【建投汽车】智能汽车视角下的Tesla Bot(一):底层架构及系统组成
智能驾驶及人形机器人是AI主力应用场景,目前特斯拉分别推出的FSD及Optimus解决方案全球领先,并表态FSD技术积淀可以加速Optimus产品智能化迭代。基于公司官方披露的人形机器人底层架构及系统组成,从智能汽车视角,我们总结两者异同点如下:
1)理念:智能汽车包含智能驾驶、智能座舱及网联汽车,强调给驾乘人员带来智能化便利;人形机器人强调在家庭、工商业等基础场景替代人工,通用宽泛应用场景要求具备更强AI性能,功能要求更接近智能驾驶,软件、算法迭代要求高,Tesla
FSD感知端与控制端算法可推动Bot快速迭代,主要差异在运动控制。
2)架构:汽车电子电气架构(EEA)经历了从分布式(ECU控制)到域集中式(域控制)的发展过程,未来走向中央集中式(中央计算平台统筹);Tesla
Bot执行及动力系统(除感知及控制硬件外的基础结构件)更为简单,直接采用中央集中式(类人脑)架构,主控SOC芯片及AI训练芯片组成计算机控制硬件,FSD及BOT感知端占用网络模型等算法打通,训练端采用DOJO神经网络等模型处理。
3)迭代:汽车OTA(远程升级)分为软件(SOTA)及固件(FOTA)在线升级两类,前者可更新中控信息娱乐APP升级,后者可对转向、制动等执行系统进行控制器(ECU)升级;Tesla
Bot采用电机伺服来驱动执行,较工业机器人液压执行更具柔性及可控制性,更适用于FOTA;而SOTA技术难度相对较低。
4)感知:智能驾驶不同等级(L1-L5)所需的感知方案差异较大,当前特斯拉FSD(L2+)采取纯视觉感知方案(后续或引进4D毫米波雷达),其他主机厂一般采用多传感器融合的感知系统(含超声波/毫米波/激光雷达等),涉及车辆高精定位采用GPS及IMU(惯性导航)组合;当前Tesla
Bot面部采用3个Autopilot摄像头(鱼眼/左前/右前),整体仍偏向视觉方案,其他传感器或包含力/力矩/声学/触觉/温度等类型,雷达及IMU等车用传感器或也在备选之列。
投资建议:Tesla Bot在设计理念、系统架构、迭代及感知方式与智能驾驶具备较强关联性,算法框架与相关AI软硬件储备有望支撑产品快速迭代及功能实现,重点推荐三花智控、拓普集团、双环传动、绿的谐波、汇川技术、禾川科技等。
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