「核心提示」
新能源汽車交付創(chuàng)新高，沒有換來特斯拉股價大漲，原因之一是真正被期待的人形機器人，還是沒有量產(chǎn)的確定性。不過，人類真的需要人形的機器人嗎？

作者 |娜娜

邢昀

特斯拉，被“一只手”困住了。

10月23日，特斯拉發(fā)布了2025年第三季度的財報。營收281億美元，從上季度的同比下跌11.78%到本季度的增長12%。在49.7萬輛這個創(chuàng)新高的季度交付數(shù)據(jù)之下，增速達到7.39%，從負轉(zhuǎn)正。

結(jié)果財報發(fā)完，第二天開盤前特斯拉股價跌幅一度超4%，今天（美股時間10月23日收盤）特斯拉股價報收微漲2.28%至448.98美元\股，不過比起月初高位已經(jīng)跌去了近5%。

新能源汽車交付創(chuàng)新高沒有換來股價大漲，原因之一是真正被期待的機器人，還是沒有量產(chǎn)的確定性。

馬斯克自己曾多次表示，自動駕駛和人工智能才是特斯拉未來增長的關(guān)鍵點。他在社交媒體上稱，公司約80%的價值最終來自人形機器人Optimus。

這次財報會議上，馬斯克稱特斯拉將在2026年年底開始建造一個百萬產(chǎn)能的Optimus生產(chǎn)線，但眼下更確定的是供應鏈缺失、靈巧手難突破的風險。

馬斯克執(zhí)著于人形機器人的背后，到底是資本需要故事，還是人類真實需求。

1、叫停的Optimus

三年之后又三年！

一個多月之前，特斯拉公布了“宏圖計劃4.0”。機器人成了“絕對C位”，馬斯克甚至表示：未來特斯拉80%的價值將來自于機器人。

結(jié)果，這話說完沒多久，量產(chǎn)Optimus這件事情就傳出被暫停了。

在財報會議上，馬斯克聊起了量產(chǎn)機器人的難度——

沒有供應鏈：汽車有成熟的供應鏈、計算機有成熟的供應鏈，但是機器人沒有。想要量產(chǎn)機器人，特斯拉需要從零建立一個供應鏈，難度可想而知。

事實上，這并不是Optimus第一次被推遲。

自2021年馬斯克在AI Day首次提出“打造會走路、能工作的通用機器人”概念以來，這個項目已經(jīng)歷三次大的節(jié)奏變化。

第一次是在2023年，Optimus原計劃在2024年實現(xiàn)“首批出貨”，但由于基礎(chǔ)運動控制算法未達標，被推遲一年；

第二次是在2024年底，量產(chǎn)目標被下調(diào)至2025年試產(chǎn)數(shù)千臺；

第三次便是今年10月，特斯拉再次被爆出暫停Optimus的量產(chǎn)。

除了量產(chǎn)“放鴿子”，機器人高層也傳來變動的消息，前段時間特斯拉機器人項目負責人Milan Kovac離職，這位出身波士頓動力、主導Optimus系統(tǒng)架構(gòu)的核心人物，在特斯拉內(nèi)部被視為“最懂機器人運動控制的人”。他的離開一度引發(fā)團隊重組。據(jù)多家外媒報道，馬斯克隨后親自接手項目方向，研發(fā)匯報線從自動駕駛部門并入AI芯片團隊。

盡管如此，在財報會議上，馬斯克也沒忘記自己一貫宏大敘事的風格，表示Optimus人形機器人被視為具有成為史上最偉大產(chǎn)品的潛力，特斯拉計劃在2026年一季度展示V3原型。

“我們將在明年第一季度，可能是2月或3月，準備好展示一個生產(chǎn)意圖的原型。在明年年底左右開始建造一個百萬單元的Optimus生產(chǎn)線。但是這個生產(chǎn)爬坡需要一段時間。最終，Optimus 4將達到1000萬臺，Optimus 5可能會達到5000萬到1億臺?！?/p>

不過投資人在長期不確定性和短期風險性之間琢磨了一下，還是選擇短期離場，特斯拉財報發(fā)完盤前股價跌超4%，市值縮水了4000億人民幣左右。

機器人對特斯拉的意義存在在現(xiàn)實層面，也存在于故事層面。

現(xiàn)實層面，特斯拉需要第二曲線。

這個季度特斯拉交付量雖然創(chuàng)了歷史新高，但是銷量增長的長期穩(wěn)定性是受到質(zhì)疑的。

一方面美國政府為合格電動車提供7500美元的聯(lián)邦稅收抵免，這個優(yōu)惠在2025年9月30日到期，所以很多消費者都趕在三季度結(jié)束之前完成購買；另一方面，從2022年到現(xiàn)在每個季度的增速曲線不難看出，特斯拉交付規(guī)模的同比增速在大幅下滑。

數(shù)據(jù)來源：特斯拉。制圖：豹變

故事層面，特斯拉的市值包含了市場對機器人的預期。

特斯拉現(xiàn)在市值有1.4萬億，這是什么概念？去年特斯拉賣了178.9萬輛車，豐田賣了1080萬輛，是特斯拉的6倍；比亞迪賣了427萬輛，是特斯拉的2.4倍。而豐田汽車總市值2632億美元，不到特斯拉的兩成；比亞迪市值9462億人民幣（折合美元1212億），不到特斯拉的約十分之一。

顯而易見，這份市值不是給一個車企的，是給一個科技企業(yè)的。

特斯拉說的沒錯，在機器人供應鏈和量產(chǎn)能力上，他們已經(jīng)全球領(lǐng)先。機器人量產(chǎn)、需求層爆發(fā)的話，特斯拉相當于二次創(chuàng)業(yè)成功。因此不論是特斯拉還是市場都不會錯過這場“危險又迷人”的豪賭。

2、被困住的手

特斯拉在帕洛阿爾托的總部已有Optimus在全天候行走，“他甚至可以給你帶路”，馬斯克在財報會議上說道。

“但關(guān)鍵的問題是手”。

北京大學專門做機器人系統(tǒng)研發(fā)的張博告訴《豹變》，“體積小、活動度大是靈巧手量產(chǎn)困難的核心原因?！?/strong>

張博說，“汽車四個輪子互相獨立，只需要把一個物體在二維空間從點移動到點，而手的方向是完全三維的，手指之間每個關(guān)節(jié)之間的鏈接都有關(guān)系，因此造手比造車難度都要大很多?！?/p>

讓一只靈巧手動起來離不開幾個核心零部件：電機、減速器、連桿骨架、傳感器以及熱管理。

電機嵌在手掌或前臂中，負責提供旋轉(zhuǎn)力。但電機輸出的轉(zhuǎn)速太高、扭矩太小，還需要通過減速器把力量放大，特斯拉的Optimus手臂內(nèi)就有多組諧波減速器，幾乎每個關(guān)節(jié)都需要一個。

動力傳到關(guān)節(jié)后，還要有骨架與連桿系統(tǒng)，讓“指骨”能傳導力量。人每只手有14塊骨頭，機器人手則用鈦合金、碳纖維或輕質(zhì)鋁件來模仿這些結(jié)構(gòu)。骨架不僅要承受負載，還得保持輕量，否則手臂無法平衡。

這些機械系統(tǒng)要真正“動得準”，離不開神經(jīng)系統(tǒng)——傳感器與控制電路。每個關(guān)節(jié)上有角度傳感器，指尖有力傳感器，有的甚至帶有觸覺陣列，能感知壓力分布與滑動趨勢。

數(shù)據(jù)來源：公開信息。制圖：豹變

由于指關(guān)節(jié)物理空間實在太小，就對每個相應零部件的精密制造要求非常高。張博則告訴《豹變》，現(xiàn)在的靈巧手多數(shù)有幾個問題：

抓力不足、靈活性不夠、動作準確性不夠。

抓力不足，還是因為空間太小，小空間只能放下小電機，電機體積就會影響能量密度，“現(xiàn)在六七十公斤的機器人只能抓取十公斤左右的重物，”張博說道，“比起我們對機器人的期許，這是遠遠不足的?！?/p>

為了讓靈巧手既小巧又強大，工程師嘗試用“電動肌肉”來取代傳統(tǒng)電機，例如利用形狀記憶合金、電活性聚合物（EAP）或磁致伸縮材料制造可伸縮執(zhí)行器，讓“肌肉”能直接驅(qū)動手指。這些“人工肌肉”理論上能在極小體積內(nèi)提供更大力量和柔性，但商業(yè)化上仍有距離。

靈活性的問題，則來自“自由度”與控制復雜度的矛盾。人手有超過20個自由度，機器人若想模仿，意味著需要上百個電機、傳感器和控制回路。要在掌心這樣狹小空間里布滿線纜和傳動機構(gòu)，同時保證壽命與耐用，是巨大的工程挑戰(zhàn)。

至于行動準確性，則是“感知與控制”的較量。機器人往往能“抓住”，但很難“拿穩(wěn)”。因為觸覺反饋延遲、摩擦力估算不準，導致指尖無法微調(diào)?，F(xiàn)在的解決思路是把AI視覺與觸覺融合，讓手在抓取前用攝像頭判斷物體形狀，再在觸覺傳感器檢測到接觸瞬間修正力度。

像英偉達、Flexiv這樣的公司正在嘗試讓機器人通過模仿學習，在大量抓取數(shù)據(jù)中優(yōu)化動作。

技術(shù)瓶頸是一個問題，成本太高是另一個問題。今年2月摩根史丹利在其報告中評估特斯拉Optimus Gen2一臺的造價在5-6萬美元，而馬斯克則說過，希望機器人整體造價低過造車，大概一個unit造價在2.5萬-3萬美元，也就是說現(xiàn)在的造價是目標成本的2倍。

3、一定要是人形嗎？

當世界上最想要也最有可能量產(chǎn)人形機器人的公司被靈巧手困住的時候，我們不禁要問出一個問題：為什么一定要是人形機器人？

其實，非人形的機器人在我們生活里已經(jīng)非常普遍了。

酒店里送水、送餐的機器人多半是圓柱體造型，底部靠輪式導航，頂上一個貨架；商場里的清潔機器人，類似放大版掃地機，靠激光雷達和超聲波避障，每天默默跑完幾百平方米；在京東、亞馬遜的物流倉里，成百上千臺自動搬運車在地面行駛，精準地從貨架到分揀臺。

這些機器的成功，恰恰因為它們“放棄了模仿人類”。

它們突破的是單點需求。

清潔、搬運、配送，功能單一、路徑確定、成本可控。而且這些機器人已經(jīng)有相當成熟的商業(yè)化市場，掃地機器人全球年銷量超4000萬臺，商用清潔機器人市場增長超過40%.……換句話說，機器人能不能賺錢，從來不取決于像不像人，而在于有沒有明確的任務和成本回報。

那么為什么，馬斯克還是要做人形機器人呢？

他想復制的不是形態(tài)，是通用性。人形機器人是工具，人形機器人是平臺。

從工業(yè)史的角度看，機器的演化邏輯始終在“通用化”每一次可以稱之為“革命”的迭代，不是因為效率更高，而是因為它能適應更多不確定的場景。

在一個為人類設(shè)計的世界里，門把手的高度、貨架的寬度、樓梯的坡度都圍繞人的身體尺寸而建。要讓機器人進入這些環(huán)境，最直接的方式就是——讓它長得像人。

但是，我們必須得回答第二個問題：通用是我們對機器人真正的需求嗎？

或者我們換個提問的方式：人類對機器人的需求到底是什么？

我們需要它去解決我們解決不了的問題，或者至少達到我們達不到的效率。

比如對于深度清潔來說，當人類打掃床下空間反而因為身體過大無法全面覆蓋，掃地機器人的物理形態(tài)就解決了這個問題。

所以通用性其實是犧牲了一定的針對性的。而用戶需要的到底是一個什么都能做的機器人，還是在特殊場景里可以做得最好的機器人，這才是討論人形機器人需求的終極課題。

資本市場需要的宏大敘事，和用戶心智追求的真實需求，在人形機器人上能不能重疊，尚未可知。

（應受訪者要求，文內(nèi)張博為化名）