你不知道的具身智能:从小机器狗到 Optimus
本文记录了作者组装一台小机器狗的实践过程,并以此引出对具身智能技术栈的深度剖析。文章涵盖了从硬件选型(STM32, ESP32)到空间感知(SLAM, 3D表示),再到动作控制模型(VLA, RT系列)的演进,最后重点分析了 Tesla Optimus 在工程制造、时空分层与能耗上的技术难点。
本文记录了作者组装一台小机器狗的实践过程,并以此引出对具身智能技术栈的深度剖析。文章涵盖了从硬件选型(STM32, ESP32)到空间感知(SLAM, 3D表示),再到动作控制模型(VLA, RT系列)的演进,最后重点分析了 Tesla Optimus 在工程制造、时空分层与能耗上的技术难点。
文章探讨了世界模型与因子图之间的深层联系。作者指出,因子图本质上是基于能量的模型,可用于状态估计和SLAM。通过将世界模型锚定在“现在”,文章提出了STAG框架,该框架利用统一的因子图优化机制,同时处理基于过去数据的感知和基于未来目标的规划,实现了感知与行动的无缝融合。