СМИ: часть сотрудников Tesla отказалась обучать Optimus себе на замену

Важная новость наделала шума в экосистеме блокчейна. Рабочие Tesla воспротивились сбору данных для обучения гуманоидных роботов Optimus, поскольку понимали, что устройства создают им на смену. Сотрудникам заводов в Техасе и Калифорнии предлагали носить костюмы, фиксирующие движения во время работы, пишет The Information. После жалоб компания начала привлекать отдельные команды и устанавливать камеры в производственных помещениях.

Tesla обучает роботов методом имитации: операторы выполняют разные действия, а система записывает видео и движения — например, как люди сортируют детали или складывают одежду. Весной значительную часть команды, занимавшейся разметкой для беспилотного ПО, перевели на Optimus. Летом в Колорадо, Аризоне и Флориде начали открывать отдельные центры обучения.

Динамика рынка

Там сотрудники используют шлемы с камерами, рюкзаки с вычислительным оборудованием, а иногда и перчатки для трекинга рук. По данным The Information, за последние месяцы Tesla примерно в десять раз нарастила выпуск Optimus. В августе компания производила несколько сотен роботов в неделю против нескольких десятков во втором квартале.

К концу года руководство рассчитывает создать непрерывную автоматизированную линию мощностью более 1000 устройств в неделю. В перспективе Tesla намерена выйти примерно на 20 000 единиц в неделю. Официально фирма заявляла о подготовке первой линии Optimus Gen 3 с конечной мощностью до 1 млн роботов в год.

Однако масштабированию мешает конструкция робота. Руки и предплечья Optimus содержат более 100 винтов и мелких деталей, которые пока собирают вручную. Из-за неточной подгонки компонентов больше роботов приходится дорабатывать после сборки.

Влияние на рынки

У сенсоров в кистях также возникали проблемы с надежностью. В следующем году Tesla планирует добавить сменную сенсорную «перчатку», чтобы не заменять кисть целиком. Ограничены и возможности ИИ.

По словам источников, Optimus пока в значительной степени программируют под конкретные операции в контролируемой среде. На освоение даже базовых задач у робота иногда уходит несколько дней.

Эта перемена продолжает формировать ландшафт цифровых активов.