行业或公司 * 人形机器人行业 * 特斯拉公司 核心观点和论据 * 特斯拉人形机器人使用端对端神经网络架构：特斯拉推崇极简系统，在机器人行走和平衡任务上使用端对端神经网络，实现功能简化[1]。 * 人形机器人面临复杂地形适应和进化能力挑战：机器人需要适应非结构化地形，传统控制算法难以应对环境变化[2]。 * 神经网络在人形机器人中的作用机制：感知、决策、行动三个层面，通过传感器反馈、预设任务和运动规划实现控制[4][5][6]。 * 神经网络与AI的关系：神经网络是大模型AI的基础，大模型是深度神经网络，参数量级更高[8][9]。 * 神经网络在人形机器人中的应用：实现PID控制策略，具备进化能力，应用于行走、上下坡、接球等任务[11][12]。 * 人形机器人AI赛道国内主要玩家：中科院自动化研究所、优必选、开普勒、清华团队等[20]。 * 人形机器人AI竞争点：AI算法、多模态数据获取、传感器融合等[21][34]。 * 特斯拉人形机器人优势：强大的算力、自研芯片和超算平台、实际数据收集[23][24]。 * 人形机器人视觉算法与自动驾驶异同：都属于机器人领域，但人形机器人关节更多，纯视觉方案难以实现[26][28][32]。 * 传感器价值量占比差异：不同传感器价格和功能差异较大，重点关注价值量较高的传感器[34]。 * 大模型与小模型对比：大模型成本高，算法能力强，小模型成本低，但智能程度较低[36][37]。 其他重要内容 * 特斯拉人形机器人未来发展趋势：算法优化、硬件升级、数据获取、多模态传感器融合[13][14][15][16][18]。 * 人形机器人AI行业竞争态势：特斯拉、优必选、开普勒等国内外厂商竞争激烈[20][21]。 * 投资建议：关注价值量较高的传感器、大模型和小模型的应用场景[34][36][37]。