在介绍中，特斯拉称，人形机器人Optimus（擎天柱）已可以自主对物品分类，其神经网络训练是“完全端到端的”——即可实现视频信号输入，控制信号输出。
在视频中，特斯拉机器人展示了视觉自标定、颜色分拣任务、单脚保持平衡等能力，在感知、大脑、运动与控制方面具备多项亮点：
在感知方面，通过视觉感知及关节位置编码器，Optimus便可自动校准四肢，并精准定位四肢的空间位置。
在大脑方面，凭借纯视觉技术及完全本地部署的神经网络，其可以迅速适应环境并完成多项任务。
其将蓝色与绿色积木分别分拣到对应颜色的托盘之中，即便在抓取积木过程中，有人在一旁将积木打乱，Optimus也可以立即调整并适应新环境，继续分拣积木。与此同时，其还可以将翻倒的积木摆正，并执行“打乱分类好的积木”等新任务。
在运动控制能力方面，Optimus可以精准抓取物品，在做出动作时，该机器人的四肢、躯干、手指动作都极为灵活，且与人类接近。此外，Optimus还做出多个单腿支撑的运动拉伸动作，并能在拉伸的同时保持躯干平衡。
值得注意的是，特斯拉端到端模型输入端为视频信号，即图像及音频信号的混合输入，但此次展示显示，其识别部分神经网络算法仅使用视觉信息。
中信证券认为，特斯拉V12自动驾驶的算法体系同时应用于人形机器人及汽车是可行的，且有利于加速提升识别算法的泛化能力。随着特斯拉展示了机器人端到端技术路线可能性，该方案与其FSD的运行模式类似，FSD以及Dojo的成功经验有望加速机器人迭代速度，由单一任务向多任务拓展。
分环节来看，（1）在输入端，分析师指出，本次特斯拉展现的图像识别，2D及3D相机都可实现，选配核心为成本控制因素，国内视觉镜头及相机等核心零部件厂商已具备此类产品生产能力，产品配套方案及产品性价比值得关注。
（2）在输出端，特斯拉人形机器人输出端为信号及姿态控制，关节、传感器、控制系统对输出端稳定性至关重要，此领域可选方案较多，不同厂商有望在不同价格段占据优势。
（3）在算法端，端到端框架能够直接从原始输入端到最终输出端进行训练，无需进行手动特征工程或中间阶段处理。尽管此视频未展示其具体算法，但基于其输入输出信息，建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。
（4）在硬件端，视频展现出特斯拉机器人的静态运动控制稳定性及用以控制平衡的IMU的较高精度，且关节模组中的“双编码器”并非存在阻滞性较强的缺点，灵巧手中的编码器也同样具备较高精度。IMU、编码器等传感环节的重要性愈发显现。
落实到具体标的上，浙商证券看好人形机器人产业化大趋势，聚焦人形机器人核心部件制造龙头。
电机：鸣志电器，关注汇川技术、江苏雷利、步科股份、伟创电气等；
丝杠：恒立液压、长盛轴承、五洲新春，关注贝斯特、鼎智科技、日发精机、秦川机床等；
减速器：双环传动、绿的谐波、中大力德、上海机电、汉宇集团、丰立智能、大族激光、昊志机电等；
传感器：华依科技、柯力传感、汉威科技、芯动联科等；
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集成：三花智控、拓普集团等；
机器人整机：埃斯顿、博实股份、新松机器人等；
特种机器人：晶品特装。