J9九游会首页入口特斯拉发布人形机器人进展：可自主分类物体并完成瑜伽动作亮相。2022年10月，特斯拉CEO埃隆·马斯克在特斯拉AI Day上正式介绍了“擎天柱”。自2021年

　　这款机器人将采用特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统以及与汽车一样的视觉感知，使用摄像头输入数据，以神经网络进行计算。

　　马斯克称，“擎天柱”的身高为5尺8寸（约173公分），重125磅（约56公斤），行走速度为每小时5英里（约时速8公里），最多可提45磅（约20公斤）的物品，并且头部会配有一块屏幕，以便使用者可以获取有用的信息。

　　在今年5月16日举行的2023年年度股东大会上，马斯克分享了“擎天柱”的新视频，展示了该机器人执行更复杂任务的情景，如行走，探测新环境并记住环境，拿起、举起和放下东西等等J9九游会真人游戏第一品牌。

　　他重申，该机器人将使用与该公司电动汽车相同的FSD系统。与此同时，他预计，“擎天柱”的数量将远远超过特斯拉汽车。

　　在2022年8月初举行的特斯拉股东大会上，马斯克曾表示，从长期看，“擎天柱”机器人将比汽车更有价值，将会彻底改变经济。2022年8月中旬，他声称，特斯拉的人形机器人未来可能比汽车更便宜。

　　马斯克曾表示：“特斯拉机器人最初的定位是替代人们从事重复、枯燥、具有危险性的工作，但远景目标是让其服务于千家万户，比如做饭、修剪草坪、照顾老人等。”

　　上周六，特斯拉的“擎天柱”账户在X上分享称，该机器人现在可以利用端到端训练有素的神经网络自主分类物品。

　　该账号还分享了一段视频，展示了该机器人进行自我校准和将彩色方块分类放入各自托盘的过程。值得注意的是，该机器人可以在动态环境中执行任务。

　　此外，视频还展示了特斯拉机器人的平衡和灵活性，因为它做了一些需要单腿站立并伸展四肢的瑜伽姿势。这些姿势与任何实际工作负载无关，但展示了该机器人如何控制其身体并保持其稳定性。（小狐狸）

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　　沉寂了几个月的特斯拉人形机器人擎天柱终于有了新的动态。记得上一次看到它还是在特斯拉股东大会上，当时Optimus展示了自由行走、灵活抓取放下物体等技能。下一次它将如何进化，我们拭目以待。

　　在刚刚过去的周末，特斯拉Optimus官方账号上传了一段新视频，展示了旗下人形机器人最新技能。可以看到它不仅能够依靠视觉就能给物品分类能单腿站立做出瑜伽动作，可以说进步明显，马斯克在评论区也直接表示Progress”。”可以看到视频中机器人完成了按照颜色为物体分类的任务能将被故意移开的积木重新定位并放回原处，甚至可以在摆放的过程中纠偏”，这些说明它能够适应变化的环境并随时做出调整非单纯按照设定程序执行。

　　特斯拉Optimus，特斯拉的人形机器人，在最新的视频中展示了惊人的进步，该视频由官方特斯拉Optimus账号发布。特斯拉机器人现在运行在与特斯拉汽车相同的端到端神经网络上，该网络可以处理视频输入并生成控制输出。Apptronik的机器人可能是特斯拉Optimus的潜在竞争对手，后者仍在开发中。

　　人形机器人，大众对他的理解，往往还存在于科幻影片中，无论是《变形金刚》、《终结者》、《机械战警》等汇聚各种材料、各种类型的人形机器人火爆激战场面的电影是《人工智能》、《真实世界》、《铁甲钢拳》等将人形机器人赋予人类情感的影片，人形机器人都是科幻电影的主角，代表着未来各项尖端科技汇聚的最高成果。人形机器人被国际上视作衡量国家科技创新能力、高端制造业水平和产业竞争力的重要标志之一，被誉为“机器人皇冠上的明珠”。伟景智能将紧紧抓住这个跨时代的历史机遇，沉下心来认真打磨技术与产品，为梦想、为世界带来更多的关于人形机器人赛道的“iPhone时刻”！

　　本月下旬，美国汽车工人联合工会要求涨薪要求降低工作时间，并掀起了史上最大规模的，近日，此事有了最新进展。全美汽车联合会表示，其新目标是，希望与汽车生产商谈判至少涨薪30%。这肯定会把通用、福特和克莱斯勒赶进破产的快车道，然后会使人们买不起汽车，导致销量大幅下降，最终导致破产。

　　快科技9月21日消息，据资料显示，丰田6月在中国市场的销量为17.45万辆，同比下降12.8%。相比之下，本田6月在华销量为11.31万辆，同比下降19.8%;日产6月在华销量仅为6.91万辆，同比大跌28.0%。在国产新能源品牌强烈的竞争下，丰田汽车试图从技术层面找回属于自己的存在感。近日，丰田发布了其固态电池开发的最新情况。据悉，丰田确认在2026年将下一代电池技术量产上车，技术�

　　面对劳动力短缺，安保公司正在积极探索使用机器人来替代人类保安，以应对高换岗率等问题。安保行业正在寻求利用机器人来解决其一直以来的高换岗率问题。消费者担心自动化会使餐饮体验更加不人性化担心可能导致人工失业、准确性下降以及隐私和安全问题。

　　阿宁在酒店点了一份外卖，外卖员称已经放到酒店大堂，一会送上来。客房的电话响起，里面传来AI提示开门的声音。应受访者要求，文中阿宁、徐远为化名。

　　百度搜索推出了一款求职助手类的AI机器人，旨在帮助求职人群提升求职体验，包括简历优化、面试指导、薪资谈判等全流程服务。该机器人可以根据用户的情况提供个性化的职业推荐和谈薪话术，帮助求职者更好地准备面试并获得满意的薪资待遇。该机器人在百度APP的秋招专题会场中上线，用户可以通过搜索“百度AI秋招进行时”来获取相关信息和服务。

　　谷歌近日发布了最新版本的安卓系统安卓14，这标志着各大手机厂商的升级也将会陆续到来。为了庆祝这一重要时刻，谷歌公布了一座新雕像，以此纪念安卓14。新版安卓品牌的标识同样发生了变化，变成了一款更具3D感的机器人形象。

　　QuickVid是一个使用AI技术快速生成YouTube Shorts的平台。它提供一个高效和易用的工作流程，无需视频编辑经验。用户只需告诉我们想要制作的视频内容，我们就会为其生成视频。与其他工具不同的是，QuickVid允许用户完全控制视频，可以根据需要进行编辑。生成和编辑完成后，用户可以轻松地发布到YouTube。

　　Rapid Editor集成了先进的地图工具、权威的地理空间开放数据和尖端技术，为各级地图制作者提供便捷的开始编辑地图的方式。通过利用开放数据或人工智能预测的功能，新的Rapid编辑器使您无需手动绘制地图几何图形。通过分析卫星图像，AI提供了全球未绘制和缺失数据的高级概览。Rapid显示开放地图数据和机器学习检测。Rapid的直观用户界面使地图制作清晰简单。人道主义和社区组织通过Rapid方便地开展地图项目。

　　Listnr AI是一款由AI驱动的语音和视频生成工具。它提供900多种语音和142种语言选择，可以生成逼真的语音和视频内容。用户可以免费开始使用，并在需要时选择付费计划。Listnr AI适用于各种场景，包括生成视频、创建语音广告、制作音频文章、播客制作等。它提供透明的定价，用户可以根据自己的需求选择合适的付费计划。

　　QR Diffusion是一个免费的QR码艺术生成器，使用稳定扩散和ControlNet技术，在几秒钟内生成令人惊叹的艺术品般的QR码。它超越了传统QR码的像素化网格，使用强大的生成式AI模型Stable Diffusion创建类似艺术品的复杂图像，而ControlNet模型确保最终的QR码保留您所需的所有重要细节。

　　Chatable是一个AI助手，通过AI智能技术提供语音转写、智能教练和自动写作等功能。它可以帮助用户更高效地完成工作，提升生产力和创造力。Chatable提供AI语音转写、个性化智能教练和自动生成高质量内容的AI写作工具。

　　Mintor是一款获奖的基于聊天的解决方案，通过WhatsApp和其他AI聊天机器人简化人力资源和社区发展流程。它能够支持应用注册流程、基于聊天的学习、调查、信息文档共享、HR支持与ESS、社区影响力和基于聊天的洞察力等功能。Mintor通过将现有的组织系统与员工已经使用的聊天应用相连接，数字化与人们互动的过程，从而提高参与度和效率。

　　Lightkey是一款基于人工智能的预测输入和拼写纠正软件，可在Windows桌面应用程序中提供内联文本预测。它支持85种语言，并具有自动补全、自动纠正等功能。定价方案请参考官方网站。

　　Logomaster.ai是一站式的专业Logo设计解决方案。用户可以轻松创建和编辑Logo，无需设计技能。使用Logomaster.ai，您可以在5分钟内获得专业Logo设计，而不是几天。我们提供多种定价方案，让您根据需求选择合适的方案。

　　Craftly.AI是一款AI写作助手，帮助用户以更高效的方式撰写博客、SEO、社交媒体、销售文案、广告、网站等内容。它提供各种工具和生成器，用户可以根据需要选择并输入相关细节，Craftly.AI将根据用户的要求生成符合期望的内容。Craftly.AI受到业内专家的训练，可以根据行业特点优化内容，提高排名和销售。它支持25种语言，适用于个人、企业、学生、教育和非盈利组织等不同用户群体。

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　　Deepgram是一款强大的语音转文本API，提供准确、高速、成本低廉的语音识别服务。它还提供特定领域的语言模型，可满足企业级需求。开发者可以放心使用Deepgram构建应用，提高开发速度。

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　　Recall是一个AI驱动的知识库，可以摘要和保存任何在线内容。它可以摘要YouTube视频、文章、播客、PDF、食谱、电影和电视剧列表等网页内容，并自动将摘要分类保存到您的个人知识库中。保存的摘要还会自动与您过去保存的相关内容进行关联，帮助您在消费内容时找到连接，并在相关内容出现时重新展示过去的内容。Recall还利用科学支持的技术，如分散重复和主动回忆，帮助您复习和巩固知识库中存储的知识。

　　Deep floyd是一个开源的文本到图像模型，具有高度的写实性和语言理解能力。它由一个冻结的文本编码器和三个级联的像素扩散模块组成：一个基础模型用于根据文本提示生成 64x64 像素的图像，以及两个超分辨率模型，分别用于生成分辨率逐渐增加的图像：256x256 像素和 1024x1024 像素。模型的所有阶段都利用基于 T5 transformer 的冻结文本编码器来提取文本嵌入，然后将其输入到一个增强了交叉注意力和注意力池化的 UNet 架构中。这个高效的模型在性能上超过了当前的最先进模型，在 COCO 数据集上实现了零样本 FID 得分为 6.66。我们的工作强调了级联扩散模型的第一阶段中更大的 UNet 架构的潜力，并展示了文本到图像合成的一个有前途的未来。

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