并使特斯拉具备主动生产长尾数据的能力，从而安远回去数据种类。根据特斯拉2022AIDay上发布数据，特斯拉将这些有价值数据按照场景种类进行存储，训练数据集达至23.2万帧，检验数据集达至0.38万帧。3.5.算力：自研芯片性能可以期，投产Dojo应付潜在快速增长市场需求处理如此非常大的数据，彪悍的算力提振也非常关键。在自动驾驶方案中牵涉到云端与车端算力，其中云端算力主要用做训练大模型，涵盖心智、决策规划及控制算法模块，同时还仍须训练离线大模型作为标注数据的工具以及进行仿真模拟训练，在训练模型时因为仍须不断调整参数导致算力的市场需求非常大，而且对于循序算力的建议可以较低；车端模型就是对已经在云端顺利完成训练的模型进行部署，模型参数已经套管，仅对摄像头等传感器搜集的数据进行运算即可，对算力的消耗相对较小。特斯拉芯片从订货变为自研，进一步进一步增强对硬件性能掌控力。在HW1.0时代，特斯拉采用了源于Mobileye的EyeQ系列芯片。步入HW2.0时代，特斯拉找到了英伟达作为Mobileye的替代，采用订做版的英伟达DrivePX2自动驾驶排序平台（由1颗TegraParker芯片和1颗Pascal架构GPU芯片构成）。后来又升级为HW2.5，增加了一颗TegraParker芯片。但无论是Mobileye还是英伟达，都无法满足用户特斯拉对于性能、研发进度、成本、功率方面的建议。而且随着硬件量产备货所推动的算力市场需求快速增长，芯片供应链安全对于特斯拉的重要性愈发凸显，2016年前AMD首席架构师JimKeller重新加入特斯拉，供职Autopilot硬件工程师总裁，特斯拉已经已经开始走上芯片自研之路。特斯拉2021年发布D1芯片及Dojo超级计算机：1）D1芯片：制程工艺就是7nm，由台积电代工，设计参数为645平方毫米面积、500亿个晶体管、11英里的内部走线、400WTDP（ThermalDesignPower热设计功耗，指正常工作环境的功率功耗），单颗芯片存354个节点，同时同时实现了极强算力和强于高带宽；2）DOJOPOD云端机柜：每个Dojo都内置了120个训练模块，单个训练模块囊括25个D1芯片内置3000个D1芯片，具备多于100万个训练节点，称得上力达至1.1EFLOP，相连芯片之间延后较低，协同特斯拉自创高宽带、低延后的连接器，就是世界上首屈一指的超级计算机。整体来看，特斯拉的芯片虽然距离英伟达仍存一定差距，但得益于自身业务体系对AI市场需求经验，其产品在AI训练应用领域上仍极具竞争力。云端算力占用率较低，2023年7月正式宣布正式宣布投产Dojo。特斯拉目前使用的就是基于英伟达芯片的超级计算机集群，相等于14000块A100的算力。根据特斯拉首席工程师TimZaman对外则则表示，他们的排序集群仅有0.3%的空闲时间，其中84%的时间都在处理低优先级的任务，因此急需更多计算资源。2023年7月特斯拉Dojo正式宣布正式宣布投产，预计2024年10月特斯拉的算力总规模将少于至dato资金投入资金规模为56亿。在车端，以HW3.0提供更多更多144TOPs居多，预计未来将进一步提高算力。特斯拉硬件体系至今迭代四版，从2019年发布的HW3.0使用的就是特斯拉自研的FSD车端芯片，2019年上线的第一代FSD芯片由三星代工，制程为14nm，2023年已经升级为7nm芯片。算力方面，单颗芯片72TOPs，2颗芯片算力共144TOPS。对照国内自动驾驶车企的算力芯片，目前较为主流的就是NVIDIAOrin芯片，其单芯片算力已经达致250TOPS，而且如果未来决策规划模型化，可能将将占用更多的算力，因此硬件版本升级可能会给至更多的算力，回去保证一定的硬件性能内存以两支持时程模型能力的运算升级。4.人形机器人产业链4.1.Optimus：以FSD体系为基础，指向人形对软硬件内置调整与自动驾驶算法方案相近，智能机器人的软硬件构成上主要涵盖五大组成部分，分别就是：心智系统，涵盖摄像头、麦克风、距离感应器、压力感应器等，产品较为明朗，仍须解然精度等问题；运算系统及其软件：心智及心智环境、废旧任务和路径规划、继续执行任务，难度就是数据太太少、虚拟世界与物理世界存内置问题；驱动系统：分为液压驱动、电机驱动两种，建议小巧、有效率、体积小，抗炎跌倒、坚固耐用等；末端继续执行系统：比如关节执行器，比如谐波减速器、并并无框力矩电机等，难点就是掌控脚掌力度、灵活性等方面；能源供应系统：主要就是电池供应。依据上述的模块，我们对特斯拉2022年AIDay及2023年投资者大会上公布的关于人形机器人Optimus的参数进行汇总剖析如下：人形机器人重量为73kg，几乎与成年人重量相当，在绝食时的功率为100W，慢跑时的功耗为500W；能源供应依靠电池，电池容量2.3kWh容量，大力支持52V电压，内置电子电气元件的一体单元。Optimus的大脑由单块FSDChip共同共同组成，若参照自动驾驶HW3.0芯片则预计算力为72TOPS。在心智算法层面，人形机器人倚赖自动驾驶FSD算法，也采用了氢铵视觉心智方案，共布局存3颗摄像头，分别就是左右眼各一个以及一颗鱼眼广角，同样也就是提取图像特征后进行3D改建，对于空间中的物体通过占用网络进行识别输出。对照自动驾驶中占用网hinet，因为室内环境小目标比较多，我们可以看出机器人场景的单元格更加稠密。视觉导航系统方面：与车一样，人形机器人也就是基于关键点的视觉导航系统，但是不同于车在户外存车道线，室内没有车道线，机器人对可以通行空间也就是通过矢量图描述的。影子模式：与车相近，人形机器人也采用相似影子模式的方法，一种模式就是搜集人在继续执行操作方式方式时的发力大小、发力方向等信息，模拟人的继续执行动作；另一种方式就是相似比下方右图，由工程师头戴摄像头将其所看到的桌面拍摄传输给机器人，其在仿真环境下做出动作决策，与人的动作进行对照，从而获得差异数据用做训练机器人模型更类人。运动控制：与自动驾驶相近，人形机器人的规划掌控输出也就是双足的运动轨迹，但相同点就是，机器人得出结论运动轨迹之后，还仍须根据轨迹预测脚掌的落地边线。平衡掌控：在波士顿动力的双足机器人中，砸坏测试就是常用的一种测试平衡的机制。类似地，特斯拉人形机器人也搞出了有关测试，以测试机器人对外界环境的躲避及运动平衡等。硬件方面，人形机器人搞出了诸多人造设计及针对算法的优化调整。TeslaBot基于特斯拉汽车的工程技术，并且针对人形机器人搞出了针对性的调整，比如说减少零部件的复杂度等。特斯乌在参考生物学结构的同时，还通过软硬件协同的方式，并使机器人进行多模态的自学，对机Sommi结构进行扭矩等力学方面的进行微调。目前整个躯干具备200+DoF自由度，手部自由度达致27DoF。小巧手：2022年AIDay上公布的Optimus光手掌区域就用了6个驱动执行器，具有11档的自由度，具备自适应的脚掌角度、20磅（9公斤）负荷、工具使用能力、小物件精科东俄脚掌能力等等。膝关节：特斯拉希望Optimus的关节希望尽量复刻生物学上的非线性逻辑，也就是相符膝关节四肢至完全弯曲时的受力曲线。为此，Optimus的膝关节使用了相似平面四杆机构的设计，最终发力效果可以更相符人类。电机驱动：右图橙色部分均为Optimus的电机驱动器，相等于人的“肌肉“，也都就是特斯拉完全自研的。考虑到机器人运动的有效率度，Optimus具有较多的自由度，因此其单富豪之家的电机数量远远多于车的电机。特斯拉希望尽可能地减少执行器的种类，增加软件标定难度，因此特斯拉挥了28种人类常看见活动，比如说chinatimes手臂、弯曲右膝等，通过分析这些活动意见反馈的云数据，找出各类运动的二者对共同点，然后就可以尽量减少专门设计执行器的种类，基于以上原因最终设计了6种各自独特的执行器。4.2.建立在智能驾驶体系之上，人形机器人导入速度预计很快4.2.1.硬件架构无须破旧立新，共享汽车零部件供应体系在硬件本体上，人形机器人无须破旧再立新，可以轻而易举采用中央式架构。车的电子电器架构经历了从分布式迈入集中式的架构。汽车作为百年工业，已经形成了非常标准的零部件体系，但是其就是分布式架构，相等于零部件的掌控“各自为政”，但是至智能化阶段，分布式架构并使信号传输存很多的问题，并使模型排序的能力无法快速下发至执行器，因此逐步迈入集中式架二重，特斯拉2012年已经已经开始交货ModelS，至2017年交货Model3才全面关上电子电气架构的变革。不同于整车明朗的产品突显，人形机器人就是过去并不存产品，无须破旧再立新，这并使特斯拉可以完全根据自身对产品的定义进行零部件设计及选型，对产品的形态、研发量产节奏存了较弱的掌控力。归因于汽车供应链的积累及大规模零件的生产经验，特斯拉能够为Optimus挑选出尽可能保证成本、效率的原材料。根据我们对产业的调研，特斯拉在挑选出人形机器人零部件的供应商时可以优先选择整车供应商，因为彼此具备更稳固的合作信任关系，而且在同种零部件上，由于车与机器人共用同一种零部件，可以因为零部件量产规模的上升而平添硬件成本的下降。三花智控系特斯拉整车供应商，根据公司公告，公司已经在对机器人机电执行器方面展开持续研究和产品开发工作。4.2.2.与智能汽车本质均为智能可视化硬件，F83E43Se算法模型及数据体系人形机器人与智能汽车本质上都就是具备实时心智能力的智能可视化硬件，可以轻而易举F83E43Se自动pierless西行模型及数据体系。我们表示自动驾驶为人形机器人架起了“场”，人形机器人可以F83E43Se的部分后涵盖：1）心智模块的4D改建、占用网络；2）数据及自动标注工具；3）仿真模拟环境；4）共享资源彪悍的云端算力设施及芯片能力。在以上可以F83E43Se的部分，只仍须针对人形机器人场景搜集适度的数据训练即可，不存技术性的难度，难度就是工作量的积累。两款产品的相同是因为所处的场景及正视的任务相同导致规控体系差异，特别就是机器人高少于200多个自由度导致其规控更加繁琐，但是自动驾驶所积累的工作就是地基，0-1的工作很难，而稳固的基础将并使1-10的工作快速运算。根据2023年股东大会上马斯克坦承信息，特斯拉已经阻断了FSD和机器人的底层模块，同时同时实现了一定程度的算法F83E43Se。自动驾驶积累的工程化经验有利于快速机器人正向研发。自动驾驶方案并使特斯拉已经积累了智能硬件研发中所仍须的“推断出问题、搜集数据、标注数据、训练模型、解决问题”的工程化经验，能够快速机器人正向研发过程。突显在：1）如前文所述的九头网络架构，在一定程度上，人形机器人与自动驾驶可以共用心智的backbone，所处理的任务主要突显在neck、head层的差异，而在处理尘雾等场景时积累的经验能够帮助机器人运算；2）在规控、安全性等方面，两款硬件也具备一定的先进经验经验，比如说基于汽车的追尾模拟软件，能够为Optimus编写跌倒测试软件。4.2.3.大模型快速智能驾驶方案运算，机器人大模型领域成果频出以ChatGPT、AIGC为代表的大模型热潮对自动驾驶行业席卷了新一轮变革。马斯克此前在社缴纳网络则表示将面世FSDv12.0端的至端的版本，并于近日坦承团队已经在对规往上模块进行AI化，其就是完全自动驾驶的最后一块积木，一旦顺利完成，将推动自动驾驶方案迎接下一阶段的质的脱胎换骨。归因于大模型能力，国内车企也在积极主动推动BEV+Transformer这套无图方案在量产车上的落地，并得出结论了无图方案扩城的规划，比如说小鹏明确提出XNGP将在下半年拓展至全国50城。可以预见。自动驾驶方案的突破将大大推动人形机器人方案的同时同时实现。以李飞飞具身智能研究、谷歌RT-2为代表，机器人大模型领域成果频出。李飞飞团队研究同时同时实现了零样本的日常操作方式方式任务轨迹制取，也就是机器人从没见过的任务也能一次继续执行，连给他搞出个示范点都不仍须。可以操作方式方式的物体也就是对外开放的，不必事先划定范围，上加瓶子、按控制器、忽电池线都能顺利完成。7月29日，纽约时报记者在谷歌实验室看到崭新面世的Rt-2模型驱动的机器人，桌子上挂着狮子、鲸鱼和恐龙三个塑料雕像，当工程师给机器人接到指令“拎起至绝种的动物”，机器人抓起了恐龙。以上的突破主要源于于语言大模型的助力，具体内容来看突显在：进一步进一步增强对于环境心智的能力首先，语言大模型能够帮助机器人更好的心智人类指令。在大模型时代到来之前，人们训练机器人，通常针对每个任务进行优化，比如说抓取某种玩具，仍须足量的数据，机器人就可以科东俄确地从各个角度、各个光线下识别这种玩具，抓取成功。而并使机器人意识到自己存抓取玩具的任务，也仍须对机器人进行编程就可以解决。其次，基于语义心智物体，人形机器人遭遇更多对外开放的场景，牵涉到至相同的物体，如果只依盔鼠数据标注的方式识别物体效率较低，能基于语义对必须物体的属性、特征，能够提高对环境心智的效率，快速做出决策。比如说，为了更准确高效应对车道线，特斯拉借予语言模型编写了一套车道语义拓扑图，对于车道线的连通性，用一个时序模型建模(自然语言模型)将整个路口用若干格子则则表示；自车在起始点座标为其诗赋任务命令token‘start’,路标检测信息、移动轨迹矩阵作为特征，将相同路口间的相连接关系储存为节点的切割，从而建立语义网hinet。多模态对齐推动端的至端的方案落地快速自动驾驶与人形机器人方案端的至端的同时同时实现。基于前述介绍，我们把“心智、决策规划、运动控制”划分为三个相对单一制的模块，前者的输出作为后者的输入，依次顺利完成操作方式方式，但是参考人在驾车时的模式，我们看到外界环境作出反应时并无法充分反映静态路网、运动轨迹，而就是轻而易举输出转至方向盘，快速或者减速的操作方式方式，其本质就是三个相对单一制的模块融合变成一整个大模型，我们表示它其实也突显了相同模态数据的对齐。我们表示特斯拉明确提出的卢瓦松端的方案就是本质上就是在顺利完成视觉图像输入至方向盘变为及加减速之间的对齐。相近的，谷歌的RT-2模型本质上同时同时实现“语言-视觉-动作”三个模态的对齐。谷歌RT-1就是个视觉-语言模型（VLMs），同时同时实现的功能就是将一个或多个图像作为输入，并分解成一系列通常则则表示自然语言文本的标记。而RT-2通过将VLM进度表训练与机器人数据融合，轻而易举掌控机器人，形成彪悍的视觉-语言-动作（VLA）模型，并使机器人可以进行推理小说、问题解决并定义信息，以在真实世界中继续执行各种任务，其或将变成构筑通用型机器人的一把钥匙。因此，综合上述软硬件的积累及优势，我们表示人形机器人的产业链导入速度可能会比此前自动驾驶的产业导入速度更慢。4.3.对外开放场景人形机器人相较于自动驾驶正视更多挑战4.3.1.特斯拉缺乏语言大模型能力，仍须迁调上语料数据如前所述，李飞飞具身智能、谷歌RT-2的成果倚赖语言大模型的推动，涵盖心智人机交互指令，以及基于语义心智识别家庭场景中种类多样的物体，还仍须对相同物体背后的功能、重量、硬度等属性进行了解，就可以做出决策规划，比如说是否仍须避障等。而语言大模型的训练仍须大规模的语料数据，谷歌归因于搜索引擎积累了大量优质的语料数据，而特斯拉在过回来缺乏有关语料资源的积累，因此仍仍须一定的时间对其进行补齐。我们表示特斯拉全面全面收购Twitter的原因与之有关，将获得大量的语料数据帮助提升人形机器人的能力。4.3.2.人形机器人运动控制具有非常大难度首先，机器人200多个自由度，规划求解可能会导致排序量剧增。根据莫拉维克悖论，对计算机而言同时同时实现逻辑推理等人类高级智慧只仍须相对很少的计算能力，而同时同时实现心智、运动等低等级智慧却仍须非常小的计算资源，其背后的原因就是求解难度非常大。我们在前面介绍自动pierless西行决策控制时定义Laviolette的算法就是高维的非凸问题，其实车上只有6个自由度，分别就是则则表示位复为座标的x、y、z、时间t、速度、加速度，而人形机器人所对应的机械原理可以更加繁琐和精细，全身存200多个自由度，这意味著在优化解时排序量将剧增。而且机器人在更对外开放的场域，可能将将正视较弱的安全约束条件，所以如何在排序时能并使其收敛至最优解也可以遭遇较多的挑战。假设决策规划通过模型化同时同时实现，我们表示如果采用影子模式进行模型训练，则还仍须进行人体运动控制的数据，比如说握力方向、握力大小等，因此为了训练人形机器人达致更加类人的效果，特斯拉还仍须搞出大量的数据采集工作或者在仿真环境下进行模拟仿真。第二，灵活性建议动态排序，对软硬件响应速度及协同明确提出较低建议。人形机器人如果想要达致人类操作方式方式的灵活性，所仍须做出的运动控制都就是实时且已已连续的，这就意味著在较长的时间内发生了加速度，就仍须心智算法在动态的情况下进行已已连续排序，排序时间差缩短对硬件的灵敏度、软件计算速度都明确提出很高的建议。第三，硬件降本产生的零部件调整，与软件算法稳定性之间存平衡。2022年AIday上马斯克明确提出人形机器人未来的售价将为2万美金，我们预计仍仍须一段时间顺利完成硬件的降本，因此目前部分结构件仍处于正向研发阶段，以保证达致降本的市场需求。但由于软硬件方案就是二者互耦合的，硬件降本导致零部件方案变化，可以导致人形机器人算法跟著调整，影响软件方案的研发节奏；其次，由于软件算法与硬件的稳定性与精度存很高的建议，这在一定程度上可以推高硬件成本，因此研发的过程就仍须不断在算