特斯拉人形机器人总结， 第一篇，AI大脑：端到端神经网络的进化， Optim

特斯拉人形机器人总结， 第一篇，AI大脑：端到端神经网络的进化， Optimus的AI大脑采用单一神经网络架构，实现从感知到行动的端到端控制，跳过传统机器人的模块化设计，直接将摄像头像素转化为关节动作指令。 神经网络架构：单一模型的革命 与传统机器人采用"感知→识别→规划→执行"的模块化设计不同，Optimus的AI大脑采用单一神经网络架构，实现端到端控制。这种设计直接复用了特斯拉FSD系统的技术路径，将8个高分辨率摄像头、IMU传感器、力传感器和音频输入等多模态数据融合处理，延迟控制在50毫秒以内。 该架构的核心是Transformer-like结构，能够同时处理： 感知层：8个1.2MP60fps摄像头，总处理576MP/秒数据。 决策层：实时环境建模与路径规划。 行动层：直接输出28个关节的控制指令。 训练体系：三重数据引擎： Optimus的训练采用混合数据策略，通过三种数据源实现快速技能获取： 日常动作学习使用人类视频数据，数据来源YouTube/互联网，大概60% 。 边缘案例训练学习使用模拟数据，虚拟环境，大概30%。 实战训练使用真实世界数据，工厂部署，大概10% 。 2025年重大突破：零样本学习能力实现，可直接从随机互联网视频学习新技能（如功夫动作），无需遥控操作。 硬件协同：车规级AI芯片复用， Optimus的AI系统运行在混合计算架构上： 本地计算：FSD计算机（AI5 SoC）处理实时任务，延迟