需求人群:
"目标受众是对自动驾驶技术、未来交通方式和机器人技术感兴趣的个人和技术爱好者。这个页面适合那些寻求提高个人出行效率、对创新科技有浓厚兴趣、关心环境保护和可持续发展的消费者。"
使用场景示例:
城市规划者使用特斯拉自动驾驶技术改善城市交通流量和减少拥堵。
物流公司利用Robovan进行货物运输,提高运输效率并降低成本。
家庭用户通过Tesla Bot进行日常家务,如清洁和购物,提高生活便利性。
产品特色:
全自动驾驶技术(监督):展示特斯拉车辆的自动驾驶能力,提供更安全、高效的驾驶体验。
Robotaxi:提供按需自动驾驶汽车服务,用于日常出行和通勤。
Robovan:自动驾驶运输车辆,适用于群体运输或货物运输,如大规模运输、建筑到食品服务。
Tesla Bot:帮助完成日常家务或跑腿任务的人形机器人。
推动交通民主化:通过提高驾驶效率和安全性,使交通更加经济实惠和普及。
可持续未来:通过自动驾驶技术减少交通事故,降低交通成本,为环境可持续性做出贡献。
使用教程:
1. 访问特斯拉官方网站并导航至'We, Robot'页面。
2. 浏览页面上关于特斯拉自动驾驶技术的介绍。
3. 了解Robotaxi、Robovan和Tesla Bot等未来自动驾驶汽车和机器人的应用场景。
4. 阅读关于如何通过特斯拉技术实现可持续未来的愿景。
5. 通过页面提供的联系方式或在线表单,表达对特斯拉产品的兴趣或进行预约试驾。
6. 如果有购买意向,可以联系特斯拉销售代表了解更多购买详情和价格信息。
浏览量:20
最新流量情况
月访问量
27356.95k
平均访问时长
00:03:20
每次访问页数
5.64
跳出率
31.01%
流量来源
直接访问
47.96%
自然搜索
45.59%
邮件
0.07%
外链引荐
3.87%
社交媒体
1.24%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
加拿大
5.26%
德国
4.10%
英国
3.07%
荷兰
2.26%
美国
55.75%
特斯拉自动驾驶技术与机器人的未来愿景
We, Robot 是特斯拉公司展示其在自动驾驶技术和机器人技术领域愿景的页面。它强调了特斯拉对于创建可持续未来、提高交通效率、可负担性和安全性的承诺。该页面介绍了特斯拉的全自动驾驶技术(监督)以及未来自动驾驶汽车和机器人的潜在应用,如Robotaxi、Robovan和Tesla Bot。这些技术旨在通过自动化提高日常生活的便利性,同时减少交通事故,降低交通成本。
将通用人工智能带入物理世界
Physical Intelligence (π) 是一个由工程师、科学家、机器人学家和公司建设者组成的团队,致力于开发基础模型和学习算法,以驱动当今的机器人和未来的物理驱动设备。该团队旨在将通用人工智能技术应用于物理世界,推动机器人技术的发展和创新。
机器人硬件平台,集成传感器和末端执行器。
Digit Plexus是一个机器人硬件平台,旨在为各种机器人手集成触觉传感器提供标准化的硬件-软件解决方案。该平台能够将基于视觉和基于皮肤的触觉传感器(如Digit、Digit 360和ReSkin)整合到控制板中,并通过单根电缆将所有数据编码传输到主机电脑。这种集成方式允许无缝的数据收集、控制和分析。产品背景信息显示,Digit Plexus与Wonik Robotics合作开发了基于该平台的下一代Allegro Hand,并且可以通过特定链接表达早期访问的兴趣。
首款通用型机器人基础模型
π0是一个通用型机器人基础模型,旨在通过实体化训练让AI系统获得物理智能,能够执行各种任务,就像大型语言模型和聊天机器人助手一样。π0通过训练在机器人上的实体经验获得物理智能,能够直接输出低级电机命令,控制多种不同的机器人,并可以针对特定应用场景进行微调。π0的开发代表了人工智能在物理世界应用方面的重要进步,它通过结合大规模多任务和多机器人数据收集以及新的网络架构,提供了迄今为止最有能力、最灵巧的通用型机器人政策。
模块化仿人机器人,用于强化学习训练
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码,可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试,或导入其他机器人模型进行训练。
模块化仿人机器人,具有高自由度
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目包括模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。AimRT框架是一个用于机器人应用开发的开源框架,它提供了一套完整的工具和库,以支持机器人的感知、决策和行动。Agibot X1项目的重要性在于它为机器人研究和教育提供了一个高度可定制和可扩展的平台。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
未来感机器人,轻松上手,玩得尽兴。
BabyAlpha Chat 是一款具有未来感的机器人模型,全身搭载12个高性能执行器,配合蔚蓝自研五层运动控制算法,使得其运动性能极其出众。最大前进速度可达每小时3.2公里,最大旋转速度可达每秒180度。BabyAlpha Chat 不仅是一个高科技玩具,也是教育和娱乐的完美结合,适合各个年龄段的用户。其价格亲民,起售价为4999元,并有特惠活动直降2000元,截止日期为11月16日。
先进的通用机器人代理
GR-2是一个先进的通用机器人代理,专为多样化和可泛化的机器人操作而设计。它首先在大量互联网视频上进行预训练,以捕捉世界的动态。这种大规模预训练涉及3800万视频剪辑和超过500亿个标记,使GR-2能够在随后的策略学习中跨广泛范围的机器人任务和环境进行泛化。随后,GR-2针对视频生成和动作预测进行了微调,使用机器人轨迹。它展示了令人印象深刻的多任务学习能力,在100多个任务中平均成功率达到97.7%。此外,GR-2在新的、以前未见过的场景中表现出色,包括新的背景、环境、对象和任务。值得注意的是,GR-2随着模型大小的增加而高效扩展,突显了其持续增长和应用的潜力。
高精度单目深度估计模型
Depth Pro是一个用于单目深度估计的研究项目,它能够快速生成高精度的深度图。该模型利用多尺度视觉变换器进行密集预测,并结合真实与合成数据集进行训练,以实现高准确度和细节捕捉。它在标准GPU上生成2.25百万像素深度图仅需0.3秒,具有速度快、精度高的特点,对于机器视觉和增强现实等领域具有重要意义。
将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作,将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上,实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性,还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
家用智能人形机器人,学习照顾您的生活。
NEO是1X Technologies公司开发的一款家用智能人形机器人,它通过模拟学习,能够理解自然语言和物理空间,执行实际任务。NEO基于EVE机器人的现实世界经验,通过1X Studio的远程操作训练,能够智能地完成任务。NEO的主要优点包括安全性、智能性和可扩展性,旨在为家庭提供帮助,同时保持安全和高效。
高保真动态城市场景重建技术
OmniRe 是一种用于高效重建高保真动态城市场景的全面方法,它通过设备日志来实现。该技术通过构建基于高斯表示的动态神经场景图,以及构建多个局部规范空间来模拟包括车辆、行人和骑行者在内的各种动态行为者,从而实现了对场景中不同对象的全面重建。OmniRe 允许我们全面重建场景中存在的不同对象,并随后实现所有参与者实时参与的重建场景的模拟。在 Waymo 数据集上的广泛评估表明,OmniRe 在定量和定性方面都大幅超越了先前的最先进方法。
专业的数据解决方案提供商
博登智能自主研发的数据标注处理平台——BASE(Boden Annotation Service Enhancement),具有超强适用性,可完成从数据采集、清洗、标注到验证的全套服务。BASE平台覆盖了包括语音、文本、图像、视频、点云等多种模态类型的数据处理能力,通过AI辅助标注的形式,相较于传统的标注方式,帮助企业节省了高达30%-40%的成本,并提升50%以上的效率,已经获得了市场的广泛认可。 数据处理平台——BASE平台能够支持开展包括通用图像标注,3D/4D点云标注,图片点云融合标注,NLP文本标注,医疗影像标注,视频描述标注,音素标注,音频标注等标注业务。
机器人乒乓球竞赛水平达到业余人类水平
这是Google DeepMind团队研发的机器人乒乓球代理模型,它通过深度学习技术,实现了与业余人类选手在乒乓球比赛中的竞争力。这项技术的重要性在于它不仅推动了机器人在高速运动、实时精确决策和战略决策制定方面的技术发展,而且为机器人与人类直接竞争提供了一个有价值的基准。
通过自然语言控制机器人的模拟平台。
LuckyRobots是一个致力于使机器人技术对普通软件工程师可用的模拟平台,通过自然语言控制机器人执行任务,无需依赖ROS和物理硬件。平台提供了虚拟环境、物理模拟和多摄像头输入,支持用户部署和测试端到端的AI模型。
欧洲最大的私人人工智能实验室
Silo AI 是欧洲最大的私人人工智能实验室,与行业领导者合作开发智能设备、自动驾驶车辆、工业4.0和智能城市。其产品和技术致力于将最先进的人工智能带入生产,为客户带来利益。
创新机器人技术,引领未来智能生活
Clone Incorporated是一个专注于机器人技术的公司,致力于开发和提供创新的机器人解决方案,以提高生产效率和改善生活质量。公司由Dhanush Radhakrishnan和Łukasz Koźlik担任CTO,拥有强大的技术背景和专业团队。产品具有高度的技术先进性和创新性,能够满足不同行业和个人的需求。
自动驾驶与视觉语言模型的融合
DriveVLM是一个自动驾驶系统,它利用视觉语言模型(VLMs)来增强场景理解和规划能力。该系统通过独特的推理模块组合,包括场景描述、场景分析和分层规划,以提高对复杂和长尾场景的理解。此外,为了解决VLMs在空间推理和计算需求上的局限性,提出了DriveVLM-Dual,这是一个混合系统,结合了DriveVLM的优势和传统自动驾驶流程。在nuScenes数据集和SUP-AD数据集上的实验表明,DriveVLM和DriveVLM-Dual在处理复杂和不可预测的驾驶条件方面非常有效。最终,DriveVLM-Dual在生产车辆上进行了部署,验证了其在现实世界自动驾驶环境中的有效性。
开源视觉-语言-动作模型,推动机器人操作技术发展。
OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准,支持开箱即用控制多个机器人,并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源,模型可以从HuggingFace下载并进行微调。
全球首款通用型人形机器人,由创新的Carbon™ AI控制系统驱动,专为工作设计。
Phoenix™是首款由Carbon™ AI控制系统驱动的通用型人形机器人,专为工作而设计。它被《时代》杂志评为2023年最佳发明之一。Sanctuary技术通过远程操控或监督的通用机器人,帮助人们更安全、高效、可持续地工作,同时创造新的就业机会,解决全球劳动力短缺问题,并为那些身体能力有限的人带来新的希望和机会。
最接近人类操作性能的AI机器人,执行复杂任务,引领技术革新。
星尘智能(Astribot)研发的S1机器人,是一款新一代AI机器人,能够模仿学习,执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理,帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试,预计在2024年内完成商业化。
提供AI驱动的机器人和客户服务自动化,无需数据科学家或开发人员。
Visor.ai提供AI驱动的机器人和客户服务自动化,帮助企业提供更好、更快的体验。无需数据科学家或开发人员,Visor.ai的解决方案可通过智能机器人实现自动化的客户服务,提高效率和满意度。Visor.ai还提供功能强大的分析工具,帮助企业了解和优化客户互动。Visor.ai的定价信息请参考官方网站。
用于自动驾驶的大规模视频生成模型
GenAD是由上海人工智能实验室联合香港科技大学、德国图宾根大学和香港大学共同推出的首个大规模自动驾驶视频生成模型。它通过预测和模拟真实世界场景,为自动驾驶技术的研究和应用提供支撑。GenAD在理解复杂动态环境、适应开放世界场景、精准预测等方面具有较强能力,能够通过语言和行车轨迹进行控制,并展现出应用于自动驾驶规划任务的潜力,有助于提高行车安全性和效率。
用于人形机器人学习的通用基础模型
NVIDIA Project GR00T是一种通用基础模型,可在仿真和真实世界中改变人形机器人的学习方式。通过在NVIDIA GPU加速模拟中进行训练,GR00T使得人形机器人能够从少量的人类演示中通过模仿学习和NVIDIA Isaac Lab进行强化学习,并可从视频数据生成机器人动作。GR00T模型接受多模态指令和过去的交互作为输入,并输出机器人需要执行的动作。
机器人教学框架,无需在野机器人
通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。
© 2024 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14