Tesla Bot Gen 3 Optimus 2025

三個月前 (2024.11),  金卡戴珊（Kim Kardashian）提供了 特斯拉新一代 AI 機器人「Optimus」的一些影片, 機器人可以了解人的意思, 做一些簡單的動作和家事, 

猜拳也從來不會輸

Kim Kardashian bought the new Tesla robot

How Does Teslabot Win Every Time?

  

特斯拉公司 Youtube 頻道, 三個月前 (2024.11) 也有展示 Optimus 的影片

- 行走更順利, 可以避開障礙物, 和走在不平坦的路面, 上下樓梯

- 可以自己去充電, 充完再回來工作

- 可以擺放東西, 拿東西, 搬東西 (例如 11kg 的重物)

- 可以和人互動, 避開危險的舉動, 遞給人們指定的物品

在今年(2025)一月, 也有相關影片介紹 Optimus, 

Elon Musk Reveals 5 Reasons Tesla Bot gen 3 Is the Best Investment in 2025! Shocking Specs LEAKED!

昨天 (2025.2.1) 一個針對 Tesla Bot Gen 3 的介紹

Tesla Bot Gen 3 2025 New Updates! Elon Musk Reveals Useful Task, Full Autonomy & Best Upgrades!

30min 的影片 (之後來整理這個) 

Finally Happened! Elon Musk Review Tesla Bot 2025 Optimus Gen 3 Homemaker! All You Need To Know!

Gen3 特點: 

- 將執行 兩倍於前身 Gen 2 的任務，包括家務工作如烹飪、清潔和洗衣。

- 機器人的越野導航能力已經得到完善，使其能夠應對挑戰性的地形。

- 新設計可能包括 更流線型的外觀，並可能在其面部配備顯示屏，以吸引高端市場。

- Gen 3 的價格預估範圍為 50,000 至 80,000 美元

Optimus的手部設計

旨在模仿人類手部的動作。Optimus 的手部有22個自由度，手腕/前臂有3個自由度。

更多的自由度使得Optimus能夠更精確地調整手部的姿勢，進行更複雜和精細的動作，這意味著它可以執行如摺衣服、握持脆弱物品（如雞蛋）等需要高靈活性的任務，以及如操作工具或進行精密裝配需要細緻操作的任務。

另外在不同的環境和任務中，Optimus可以根據需要調整其手部動作，這使得它能夠在多種情境下有效工作，例如在狹小空間內或在不平坦的表面上。

Tesla AI 4 晶片

- 能夠執行高達144萬億次的運算

- 支持深度學習算法，能夠進行複雜的模式識別和物體識別

- 能在較低的功耗下運行

之後會升級成 Tesla AI 5 晶片

自主學習

Optimus 在模擬環境中學習如何在不平坦的地形上行走的過程。透過模擬不同的地面條件（如斜坡、障礙物等），Optimus 能夠學會如何保持平衡並有效地移動，這在實際應用中是非常重要的。

Tesla Optimus 有一個 Twitter 的帳號, 在十二月時, 

展示了 Optimus 獨自在複雜地形上行走, 第一次時腳底打滑, 差點險摔, 

第二次時表現就比第一次好, 能透過神經網路學習控制身體, 保持平衡

https://x.com/Tesla_Optimus/status/1866171391156113740

2025 是機器人元年

目前 分析式AI 和 生成式 AI 蓬勃發展

「分析式AI」使機器人能用深度機器學習的技術, 來處理大量感測器數據,

「生成式AI」

   - 通過生成多種方案來優化機器人的性能和效率, 增加彈性和環境適應力

   - 使機器人能夠更好地理解和回應人類的情感和語言，提升了人機互動的質量

Tesla 也宣佈 2025 年開始先小規模生產至少 一萬台 Optimus 機器人, 

如果一切進展順利, 2026 年生產量可提高, 達到五萬台到十萬台;

預計 2027年 可再提升十倍, 達到 50萬 ~ 100萬台

分析式AI v.s. 生成式 AI

分析式AI（Analytical AI）和生成式AI（Generative AI）是人工智能領域中的兩種主要技術，各自具有不同的功能和應用。

分析式AI（Analytical AI）

定義：分析式AI用於數據驅動的決策制定; 主要專注於從大量數據中提取洞察和進行預測。它利用統計分析、數據挖掘和機器學習技術來分析結構化數據，並根據這些數據做出決策或預測。

功能：

• 數據分析：分析式AI能夠處理和分析歷史數據，識別模式和趨勢。
• 預測能力：基於過去的數據，分析式AI可以預測未來的事件或行為，這在金融、醫療和市場研究等領域特別有用。
• 決策支持：它幫助企業和組織做出基於數據的決策，提高運營效率和準確性。

一些有名的使用分析式 AI 如下: 

(1) IBM Watson

IBM Watson - wiki

IBM Watson是一個強大的分析式AI平台，專注於自然語言處理和數據分析。它能夠分析大量的結構化和非結構化數據，並提供洞察和建議，廣泛應用於醫療、金融和客戶服務等領域。Watson能夠協助醫生診斷疾病，並根據患者的病歷和最新的醫學研究提供個性化的治療建議; 也能提供情緒分析功能。它能夠分析文本、音頻和視頻中的情感，Watson的情緒分析能夠識別複雜的情緒，如諷刺，並且具備多語言支持，適合全球範圍內的應用。

(2) Brandwatch

Brandwatch - wiki

Brandwatch是一個強大的社交媒體監測和分析平台，專注於幫助企業理解和參與在線對話。其情緒分析能夠識別和分析社交媒體上對品牌和特定話題的情感傾向，將情感分類為正面、負面或中性。這有助於品牌更好地理解公眾對其產品或服務的態度。並提供詳細的數據分析，幫助企業制定更有效的市場策略。Brandwatch支持多平台數據監控，並提供即時報告和自定義分析功能，適合各類型企業使用。

(3) Salesforce Einstein / Tableau

Salesforce - wiki

Tableau - wiki

Salesforce Einstein是一個嵌入在Salesforce平台中的AI工具，專注於客戶關係管理（CRM）。它利用分析式AI來預測銷售趨勢、客戶需求和市場變化，幫助企業做出更明智的決策。Einstein能夠自動分析客戶數據，並提供個性化的銷售建議。

Tableau是一個數據可視化工具和商業智能工具，利用分析式AI來幫助用戶理解和分析數據。它能夠自動生成報告和儀表板，將複雜的數據轉化為易於理解的視覺圖表; 並提供互動式的數據探索功能，即時數據更新，讓用戶能夠快速識別趨勢和模式，從而發現市場趨勢和消費者行為。企業可以利用Tableau來進行市場分析、業務績效評估等。

(4) Google Analytics

Google Analytics - wiki

Google Analytics是一個網站分析工具，使用分析式AI來追蹤和報告網站流量。它能夠分析用戶行為、流量來源和轉換率，幫助企業優化其在線營銷策略。通過深入的數據分析，企業可以更好地理解其客戶並提升用戶體驗。

(5) Microsoft Power BI

Microsoft Power BI - wiki

Microsoft Power BI 是一個強大的商業智能平台，結合了分析式AI的功能，幫助用戶從數據中提取洞察並做出數據驅動的決策。Power BI 提供了多種 AI 功能，幫助用戶自動化數據分析過程，並從數據中獲取有價值的見解。它能夠從多個數據源提取數據，允許用戶將 Azure Machine Learning 模型集成到即時的報告和儀表板報告中，幫助企業更深入且快速做出數據分析和預測。

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生成式AI（Generative AI）

定義：生成式AI則專注於創造新的內容，這些內容可以是文本、圖像、音頻或其他形式的數據。它通過學習大量的數據來生成新的、原創的內容。

功能：

• 內容創建：生成式AI能夠生成新的文本、圖像或音樂，這在創意產業和娛樂領域中非常有用。
• 模擬和設計：它可以用於模擬複雜的環境或設計新產品，幫助工程師和設計師在實際製造之前進行測試和優化。
• 自動化交互：生成式AI可以用於開發聊天機器人和虛擬助手，使其能夠進行自然的對話和互動。

一些有名的使用生成式 AI 如下:

(1) ChatGPT

chatgpt - wiki

ChatGPT 是由OpenAI開發的聊天機器人，在2024年依然保持其市場領導地位。它憑藉其強大的自然語言處理能力，能夠理解並生成類似人類的文本回應。根據2024年3月的數據，ChatGPT的網站流量達到2343.2百萬次，佔據了生成式AI市場的82.5%。它能夠生成高質量的文本內容，並與用戶進行自然對話，廣泛應用於內容創作、語言翻譯、客戶支持和教育等等多方面領域。

(2) Gemini

Gemini - wiki

Gemini 是由 Google DeepMind 開發的生成式AI模型，Gemini 在2024年被認為是ChatGPT的主要競爭對手之一。它可以和許多 Google 的其他服務整合 (如 Gmail, Docs, android studio...), 在各種應用場景中提供高效的解決方案。

(3) Claude

Claude - wiki

Claude 是由 Anthropic 開發的生成式AI助手，專注於安全性和倫理性。Claude 能夠進行對話、文本總結、內容創作等多種任務，並且在2024年推出了多個版本，包括Claude 3和Claude 3.5，這些版本在性能和功能上都有顯著提升。Claude 的設計理念強調可控性和透明性，旨在提供更安全的AI互動體驗。

(4) Midjourney

midjourney - wiki

Midjourney 是一個專注於圖像生成的AI工具，根據用戶的文本提示生成高質量的視覺內容。它在2024年的網站流量為24.7百萬次，受到設計師和藝術家的廣泛使用，特別是在廣告和創意設計領域。Midjourney的強大功能使其成為創意產業中不可或缺的工具。

(5) ElevenLabs

ElevenLabs - wiki

ElevenLabs 是一家專注於語音合成的公司，利用生成式AI技術來創建自然流暢的語音。

- 可以將輸入的文本轉換為自然的語音，適用於新聞播報、故事朗讀、視頻配音等等多種場景。

- 提供多種語音選項，用戶亦可通過上傳自己的聲音樣本，生成與其相似的個性化AI語音。

- 支持多達29種語言的語音生成，這使得其技術能夠在全球範圍內應用，滿足不同語言用戶的需求

- 支持即時語音合成，適合需要快速反應的應用場景，如虛擬助手和即時翻譯

- 除了語音合成，ElevenLabs 還能根據文本描述生成各種效果音，適用於視頻、遊戲和音樂等多媒體內容的創作

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兩者的不同

• 目的：分析式AI的主要目的是分析和預測，而生成式AI的目的是創造和生成新內容。

• 數據處理方式：分析式AI通常處理結構化數據，並專注於從中提取有用的信息；而生成式AI則處理結構化和非結構化數據，並試圖生成新的數據樣本。

• 應用場景：分析式AI常用於商業智能、風險管理和市場分析等領域，而生成式AI則在創意產業、遊戲開發和自動化內容生成等方面發揮作用。

總結來說，分析式AI和生成式AI各自擁有獨特的功能和應用，並在不同的場景中發揮著重要的作用。分析式AI專注於數據的理解和預測，而生成式AI則致力於創造新的內容和體驗。