事件描述
　　12月13日，特斯拉在社交平台X上发布了Optimus Gen-2版本人形机器人的视频。本次更新主要集中在硬件端和小脑控制层面。根据视频显示，Optimus Gen-2相比上一代在稳定性、灵活性、机动性方面有较大提升，包括：1）特斯拉采用了自己设计的执行器和传感器；2）颈部增加两个自由度；3）行走速度提升30%、重量降低10千克；4）脚部增加多维力传感器；5）膝关节优化，平衡能力提升、全身控制优化；7）手部操作更快，手指表面使用触觉传感器，可以两指捏起鸡蛋。
　　事件评论
　　Optimus人形机器人已完成“功能实现”，后续以“量产实现”为目标。Optimus机器人发展包含5个重要时间节点：1）2021年8月马斯克首次透露了要造人形机器人（TeslaBot）的设想；2）2022年10月Optimus人形机器人首次亮相。在Demo演示中，Optimus展示了其搬箱子、浇花、在特斯拉工厂工作的画面；3）2023年5月，Optimus具备了流畅行走和抓取物体的能力；4）2023年9月，Optimus大脑快速进化，实现神经网络完全端到端训练，可以自主对物体进行分类；5）2023年12月，Optimus稳定性、灵活性、机动性方面有较大提升。回顾这5个重要节点，可以发现Optimus机器人技术迭代速度较快，具备一定程度的实用性，已达到功能实现的目标，后续硬件技术迭代将向量产方向发展。
　　特斯拉的智能驾驶算法与Dojo超算平台在Optimus技术进步中起到关键性作用。特斯拉Optimus软件算法移植了FSD智能驾驶系统，计算芯片移植了HW3.0智驾芯片。智能驾驶系统与人形机器人系统都是将AI能力赋能于复杂硬件设备，串联起众多传感器、运算芯片与执行器，实现智能体的自主行动。两者软件算法也有较高相似性，都具备了完整的感知、决策规划、控制的循环链路。此外，Dojo超算平台提供的算力也是特斯拉能够快速切入人形机器人领域的核心原因。高性能算力平台可以协助具身智能算法快速迭代，缩短开发周期，还能在实际云端推理过程中加快响应速度，减少人形机器人的延迟。
　　近期多模态模型接连发布，有望加速人形机器人技术发展。多模态模型是具身智能实现端到端系统的必经之路。将图像数据作为模态融入后，机器人视觉将成为思维链的一环，可以实现感知层和决策层的无缝衔接，减少了信息损耗。近期GPT-4V、Gemini等多模态模型的推出有望加速具身智能的发展。
　　投资建议：人形机器人硬件与小脑控制端已有一定的技术成熟度，当前人形机器人落地主要瓶颈在于大脑认知层面，因此赋予人形机器人认知能力的多模态模型在产业链中具备较高的价值量。推荐关注在多模态模型领域有较高技术积累的科大讯飞，以及模型训练推理的基础设施华为算力芯片产业链。
　　风险提示
　　1、人形机器人技术发展不及预期；
　　2、人形机器人产品需求不及预期。