S druge strane, Tesla istovremeno pokušava da ubrza proizvodnju Optimus V3 modela i do kraja 2026. dostigne više od 1.000 proizvedenih robota nedjeljno.
Radnici u fabrikama u Teksasu i Kaliforniji nosili su posebna odijela koja bilježe njihove fizičke pokrete tokom obavljanja različitih zadataka. Ti podaci koriste se za „imitation learning“, odnosno učenje robota kroz posmatranje i kopiranje ljudskih pokreta.
Problem je nastao kada su pojedini zaposleni počeli da se žale jer su svjesni da su roboti koje treniraju projektovani upravo kao potencijalna zamjena za ljudski rad, prenosi Benchmark.
Tesla je zbog toga navodno prebacila prikupljanje podataka na specijalizovane timove i otvorila posebne centre namijenjene treniranju Optimus sistema.
Tesla Optimus trenutno se suočava i sa ozbiljnim tehničkim problemima. Poseban izazov predstavljaju šake i podlaktice sa više od 100 malih komponenti, uključujući šrafove i senzore, zbog čega veliki dio sklapanja još mora ručno da obavljaju ljudi.
Senzori dodira u šakama takođe nisu bili dovoljno pouzdani, pa je Tesla razvila sloj nalik rukavici sa senzorima koji može zasebno da se zamijeni bez promjene kompletne robotske šake.
Ni AI mogućnosti još nisu na nivou potpuno autonomnog univerzalnog robota. Prema izvorima, Optimus trenutno uglavnom mora unaprijed da bude programiran za konkretne zadatke u kontrolisanom okruženju.
Tesla je proizvodnju Model S i Model X automobila u Fremont fabrici zaustavila u maju 2026. godine, a dio radnika i inženjera prebačen je upravo na Optimus projekat. Kompanija je navodno već stigla do nekoliko stotina robota nedjeljno, dok je krajnji cilj više od 1.000 nedjeljno do kraja godine.
Konkurencija pritom brzo napreduje. Hyundai planira široku primjenu Atlas humanoidnih robota iz pogona Boston Dynamic-a, Toyota ulaže milijarde u automatizaciju fabrika, dok kineske kompanije takođe ubrzano razvijaju sopstvene humanoidne sisteme.
Najveće pitanje zato više nije samo da li robot može fizički da obavi posao čovjeka, već koliko brzo, pouzdano i ekonomski opravdano može da ga ponavlja hiljadama puta u realnom proizvodnom okruženju, prenosi Ars Technica.
