Optimus（擎天柱）的目标价格可能低于2万美元（约人民币14.2万元）。

  而就在这场活动上，我们也见到了Optimus的原型，与去年所展示的机器人模特在外形上稍有区别。对这个问题，马斯克此前也早已发出警告：不要指望原型看起来像去年活动中首次展示的光滑黑白渲染图。

  我们能够正常的看到，这台Optimus原型并没有搭载外壳，而是直接粗暴展示了自己的内部结构。

  并且，依据马斯克现场所说，这台Optimus原型是他们过去花费6个月时间打造的，今晚也是第一次没有系绳行走。也因此，即便Optimus原型能够做得更多，为了不让它摔在地上，马斯克也没有让Optimus原型做出更多动作演示。

  不过在之后的播放的视频中，我们也看到了没有在现场演示的更多部分，包括在办公场景取放纸箱、给花草浇水，以及在工厂移动金属条等等，能做的还不少。

  出人意料的是，就在Optimus原型之后，特斯拉又在舞台上推出（字面意思）另一台原型，如果之前那一台是简陋版原型，之后亮相的这台原型属于精致版，也是之后会量产的原型，已组装完整，只是功能尚未完全正常工作。

  回到机器人本身构造，特斯拉直接在现场放上一张图标出了Optimus的电机部分（橙色）和电子部分（蓝色）。其躯干有200个以上的自由度，手有27个。

  依据介绍，Optimus体重73kg，采用与特斯拉无人驾驶汽车相同的计算硬件，搭载1x Tesla SOC，具有 Wi-Fi 和 LTE 连接。动力方面使用 2.3 kWh 电池组运行，时功耗100W，慢走时功耗为500W。单手可以携带一个20磅（约9.1kg）重的物品。

  在之后的展示中，特斯拉工作人员向人们展示了机器人的膝关节、双手是如何受到人类膝关节、双手启发的。并且，团队还将特斯拉汽车的Autopilot软件、FSD系统从汽车转移到机器人身上，并重新装备在新的身体和环境中工作，比如使用与汽车相同的技术来模拟擎天柱的运动和对外部碰撞的反应，与汽车一样使用摄像头视觉感知、以神经网络进行计算等等。

  依照马斯克所说，生产数百万台‘极有能力’的Optimus是特斯拉的目标。

  机器人之后，特斯拉Autopilot总监Ashok Elluswamy上台讨论全自动驾驶软件是怎么样改进的。

  他在现场透露称，FSD Beta目前有16万名客户，对比去年同期只有2000名。

  举个例子，当无人驾驶汽车在十字路口左转时刚好有行人路过，过往模式采取的策略就相对激进些，会以一个相对较快的速度停在行人面前，等他走过之后再通行；优化之后，最新的FSD系统会在100毫秒内控制车辆会先选择减速，继而选择一条相对安全的路线，挑选车辆和行人之间的缝隙来通行。

  这里有意思的一点是，在特斯拉的演示途中，FSD不仅仅识别出了行人，甚至还识别出了走在一旁的宠物狗。

  同时，特斯拉开发了一种新的自动贴标机来帮助进行3D贴标。FSD专家解释了当相机显示不清晰的图片时，该软件如何在某些条件下使用其他剪辑来填充图片。

  特斯拉还谈到了模拟，使用从其机队收集的数据来模拟世界或环境，用于改进 Autopilot。依据介绍，FSD Beta的深度神经网络达到100万参数，15 万+神经网络层，37.5万个连接，仅用两周时间即可创建旧金山城区的模拟模型，也可以在5分钟内模拟出现实中未出现的场景。

  不过有必要注意一下的是，相比于前面机器人的亮相，FSD Beta似乎并没有给人以惊喜。有网友这样表示：

  在使用 FSD Beta 一年之后，据我所知并无显著的改善（甚至可能是下放），在这一点上，演示的这一部分都没有给我留下深刻印象。

  而在最后，马斯克也表示，FSD测试版将于年底前在全球推出。当然了，北美以外的市场需要获得监管部门的批准。

  依据介绍，Dojo超级计算机的单个训练模块由25个特斯拉自主研发的D1芯片（台积电7nm制程）组成，配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的连接器，在不到1立方英尺的体积下，算力高达9PFLOPs(9千万亿次)，I/O带宽高达36TB/s。

  用演示者的线台Dojo机柜可以取代由4000个GPU组成的72个GPU机柜。

  在2023年之前在美国加州的PaloAlto建造第一台Dojo ExaPod。届时，Dojo超级计算机预计将变成全球上最强大的超级计算机之一，能够将要消耗数月的工作缩减至一周。

  类似于亚马逊云AWS的Dojo服务，帮助你用更少的钱，更快地训练模型的在线服务。