特斯拉刚刚发布了其 Optimus 机器人的最新更新，Optimus 工程总监 Milan Kovac 对此做了一些评论：

- 特斯拉训练并部署了一个神经网络模型，让 Optimus 开始执行一些简单有用的任务。例如拾取从传送带上下来的 4680 电池并将它们精确地插入电池托盘中。

- 这个模型是一个端到端模型，只采用来自机器人本体的 2D 摄像头和触觉、压力传感器数据，并直接生成关节控制序列。模型完全跑在机器人上的 FSD 控制器上，并通过机器人上的电池进行供电。

- Optimus 被设计为通过单个模型可以执行多个任务，所以特斯拉在训练过程中添加了很多不同的数据。

- 虽然还不够完美，速度也有点慢，但 Optimus 的成功率越来越高，失误率越来越低。目前正在训练机器人从失误案例中恢复，已经看到 Optimus 可以自发纠正失误行为。

- 特斯拉在一家工厂中部署了几个机器人，每天在真实的工作台边接受测试并改进， Optimus 现在也可以在办公室中长时间行走而不会摔倒。

- 特斯拉正在进行进一步的研究，使其移动速度更快，并应对更恶劣的地形，所有这些都不会牺牲其人形特征，特斯拉还专注于整个机器人队的可重复性，训练神经网络以处理动态校准和机器人之间的微小差异。

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