人形機器人決策難度更高：決策層依據感知層獲取的信息進行決策判斷，來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令。特斯拉人形機器人與FSD底層模塊打通，一定程度上算法可復用，但人形機器人需完成人類 各種動作，動作連續復雜、需頻繁的物理交互且操作因果性多，算法難度遠高于自動駕駛。
⚫ ChatGPT助力拆解任務：大語言模型擅長推斷語言條件，并利用其代碼編寫能力，拆分任務，給出運動規劃的 目標函數。
⚫ 實時反饋以便調整動作：依據感知系統的反饋，可實時調整動作規劃，并執行
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