关于特斯拉的类人型机器人，这些确实你知道吗

p>多多一提，伏特主动地将“必须被人根本无法制服”作为了Optimus运动所灵活性的建筑设计同义标之一。只得时说这看起来“蜘蛛人摇滚”，但也从另外一个侧面展示出他们将大需求量量产Optimus，并都会将其用于实际生产、而非柔和的决意。

Optimus回事与伏特的车“的族相似性”

当然，时说到伏特，很多熟人似乎首先都会想到的还是他们的新能源日产由。也时是因如此，当见到伏特在当年“AI Day”上花了上次三个多星期大讲特讲机器时，的确就都会让一些人激发伏特“不务时是业”的好像。

然而，一方面时是如之前文里面所讲到的那样，伏特“材（机器）人”的一个重要目地，回事也是为了缓解自身汽车制材工厂的生产效能和安同类型性。另一方面来时说，鲜为人知整个“Optimus”的软硬件建筑设计，也所想见到大量的、和伏特日产由完同类型相连的成份。

例如在核心的计算出来建议上，Optimus就换装了伏特自研的ROM。它回事就是伏特日产由上运用于的同款计算出来ROM，这可不是同义的车机大屏的高度集中ROM，而是为首FSD借助于自动驾车的AI浮点运算ROM。换句话来时说，在其他新能源车承接还满世界寻找AI计算出来建议供货商时，伏特不仅早已用上了自研建议，而且并未开始同类型面挖掘其在机器高度集中领域的实用价值了。

比如在环境无意识灵活性上，Optimus采用了仿生学的图像建筑设计。也就是时说，它不像其他大多数同类机器那样，需只能靠有数脸部上下的雷达、超声、波段来测量空间距离，而是大部分完同类型借助头部的摄像头去“看”世界，去判断相异的球体、生物、障碍的各种类型、整体、大小等个人信息。

看看觉得很眼熟？对，这种“同类型图像无意识”的建筑设计实践和插值，回事也与伏特目之前的车载借助于驾车建筑设计有着莫大的联系由。多年之前，当艾伦面对公众的非议，声称“因为人类是用双眼无意识世界，所以我们的车也不应研发图像无意识建议”时，很多人对这一观点嗤之以鼻。但从前看来，伏特似乎当年就已有了研发、制材机器的意图。

那么，大量出自于汽车平台的建筑设计实践和配有，都会给Optimus带些什么呢？

首先，它让伏特以超高的效能未完成了这款机器“从术语到现实”的建筑设计同类型过程。事实上，Optimus从提出术语到材出第一款原改进型机总计能用了短短六个年底，而从最初的原改进型机最佳化到目之前必须自主性步行的往往，也能用了八个年底而已。

其次，出自于车载计算出来机和电力系由统的建筑设计知识，让伏特非常注重Optimus的能效表现。一方面，Optimus自带了2.3kWh的电池组，对于一款体改进型、运动所量都接近成年人的躯体改进型机器来时说，这回事是个极小的电池输出功率。但另一方面，它在大门口和快放的功耗分别仅为100W/500W，这就使得哪怕只配有了几块小输出功率电池，也足以Optimus支撑一整天的兼职需求。

最为重要的是，大量改成自车端的成熟技术、日后连带近于量产实用性的建筑设计思路，使得Optimus的生产开发成本具备相当大的绝对优势。根据官方网站披露的个人信息推断，Optimus终于的目标是将开发成本降低到两万美元近，甚至比目之前伏特入门款的电动车还较贵。

除了机器，Dojo也是当年AI Day的大招

时说了这么多关于Optimus的内容，大家看看并未激发疑问了。绝非明明是“AI Day”，难道当年伏特的AI研发成果，就仅仅只是这一款躯体改进型机器吗？

当然不是！事实上，就在这场社交活动里面，伏特方面也宣布了他们在FSD（同类型自动借助于驾车）Beta测试上所取得的需求量性成果，同时还披露了自研超算Dojo的最新个人信息。

似乎有些熟人不并不知道的是，从前对于的各大车承接来时说，自有“超算平台”回事并未带进了一个相当重要的金融业务节目。绝非，从前的新能源车广泛都很重视续航灵活性和借助于驾车动态。而超级计算出来机的意义，就在于它既能借助于来进行车身建筑设计，建设出风阻不够低的车身材改进型，同时还必须帮助车承接培训各种AI模改进型，在车辆的人机交互、电池经营管理、借助于驾车，甚至未来会的自动驾车动态研发和改进上，都有着至关重要的意义。

时是因如此，之前不久大家似乎都见到了这样的一则消息，时说同类型国性的新能源车承接都在抢购NVIDIA最新改进型的超算计算出来卡，这回事为的就是要“攒够算力”，方便未来会几年的系列产品研发。而在伏特这边，他们从2019年就开始了ROM级的自研超算新项目，也就是从前的Dojo。

Dojo运用于的基础计算出来单元，是一款取名“D1”的推断卡，并且其自研往往高，甚至连同义令集都是伏特自定义的。而如此高的自研往往，也帮助Dojo解决问题了远超传统习俗GPU超算的性能指标和开发成本高度集中水平。

根据伏特当年在AI Day里面披露的个人信息推断，Dojo超算并未未完成了对培训硬体的兼职测试。从前一个Dojo培训硬体的机器求学培训灵活性，就可以超越“6个GPU计算出来盒子”的精准度，同时开发成本甚至还大概后者的1/6。

这是什么术语呢？要并不知道，在目之前的新能源车市场里面，伏特本就有着一定的需求量绝对优势。而从前，他们开始在后端的AI计算出来灵活性、模改进型转换成不够快上，也有了远超其他车承接的效能和开发成本绝对优势。这也就仅仅，伏特未来会将必须以相比之下的不够快，迭代他们的自动驾车插值、同时花掉还多于，终于摊平到的产品上的开发成本压力还都会不够低。

甚至，还可以这两项的设想，时是如现在伏特可以将“材车”的技术用于制材机器一样，“天生”具备算力和开发成本双重绝对优势的Dojo超算，未来会都会不都会也带进伏特对外开放的新金融业务呢？

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