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Tesla Bot: AI的星辰大海

核心内容

特斯拉计划在2022年9月推出首款人形机器人原型机“OPTIMUS”，标志着其从电动车公司向AI公司的转型。人形机器人被视为人工智能场景的下一波浪潮，具备广泛的应用前景，有望在多个行业中实现商业化落地，带来万亿级别的市场机会。国内厂商在智能驾驶领域取得的成功经验，为他们复制至人形机器人领域提供了参考。

主要观点

• 人形机器人前景广阔：人形机器人可取代重复性高、单调枯燥的工作，同时也能处理危险任务，如搜索与救援，是AI技术落地的重要方向。
• 算力需求巨大：人形机器人依赖强大的算力支持，具备自研AI处理器的厂商将具备先发优势。
• AI算法落地关键：特斯拉已实现纯视觉解决方案，其FSD系统可应用于人形机器人，算法与数据的融合是推动机器人商业化落地的关键。
• 国内厂商大有可为：国内厂商有望在人形机器人领域复制智能驾驶的生态突破经验，成为受益者。

关键信息

技术架构

• AI域：采用FSD计算机作为算力核心，配备8个Autopilot摄像头，支持深度学习、大数据分析、Dojo训练和自动标记。
• 技术域：由轻质材料构成，四肢包含约40个机电执行器，配备力反馈感应系统，实现平稳和敏捷的双脚行走。
• 机器人规格：身高约1.73米，体重约56.7千克，可搬运约20.4千克的货物，最快行走速度可达8KM/时。

Dojo D1芯片

• 算力与效率：Dojo D1芯片采用7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部电路就长达17.7公里。
• 性能优势：算力高达9PFLOPs，是业内领先的超级计算机，相较于GPU和CPU性能提升数倍，能耗降低显著。
• 架构组成：包括CPU、Switch、Matmult、SIMD四个部分，其中Matmult单元是加速神经网络计算的核心。

机器视觉

• 核心技术：神经网络是实现机器视觉的核心，能够完成从识别到生成指令的全流程。
• 数据融合：特斯拉通过2D到3D物体识别技术，结合多摄像头数据，实现对物体的三维定位和时间维度的预测。
• 应用场景：包括智能驾驶、工业自动化、家庭服务等。

竞争对手

• 波士顿动力Atlas：作为特斯拉的直接竞争对手，Atlas采用激光雷达为主，具有独特的液压机械系统，速度可达9KM/时。
• 技术对比：特斯拉在算力和视觉解决方案上具有明显优势，而波士顿动力在机械结构方面领先。

投资建议

投资主线

1. 具备自研AI处理器的厂商

   • 寒武纪：第三代云端产品思元370，采用7nm工艺，算力达256TOPS，支持训推一体。
   • 商汤科技：自研AI推理芯片STPU S100-OAC，已实现商业化落地，支持多种AI应用场景。
   • 海光信息：深度计算处理器DCU已商业落地，性能达到国际主流水平，具有良好的开源生态。

2. 具备AI算法商业落地的厂商

   • 科大讯飞：推出“讯飞超脑2030计划”，目标打造具备自主进化能力的智能系统，涵盖多个应用场景。
   • 海康威视：提供智能物联网解决方案，包括机器人、视觉算法、智能仓储系统等。
   • 虹软科技：专注于计算机视觉，为手机和智能驾驶提供视觉算法解决方案。
   • 云从科技：构建人机协同生态系统，提供智慧金融、出行、商业等领域的解决方案。

3. 机器人终端厂商

   • 石头科技：以扫地机器人为主，具备成熟的智能硬件产品。
   • 九号公司：专注于智能硬件，包括机器人和电动滑板车等产品。

市场前景

• 预计到2030年，全球人形机器人市场规模可达万亿级别。
• 人形机器人将推动多个行业的智能化和自动化发展，如物流、制造、家庭服务等。

风险提示

• 核心技术升级不及预期：AI技术发展迅速，若核心技术进展低于预期，可能影响整体发展。
• 竞争加剧：随着更多厂商进入AI机器人领域，竞争压力加大。
• 政策推进不及预期：受宏观经济、财政和疫情等因素影响，政策推进可能不如预期。
• 中美贸易摩擦升级：供应链依赖海外，可能受美国制裁影响，导致研发进展受阻。

结论

特斯拉人形机器人“OPTIMUS”是AI技术的重要应用，具备广阔的市场前景和商业价值。国内厂商在AI处理器、算法落地和机器人终端等领域均有布局，有望在这一新兴市场中占据有利位置。然而，技术发展、竞争环境、政策变化和国际贸易关系是影响该领域发展的主要风险因素。