特斯拉正将其Optimus人形机器人送回“学校”进行强化训练。在近期的财报电话会议上，首席执行官埃隆·马斯克将这一过程比作抚养幼儿，强调Optimus无法像自动驾驶模型那样仅依靠车队数据学习，而必须通过观察人类执行任务并自行练习来掌握技能。
马斯克指出，正如幼儿通过玩耍学会阅读和生活自理，Optimus也需要大规模进行“自我游戏”（self-play），以便在现实世界中出色完成任务。为此，特斯拉正在建立“Optimus学院”，让原型机在此练习各类任务并生成训练数据，以迭代未来版本。
万台规模“自我对抗”
为获取足够的训练数据，马斯克透露特斯拉需要制造约1万至2万台Optimus机器人，并让它们进行“自我对抗训练”。他坦言，生产过程将“有些颠簸”，开发仍需时日，主要障碍包括设计既耐用又灵敏的机械手，以及提升AI处理开放式任务的能力。
尽管面临挑战，特斯拉已在弗里蒙特工厂启动Optimus生产，并预计将在明年年底前向客户交付。
行业共解数据难题
与可在海量互联网文本上训练的大型语言模型不同，人形机器人面临现实世界物理训练数据短缺的困境。特斯拉并非孤例，德州初创公司Apptronik等企业也建立了类似的“数据工厂”，通过让机器人在传送带上装载和分拣物体来生成关键训练数据，以弥补这一短板。