软件与服务行业研究：特斯拉召开“WEROBOT”发布会 展示人形机器人最新进展

　　事件描述

    　　2024 年10 月11 日，特斯拉召开了“We Robot”发布会，展示了其人形机器人——Optimus的最新进展。发布会现场，特斯拉人形机器人Optimus 列队登场。马斯克表示，特斯拉在过去一年的研发中取得了巨大进展，未来它可以教育孩子、修剪草坪，甚至成为人类的朋友。马斯克认为，如果未来大规模生产的话，Optimus 成本大概会降至2 万-3 万美金。

    　　事件评论

    　　特斯拉汽车产业链为人形机器人提供赋能。特斯拉Optimus 软件算法移植了FSD 智能驾驶系统，计算芯片移植了HW3.0 智驾芯片。智能驾驶系统与人形机器人系统具备较高的相似性，都是将AI 能力赋能于复杂硬件设备，串联起众多传感器、运算芯片与执行器，实现智能体的自主行动。两者软件算法也有较高相似性，都具备了完整的感知、决策规划、控制的循环链路。这也是特斯拉能够快速切入人形机器人领域的核心原因。

    　　Optimus 机器人操控精准性在迅速提升。2023 年9 月起，Optimus 机器人即装载了端到端的神经网络。但早期的系统成熟度不高，在特斯拉公布的视频中可以看到机器人有机动能力不足、控制不够精准、感知反馈迟缓等问题；但随着拖动示教等项目推进，Optimus得到了大量动作数据的投喂，性能得到了快速提升。目前特斯拉已将为数众多的Optimus放进汽车生产工厂，安排其协助完成工厂内的电池分拣工作，形成了数据飞轮。

    　　Dojo 超算平台在Optimus 技术进步中起到关键性作用。特斯拉机器人Optimus 采用Dojo 超算平台作为底层AI 算力支撑。与英伟达的A100 相比，一颗D1 芯片在自动标注任务中最高能够实现3.2 倍的计算性能，在占用网络任务中最高能够实现4.4 倍的计算性能。预计到2024 年10 月，Dojo 超算平台的有望匹配30 万块英伟达A100 芯片的算力。

    　　据摩根斯坦利数据显示，特斯拉自研的Dojo 超算平台有望为公司节省超过65 亿美元的算力投入（对比购入同等算力下的A100 芯片算力集群）。此外，高性能算力平台可以协助具身智能算法快速迭代，缩短开发周期，还能在实际云端推理过程中加快响应速度，减少人形机器人的延迟。

    　　人形机器人有望复刻RoboTaxi 商业路径。类比智能驾驶产业，智能驾驶初期阶段（L0-L2）产业价值核心在于制造端，而智能驾驶接近成熟之后（L3-L5），产业价值核心会转向运营端的RoboTaxi。从长期来看，人形机器人有望在近两年快速将本，仿照RoboTaxi 的形式，在某些高价值场景中的成本低于人力成本，快速达到生产厂商的投资回报曲线门槛。

    　　投资建议：人形机器人硬件已有一定的技术成熟度，但具身智能水平仍需持续迭代。在机器人模型层面，当前人形机器人缺乏足够的运动对齐多模态数据来完成模型训练，因此推荐关注模拟仿真相关标的，以及模型训练推理的基础设施国产算力芯片产业链。

    　　风险提示

    　　1、人形机器人商业化不及预期；

    　　2、人形机器人产品需求不及预期；

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