聚焦虛擬數字人技術，這三大商機要抓住！
關于虛擬數字人，企業可以從三個方面入局，分別是ToG（To Government，面向政府），即為數字政府和數字城市提供支持服務；ToB（To Business，面向企業），即為企業提供虛擬員工解決方案；ToC（To Cons
特斯拉機器人 Optimus 最新視頻出爐，已經可以在廠子里打工了。
正常速度下，它分揀電池（特斯拉的 4680 電池）是這樣的：
官方還放出了 20 倍速下的樣子 —— 在小小的“工位”上，揀啊揀啊揀：
這次放出的視頻亮點之一在于 Optimus 在廠子里完成這項工作，是完全自主的，全程沒有人為的干預。
并且在 Optimus 的視角之下，它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置，主打一個自動糾錯：
對于 Optimus 的手，英偉達科學家 Jim Fan 給出了高度的評價：
Optimus 的手是全球五指機器人里最靈巧的之一。
它的手不僅有觸覺感應，自由度（DoF）也達到了 11 個，而同行基本上都只有 5-6 個自由度。
并且堅固耐用，無需經常維護即可承受大量物體交互。
而就在 Jim Fan 的評論區，馬斯克還現身透露了一個更重磅的消息：
今年晚些時候，Optimus 手的自由度將達到 22 個！
不過有一說一，視頻中展示 Optimus 分揀自家電池還只是“開胃菜”。
這一次，特斯拉罕見地公布了機器人的訓練詳情。
和特斯拉汽車相似的邏輯首先在神經網絡方面，從視頻中的字幕中可以得知，特斯拉給 Optimus 部署的是一個端到端的神經網絡來訓練分揀電池的任務。
也正因如此，Optimus 所用到的數據僅僅是來自于 2D 攝像頭和手部的觸覺、力度傳感器，并直接生成關節控制序列。
特斯拉工程師 Milan Kovac 進一步透露，這個神經網絡完全是在機器人的嵌入式 FSD 計算機上運行，并且由機載電池供電：
當我們在訓練過程中添加更多不同的數據時，單個神經網絡可以執行多個任務。
在訓練數據方面，我們可以看到是人類戴著 VR 眼鏡和手套，通過遠程操作的方式來采集：
對于這一點，Jim Fan 認為：
將軟件設置為第一人稱視頻流輸入和精確控制流輸出，同時保持極低的延遲是非常重要的。
這是因為人類對自己的動作和機器人的動作之間哪怕是最小的延遲都非常敏感。
而 Optimus 恰好有一個流體全身控制器，可以實時執行人體姿勢。
并且特斯拉機器人已經將這種模式擴展到了其它任務中：
如此規模也是令 Jim Fan 大受震驚的一點：
并行收集數據，一個機器人是遠遠不夠的，而且人類還得每天輪班倒。
這種規模的操作可能是學術實驗室里想都不敢想的。
不僅如此，從視頻中 Optimus 們正在執行的任務來看也是多種多樣，有分揀電池的，有疊衣服的，還有整理物品的。
Milan Kovac 表示特斯拉在其中一家工廠已經部署了幾個機器人，它們每天正在真實的工作站接受測試并不斷改進。
總而言之，Optimus 單是從視覺和人類示范來進行訓練來看，這一點上是和特斯拉汽車的邏輯是有點類似了。
在視頻的最后，官方還曝出 Optimus 另一個能力上的提升 —— 可以走更遠的路了：
Jim Fan 的實驗室也在這兩天放出了一個新進展 ——
讓機器狗踩著瑜伽球行走！
而它的訓練方法和特斯拉 Optimus 截然不同，是完全在模擬環境中進行，然后零樣本遷移到真實世界中，無需微調，直接運行。
具體背后的技術則是團隊新推出的 DrEureka，它是以之前五指機器人轉筆背后的技術 Eureka 為基礎。
DrEureka 是一個 LLM 智能體，可以編寫代碼來訓練機器人在模擬中的技能，并編寫更多的代碼來彌合困難的模擬與現實之間的差距。
簡而言之，它完全自動化了從新技能學習到現實世界部署的流程。
而相較于特斯拉 Optimus 和英偉達機器狗的訓練方式，Jim Fan 也做了個靈魂總結：
遠程操作是解決類人機器人問題的必要但不充分的條件。從根本上說，它無法擴展。
并且也有網友對此表示認同：
那么你覺得呢？
參考鏈接：
[1]https://twitter.com/Tesla_Optimus/status/1787027808436330505
[2]https://twitter.com/DrJimFan/status/1787154880110694614
[3]https://twitter.com/DrJimFan/status/1786429467537088741
[4]https://twitter.com/_milankovac_/status/1787028644399132777
本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：金磊
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-4220-0.html特斯拉機器人進廠打工，馬斯克：手的自由度今年將達到 22 個
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