beat365官方网站这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作，是完全自主的，全程没有人为的干预。

　　首先在神经网络方面，从视频中的字幕中可以得知，特斯拉给Optimus部署的是一个端到端的神经网络来训练分拣电池的任务。

　　也正因如此，Optimus所用到的数据仅仅是来自于2D摄像头和手部的触觉、力度传感器，并直接生成关节控制序列。

　　特斯拉工程师Milan Kovac进一步透露，这个神经网络完全是在机器人的嵌入式FSD计算机上运行，并且由机载电池供电：

　　不仅如此，从视频中Optimus们正在执行的任务来看也是多种多样，有分拣电池的，有叠衣服的，还有整理物品的。

　　Milan Kovac表示特斯拉在其中一家工厂已经部署了几个机器人，它们每天正在真实的工作站接受测试并不断改进。

　　总而言之，Optimus单是从视觉和人类示范来进行训练来看，这一点上是和特斯拉汽车的逻辑是有点类似了。

　　而它的训练方法和特斯拉Optimus截然不同，是完全在模拟环境中进行，然后零样本迁移到真实世界中，无需微调，直接运行。

　　具体背后的技术则是团队新推出的DrEureka，它是以之前五指机器人转笔背后的技术Eureka为基础。

　　DrEureka是一个LLM智能体，可以编写代码来训练机器人在模拟中的技能，并编写更多的代码来弥合困难的模拟与现实之间的差距。