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传媒：AI专题报告之十二：人形机器人的AI算法，如何借力于自动驾驶FSD
- 2023-08-21 11:32:18上传人：神明**宝贝
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在我们的研究框架中， AGI、 混合虚拟现实、元宇宙均描述的是未来成型的生态。 AGI/虚拟现实的真正实现，首先依托于智能科技视角下的两条技术路径——混合平台、重构时空，人形机器人即混合平台的一种工程方案。智能科技视角下， chatGPT 是生产力范畴、 MR 眼镜与人形机器人是不同的计算平台/新空间， 我们预计其中 MR 眼镜将于 2024 年进入 C 端，人形机器人预计将于2026 年进入
- 1. 安信智能科技研究框架
- 2. 产业趋势 ： 机器智能 “模型 ”系统迎来 拐点 ， “行动 ”系统蓄势待发
- 3. 自动驾驶 FSD 有望迎来量产落地
- 3.1. 感知层 ： 进入 “4D 重建 +占用网路 ”阶段 ， 感知体系已较为成熟
- 3.2. 决策规划：系高维非凸问题，引入神经网络求解效率提升
- 3.3. 运动控制：仅执行决策指令，在工业上较为成熟
- 3.4. 数据及标注：特斯拉领先之关键，已建立强大自迭代体系
- 3.5. 算力：自研芯片性能可期，投产 Dojo 应对潜在增长需求
- 4. 人形机器人产业链
- 4.1. Optimus ：以 FSD 体系为基础，指向人形对软硬件适配调整
- 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
- 4.2.2. 与智能汽车本质均为智能交互硬件，复用算法模型及数据体系
- 4.2.3. 大模型加速智能驾驶方案迭代，机器人大模型 领域成果频出
- 4.3. 开放场景人形机器人相较于自动驾驶面对更多挑战
- 4.3.1. 特斯拉缺乏语言大模型能力，需要补齐语料数据
- 4.3.2. 人形机器人运动控制具有极大难度
- 4.3.3. 对特斯拉自研算力提出更高的要求
- 5. 预测：人形机器人落地节奏及市场规模
- 6. 投资建议
- 7. 风险提示
- 图 1. 安信传媒团队智能科技研究框架
- 图 2. 陆奇提出的 “三位一体结构演化模式 ”
- 图 3. 全球互联网用户及对应渗透率
- 图 4. 中国互联网用户及对应渗透率
- 图 5. 2016 -2020 年全球产生的数据量规模
- 图 6. 从 GPT -1到 GPT -4的对比
- 图 7. 商汤科技模型 进化历程
- 图 8. 视觉、语言神经网络架构进化
- 图 9. 具身智能指机器智能与物理世界交互反馈
- 图 10. 特斯拉人形机器人的关键时间点
- 图 11. 特斯拉自动驾驶架构
- 图 12. 特斯拉算法迭代进程
- 图 13. 特斯拉采用 8颗摄像头采集车周围信息
- 图 14. 特斯拉 FSD 感知算法流程图
- 图 15. 特斯拉多头处理任务架构 HydraNets
- 图 16. 特斯拉针对尘雾场景进行模型训练
- 图 17. Transformer 架构技术原理
- 图 18. 早期 BEV 鸟瞰图为 2D 俯视角
- 图 19. 特斯拉感知架构的演进
- 图 20. 占用网络之体素 分割
- 图 21. 占用网络构建步骤及输出
- 图 22. 感知输出之动态障碍物
- 图 23. 感知输出之车道线及路网
- 图 24. 非凸问题优化
- 图 25. 特斯拉采用交互搜索树进 行决策规划
- 图 26. 占用网络构建步骤及输出
- 图 27. 特斯拉决策树剪枝方案
- 图 28. 决策规划的输出轨迹
- 图 29. 每个 Clip 数据集将通过算法标注输出空间信息
- 图 30. 2018 -2023H1 特斯拉车辆年度销量
- 图 31. 2018 -2023H1 特斯拉车辆累计销量
- 图 32. 特斯拉 FSD Beta 版本覆盖的里程数据
- 图 33. 仿真模拟的场景
- 图 34. Wayve 利用 AIGC 生成仿真模拟环境
- 图 35. 特斯拉数据流图
- 图 36. 特斯拉数据仓库中包含大量、多元数据
- 图 37. 自动驾驶云、端主要工作及关系
- 图 38. 特斯拉 D1 芯片参数
- 图 39. 特斯拉云端机柜 DOJO POD
- 图 40. 特斯拉 Dojo 投产计划
- 图 41. 智能机器人软硬件构成
- 图 42. 特斯拉人形机器人外形参数
- 图 43. 特斯拉人形 机器人芯片及电池等参数
- 图 44. 特斯拉人形机器人视觉传感器及感知占用网络
- 图 45. 特斯拉人形机器人视觉导航系统
- 图 46. 人形机器人采集运动控制数据
- 图 47. 人形机器人 的影子模式
- 图 48. 人形机器人运动轨迹预测
- 图 49. 人形机器人推倒测试
- 图 50. 特斯拉人形机器人外形参数
- 图 51. 特斯拉人形机器人芯片及电池等参数
- 图 52. 特 斯拉人形机器人外形参数
- 图 53. 特斯拉人形机器人芯片及电池等参数
- 图 54. 人形机器人与自动驾驶动力系统比对
- 图 55. 特斯拉列举 28 种人类常见活动
- 图 56. 特斯拉 设计了 6款执行器
- 图 57. 汽车电子电气架构逐步从分布式走向集中
- 图 58. 2022 年 AI Day 发布的特斯拉人形机器
- 图 59. 为人形机器人编写跌倒测试软件
- 图 60. 马斯克称将 FSDv12.0 版本将实现端到端
- 图 61. 马斯克表示运动控制模块正在 AI 模型化
- 图 62. 道路语义拓扑图
- 图 63. RT -2模型实现 视觉 -语言 -动作三种模态对齐
- 图 64. 中美自动驾驶分级标准
- 图 65. 智能机器人产业 链
- 表 1： 2021 -2022 年中国各类互联网应用用户规模和网民使用率
- 表 2： CNN 、 RNN 、 Transformer 优缺点对比
- 表 3： 目前自动驾驶方案中主要的传感器对比
- 表 4： 特斯拉历代 FSD 硬件版本
- 表 5： 特斯拉汽车智能化发展阶段梳理
- 表 6： 全球机器人销量
- 表 7： 2023 -2030 年人形机器人落地节奏及市场规模预测
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