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特斯拉展示 Optimus 人形机器人做家务能力:扔垃圾、扫地、炒菜

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特斯拉展示 Optimus 人形机器人做家务能力:扔垃圾、扫地、炒菜
特斯拉展示 Optimus 人形机器人做家务能力:扔垃圾、扫地、炒菜

IT之家 5 月 21 日消息,埃隆・马斯克在得克萨斯超级工厂接受 CNBC 采访时,重申了 Optimus 人形机器人将成为“特斯拉最重要的产品之一”这一观点。似乎是为了强调这位首席执行官的观点,特斯拉官方的 Optimus 社交媒体账号分享了一段很可能是迄今为止最令人印象深刻的 Optimus 人形机器人能力展示视频。

IT之家注意到,在这段视频中,Optimus 展示了其在家庭环境中的多种能力,包括扔垃圾、使用扫帚和吸尘器、撕纸巾、搅拌锅中的食物、打开橱柜、关闭窗帘等日常家务。此外,它还成功地将一辆 Model X 的前连杆拾起并放置在手推车上。

值得一提的是,所有这些任务都是通过单一神经网络实现的。特斯拉 Optimus 团队通过将人类执行类似任务的第一人称视频数据输入机器人,使其能够直接学习并模仿这些动作,这一系统有望为擎天柱快速、可靠地学习和完善新技能铺平道路。

此外,特斯拉 Optimus 项目副总裁 Milan Kovac 在社交平台上分享了团队的最新进展和未来规划,他指出,团队的目标之一是让 Optimus 能够直接从互联网视频中学习人类执行任务的方式,这些视频不仅包括第一人称视角,还包括第三人称视角或随机摄像头拍摄的内容。

Kovac 表示:“我们最近在这个方向上取得了重大突破,现在已经能够将大量从人类视频中学习到的知识直接转移到机器人上(目前仅限于第一人称视角)。这使得我们能够比仅依赖远程操作机器人获取的数据更快地开展新任务(远程操作在操作上更为复杂)。”

他进一步解释说,通过这一过程,Optimus 正在快速涌现出许多新技能。这些技能可以通过自然语言(语音或文本)调用,并由机器人上的单一神经网络运行(多任务处理)。下一步,团队计划扩展到第三人称视频的转移学习(即随机互联网视频),并通过在真实世界或合成世界(模拟 / 世界模型)中进行自我强化学习(RL)来提高机器人的可靠性。

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!