1、目前草根调研下来，大家普遍认为是超预期的！最超预期的点还是仅靠视觉+位置编码器就能借助算法实现这样的抓取

2、快速咨询了国内专家比如智元等，整体上此前的研究中只有智元提到过一些这样的算法，其他国产的这块都还比落后；国产卷的地方主要在快速运动的运控算法层面，和T关注侧重有所不同

3、目前海外研究的思路，Twitter下面马斯克回复了，底下楼层很多，我们还在一一总结，初步看下来外网也觉得很惊喜超预期，他们称这个是End to end neural network，Video in，Control Out；T在之前自动驾驶V12里实现的现在挪到了机器人上。外网认为这种“镜像”式的大模型学习最为超预期，而且特斯拉欢迎大家一起加入算法优化开发（比如他的瑜伽动作）

4、硬件+算法上超预期的地方：特斯拉的静态平衡下算法做的很好，国内此前也提出过这个观点，特斯拉在静态场景下的精细化动作执行是他目标场景，所以带来了硬件方案的差异。

5、标的受益结论：所以视频中体现的特斯拉还是在自己原来的方案上进一步优化，整体上是利好全部T方案的硬件公司的（视频中此次着重提到的新的硬件的词语是——位置编码器，这个其实是在电机里，三花拓普总成的部分，上游生产这些的公司主要是禾川、奥普光电，但是这个准确说并不是新东西，这次的核心思路还是依靠比较简单的硬件+算法，实现了比大家预期好一些的效果）