《科创板日报》9月25日讯（编辑 郑远方）当地时间24日，特斯拉机器人官方账号Tesla Optimus更新了“具身智能首秀”。

在介绍中，特斯拉称，人形机器人Optimus（擎天柱）已可以自主对物品分类，其神经网络训练是“完全端到端的”——即可实现视频信号输入，控制信号输出。

在感知方面，通过视觉感知及关节位置编码器，Optimus便可自动校准四肢，并精准定位四肢的空间位置。

其将蓝色与绿色积木分别分拣到对应颜色的托盘之中，即便在抓取积木过程中，有人在一旁将积木打乱，Optimus也可以立即调整并适应新环境，继续分拣积木。与此同时，其还可以将翻倒的积木摆正，并执行“打乱分类好的积木”等新任务。

中信证券认为，特斯拉V12自动驾驶的算法体系同时应用于人形机器人及汽车是可行的，且有利于加速提升识别算法的泛化能力。随着特斯拉展示了机器人端到端技术路线可能性，该方案与其FSD的运行模式类似，FSD以及Dojo的成功经验有望加速机器人迭代速度，由单一任务向多任务拓展。

分环节来看，（1）在输入端，分析师指出，本次特斯拉展现的图像识别，2D及3D相机都可实现，选配核心为成本控制因素，国内视觉镜头及相机等核心零部件厂商已具备此类产品生产能力，产品配套方案及产品性价比值得关注。

（2）在输出端，特斯拉人形机器人输出端为信号及姿态控制，关节、传感器、控制系统对输出端稳定性至关重要，此领域可选方案较多，不同厂商有望在不同价格段占据优势。

（3）在算法端，端到端框架能够直接从原始输入端到最终输出端进行训练，无需进行手动特征工程或中间阶段处理。尽管此视频未展示其具体算法，但基于其输入输出信息，建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。

（4）在硬件端，视频展现出特斯拉机器人的静态运动控制稳定性及用以控制平衡的IMU的较高精度，且关节模组中的“双编码器”并非存在阻滞性较强的缺点，灵巧手中的编码器也同样具备较高精度。IMU、编码器等传感环节的重要性愈发显现。