2022 年 10 月 1 日，當大家開始享受長假的第一天時，大洋彼岸一個全身裸露著骨架和電線、閃爍著各式各樣指示燈的類人形機器人正緩緩走上舞臺，向現場的觀眾揮手致意。

是的，這就是特斯拉 "2022 AI Day" 中的一個場景。而這臺乍看之下還有點簡陋的類人形機器人，也正是特斯拉在這場活動中發布的、同時也很可能會是對其未來影響最大的 " 新品 " 之一。

當然，如果你是一位科技愛好者，想必已經在 "AI Day" 當天看過了不少的相關報道。但這場持續了三個多小時的活動，許多朋友可能很難從早上一直看到接近中午。

正因如此，我們三易生活今天就總結了特斯拉此次 "2022 AI Day" 上，四個可能很容易忽略、但其實又相當重要的細節。

此次特斯拉這次發布機器人并不是 " 擎天柱 "

在目前關于 "2022 AI Day" 的諸多報道中，我們注意到有不少媒體在提及特斯拉此次發布的這款類人型機器人時，都用了 " 擎天柱 " 來稱呼它。

不得不說，這首先就是一個很大的錯誤。一方面，特斯拉這款機器人名為 "Optimus"，而大家熟悉的《變形金剛》里的 " 擎天柱 "，原名則是 "Optimus Prime"。請注意，"Optimus Prime" 并不是 " 名 + 姓 " 的結構，因此是不能拆開簡寫的，因此 "Optimus" 自然也就不能被理解為 " 擎天柱 "。

不過在中文互聯網里進行搜索就會發現，很多人其實都有錯將 "Optimus" 當作 " 擎天柱 " 的習慣。這是因為 "Optimus" 這個詞并非英文，而是一個來自拉丁語的詞匯，意思大致是 " 最優化的、最好的 "，因此在英文辭典里找不到它的釋義也并不奇怪。

順帶一提，正是因為 "Optimus" 這個詞匯的意思，所以也使得它常常被用于一些工業、工程領域。比如有個工業設計、優化工具軟件就叫做 Optimus；又比如筆記本電腦中，大家熟知的 NVIDIA 獨顯 / 集顯自動切換技術，也叫做 Optimus。

因此特斯拉之所以會將這款類人形機器人取名為 Optimus，或許不僅僅是因為會讓人聯想到 " 擎天柱（Optimus Prime）"，還有希望它可以 " 優化 " 未來生產流程、給用戶帶來更美好生活的期望。

特斯拉 " 造人 " 是為了干活，而非炫技

講完了在名稱上的誤解后，接下來就來看看 Optimus 類人形機器人更多的 " 內在信息 " 吧。

如果你此前有關注過類人型機器人的相關信息可能已經發現，特斯拉此次發布的 Optimus 在很多技術指標和設計理念上，與其他一些類人型機器人相比存在著極大的差異。

比如說，特斯拉方面在此次活動中花了極大的篇幅，來介紹他們自研的機器人電機系統。據悉，在一臺 "Optimus" 上配備了 28 臺自研電機，但其實它們只有 6 種從大到小的不同規格，電機數量和種類都明顯要遠少于現有的大多數同類產品。

又比如說，在機器人的相關算法部分，特斯拉還專門講到了他們是如何 " 訓練 "Optimus 執行各種精密動作的。不同于常見的類人型機器人需要對每一個關節進行細致編程的做法，他們創造了一個動作追蹤的通用模型。這樣一來，" 訓練師 " 只需穿上動捕服、把動作做一遍，機器人就會自動識別相應的關節運動數據、" 學會 " 特定的行為。

除此之外，在 Optimus 的 " 機能 " 屬性上，目前的版本就可以搬運約 10Kg 的重物，而最終的設計指標也 " 只不過 " 才 20Kg 的載荷。同時，與許多追求 " 能跑能跳 "、動作極其靈活的類人型機器人不同，Optimus 的行走速度被故意設計為 " 可以被人輕易追上 "，同時平衡能力也不會比人類有太大優勢。事實上，特斯拉的工程師甚至還專為其設計了一套基于吸能結構的 " 跌倒防護 " 機制，確保機器人被人為 " 放倒 " 時，內部組件不會輕易損壞。

為什么特斯拉要讓 Optimus 如此簡單而 " 孱弱 "？因為它本身并不是一款為了 " 炫技 " 而生的設備。Optimus 不是像電影里擎天柱那樣的 " 超級機器人 "，相反，它從一開始就被設計為特斯拉未來生產線上的 " 機器苦力 "，將會被制造幾千、幾萬臺，甚至更多，專門用于執行貨物搬運、簡單的零件組裝等，枯燥、高度重復、同時還有受傷風險的工作。

正因如此，Optimus 顯然就不需要有可愛的外表，也不需要 " 能歌善舞、疾馳快跑 "。相比之下，自研且規格高度統一的電機可以簡化其生產與維護流程，并且仿生學的結構也不是為了追求指標好看，而是為了讓它可以更快速地學習、模仿 " 和人一樣的動作 "。

順帶一提，特斯拉有意地將 " 能夠被人輕易制服 " 作為了 Optimus 運動能力的設計指標之一。不得不說這有點 " 賽博朋克 "，但也從另外一個側面證明了他們將大規模量產 Optimus，并會將其用于實際生產、而非炫技的決心。

Optimus 其實與特斯拉的車 " 同宗同源 "

當然，說到特斯拉，很多朋友可能首先會想到的還是他們的新能源車系。也正因如此，當看到特斯拉在今年 "AI Day" 上花了足足三個多小時大講特講機器人時，的確就會讓一些人產生特斯拉 " 不務正業 " 的感覺。

然而，一方面正如前文中所講到的那樣，特斯拉 " 造（機器）人 " 的一個重要目地，其實也是為了改善自身汽車制造工廠的生產效率和安全性。另一方面來說，縱觀整個 "Optimus" 的軟硬件設計，也不難看到大量的、和特斯拉車系完全相通的元素。

例如在核心的計算方案上，Optimus 就搭載了特斯拉自研的芯片。它其實就是特斯拉車系上使用的同款計算芯片，這可不是指的車機大屏的控制芯片，而是主導 FSD 輔助自動駕駛的 AI 運算芯片。換句話來說，在其他新能源車企還滿世界尋找 AI 計算方案供貨商時，特斯拉不僅早已用上了自研方案，而且已經開始進一步挖掘其在機器人控制領域的潛力了。

比如在環境感知能力上，Optimus 采用了仿生學的視覺設計。也就是說，它不像其他大多數同類機器人那樣，需要依靠遍布全身上下的雷達、超聲波、紅外線來測量空間距離，而是幾乎完全借助頭部的攝像頭去 " 看 " 世界，去判斷不同的物體、生物、障礙的種類、高度、大小等信息。

是不是覺得很眼熟？對，這種 " 全視覺感知 " 的設計理念和算法，其實也與特斯拉目前的車載輔助駕駛設計有著莫大的聯系。多年前，當馬斯克面對公眾的質疑，聲稱 " 因為人類是用雙眼認知世界，所以我們的車也應該研發視覺認知方案 " 時，很多人對這一觀點嗤之以鼻。但如今看來，特斯拉可能當時就已有了研發、制造機器人的意圖。

那么，大量源自汽車平臺的設計理念和配置，會給 Optimus 帶些什么呢？

首先，它讓特斯拉以超高的效率完成了這款機器人 " 從概念到現實 " 的設計過程。事實上，Optimus 從提出概念到造出第一款原型機總共只用了短短六個月，而從最初的原型機優化到目前能夠自主步行的程度，也只用了八個月而已。

其次，源自車載計算機和電力系統的設計經驗，讓特斯拉非常注重 Optimus 的能效表現。一方面，Optimus 內置了 2.3kWh 的電池組，對于一款體型、體重都接近成年人的類人型機器人來說，這其實是個很小的電池容量。但另一方面，它在靜坐和快走時的功耗分別僅為 100W/500W，這就使得哪怕只配備了幾塊小容量電池，也足夠 Optimus 支撐一整天的工作需求。

最為重要的是，大量沿用自車端的成熟技術、再加上偏量產實用性的設計思路，使得 Optimus 的生產成本具備極大的優勢。根據官方公布的信息顯示，Optimus 最終的目標是將成本降低到兩萬美元左右，甚至比目前特斯拉入門款的電動車還便宜。

除了機器人，Dojo 也是今年 AI Day 的大招

說了這么多關于 Optimus 的內容，大家是不是已經產生疑問了。畢竟明明是 "AI Day"，難道今年特斯拉的 AI 研發成果，就僅僅只是這一款類人型機器人嗎？

當然不是！事實上，就在這場活動中，特斯拉方面也宣布了他們在 FSD（全自動輔助駕駛）Beta 測試上所取得的規模性成果，同時還公布了自研超算 Dojo 的最新信息。

可能有些朋友不知道的是，如今對于的各大車企來說，自有 " 超算平臺 " 其實已經成為了一個相當重要的業務環節。畢竟，如今的新能源車普遍都很重視續航能力和輔助駕駛功能。而超級計算機的意義，就在于它既能輔助進行車身設計，規劃出風阻更低的車身造型，同時還能夠幫助車企訓練各種 AI 模型，在車輛的人機交互、電池管理、輔助駕駛，甚至未來的自動駕駛功能研發和改進上，都有著至關重要的意義。

正因如此，前不久大家可能都看到了這樣的一則消息，說國內的新能源車企都在搶購 NVIDIA 最新型的超算計算卡，這其實為的就是要 " 攢夠算力 "，方便未來幾年的新品研發。而在特斯拉這邊，他們從 2019 年就開始了芯片級的自研超算項目，也就是如今的 Dojo。

Dojo 使用的基礎計算單元，是一款名為 "D1" 的處理器，并且其自研程度極高，甚至連指令集都是特斯拉自定義的。而如此高的自研程度，也幫助 Dojo 實現了遠超傳統 GPU 超算的性能和成本控制水平。

根據特斯拉今年在 AI Day 中公布的信息顯示，Dojo 超算已經完成了對訓練模組的工作測試。如今一個 Dojo 訓練模組的機器學習訓練能力，就可以達到 "6 個 GPU 計算盒子 " 的水準，同時成本甚至還不到后者的 1/6。

這是什么概念呢？要知道，在目前的新能源車市場中，特斯拉本就有著一定的規模優勢。而如今，他們開始在后端的 AI 計算能力、模型生成速度上，也有了遠超其他車企的效率和成本優勢。這也就意味著，特斯拉未來將能夠以快得多的速度，迭代他們的自動駕駛算法、同時花費還更少，最終攤平到產品上的成本壓力還會更低。

甚至，還可以更進一步的設想，正如現在特斯拉可以將 " 造車 " 的技術用于制造機器人一樣，" 天生 " 具備算力和成本雙重優勢的 Dojo 超算，未來會不會也成為特斯拉對外開放的新業務呢？