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「核心提示 」

新能源汽车交付创新高，没有换来特斯拉股价年夜 涨，原因 之一是真正被期待的人形机器人，照旧没有量产的肯定 性。不过，人类真的须要人形的机器人吗？ 

作者 | 娜娜

编纂  | 邢昀

特斯拉，被“一只手”困住了。

10月23日，特斯拉公布 了2025年第三季度的财报。营收281亿美元，从上季度的同比下跌11.78%到本季度的增长12%。在49.7万辆这个创新高的季度交付数据之下，增速到达7.39%，从负转正。

结果财报发完，第二天开盘前特斯拉股价跌幅一度超4%，今天（美股时光 10月23日收盘）特斯拉股价报收微涨2.28%至448.98美元\股，不过比起月初高位已经跌去了近5%。

新能源汽车交付创新高没有换来股价年夜 涨，原因 之一是真正被期待的机器人，照旧没有量产的肯定 性。

马斯克自己曾多次表示，主动驾驶和人工智能才是特斯拉未来增长的关键点。他在社交媒体上称，公司约80%的价值 最终来自人形机器人Optimus。

这次财报集会上，马斯克称特斯拉将在2026年年底开始制作一个百万产能的Optimus分娩 线，但眼下更肯定 的是供给 链缺失、机灵手难冲破 的风险。

马斯克执着于人形机器人的背后，到底是资本须要故事，照旧人类真实需求。

1、叫停的Optimus

三年之后又三年！

一个多月之前，特斯拉颁布 了“宏图筹划4.0”。机器人成了“绝对C位”，马斯克以致表示：未来特斯拉80%的价值 未来自于机器人。

结果，这话说完没多久，量产Optimus这件事情就传出被暂停了。

在财报集会上，马斯克聊起了量产机器人的难度——

没有供给 链：汽车有成熟的供给 链、盘算机有成熟的供给 链，但是机器人没有。想要量产机器人，特斯拉须要从零创建一个供给 链，难度可想而知。

事实上，这并不是Optimus第一次被推迟。

自2021年马斯克在AI Day首次提出“打造会走路、能工作的通用机器人”概念以来，这个项目已经验 三次年夜 的节奏变化。

第一次是在2023年，Optimus原筹划在2024年实现“首批出货”，但因为 底子运动掌握 算法未达标，被推迟一年；

第二次是在2024年底，量产目标被下调至2025年试产数千台；

第三次就是 今年10月，特斯拉再次被爆出暂停Optimus的量产。

除了量产“放鸽子”，机器人高层也传来变更的新闻 ，前段时光 特斯拉机器人项目负责人Milan Kovac离职，这位出身波士顿动力、主导Optimus系统架构的核心人物，在特斯拉内部被视为“最懂机器人运动掌握 的人”。他的离开一度引发团队重组。据多家外媒报道，马斯克随后亲身接手项目标的目标 ，研发陈诉线从主动驾驶部门并入AI芯片团队。

只管云云，在财报集会上，马斯克也没忘却 自己一向宏年夜 叙事的作风 ，表示Optimus人形机器人被视为具有成为史上最巨年夜 产物的潜力，特斯拉筹划在2026年一季度展现 V3原型。

“我们将在明年第一季度，也许 是2月或3月，预备好展现 一个分娩 意图的原型。在明年年底摆布 开始制作一个百万单元的Optimus 分娩 线。但是这个分娩 爬坡须要一段时光 。最终，Optimus 4将到达1000万台，Optimus 5也许 会到达5000万到1亿台。”

不过投资人在长期不肯定 性和短期风险性之间推想 了一下，照旧选择短期离场，特斯拉财报发完盘前股价跌超4%，市值缩水了4000亿人平易近 币摆布 。

机器人对特斯拉的意义存在在现实层面，也存在于故事层面。

现实层面，特斯拉须要第二曲线。

这个季度特斯拉交付量固然创了历史 新高，但是销量增长的长期稳固性是受到质疑的。

一方面美国政府为及格电动车提供7500美元的联邦税收抵免，这个优惠在2025年9月30日到期，以是许多消耗者都赶在三季度结束之前完成购买；另一方面，从2022年到现在每个季度的增速曲线不丢脸出，特斯拉交付范围 的同比增速在年夜 幅下滑。

故事层面，特斯拉的市值包罗了市场对机器人的预期。

特斯拉现在市值有1.4万亿，这是什么概念？去年特斯拉卖了178.9万辆车，丰田卖了1080万辆，是特斯拉的6倍；比亚迪卖了427万辆，是特斯拉的2.4倍。而丰田汽车总市值2632亿美元，不到特斯拉的两成；比亚迪市值9462亿人平易近 币（折合美元1212亿），不到特斯拉的约非常之一。

显而易见，这份市值不是给一个车企的，是给一个科技企业的。

特斯拉说的没错，在机器人供给 链和量产本事上，他们已经全球领先。机器人量产、需求层爆发的话，特斯拉相称于二次创业成功。是以 岂论是特斯拉照旧市场都不会错过这场“危险又迷人”的豪赌。

2、被困住的手

特斯拉在帕洛阿尔托的总部已有Optimus在全天候行走，“他以致可以给你带路”，马斯克在财报集会上说道。

“但关键的问题是手”。

北京年夜 学专门做机器人系统研发的张博告诉《豹变》，“体积小、运动度年夜 是机灵手量产困难的核心原因 。”

张博说，“汽车四个轮子互相自力 ，只须要把一个物体在二维空间从点移动到点，而手的标的目标 是完全三维的，手指之间每个关节之间的链接都有关系，是以 造手比造车难度都要年夜 许多。”

让一只机灵手动起来离不开几个核心零部件：电机、减速器、连杆骨架、传感器以及热管理。

电机嵌在手掌或前臂中，负责提供扭转 力。但电机输出的转速太高、扭矩太小，还须要经由过程 减速器把力量 放年夜 ，特斯拉的Optimus手臂内就有多组谐波减速器，险些每个关节都须要一个。

动力传到关节后，还要有骨架与连杆系统，让“指骨”能传导力量 。人每只手有14块骨头，机器人手则用钛合金、碳纤维或轻质铝件来模拟这些结构。骨架不仅要蒙受负载，还得坚持 轻量，否则 手臂无法均衡。

这些机械系统要真正“动得准”，离不开神经系统——传感器与掌握 电路。每个关节上有角度传感器，指尖有力传感器，有的以致带有触觉阵列，能感知压力分布 与滑动趋向 。

因为 指关节物理空间实在太小，就对每个相应 零部件的细密制作 请求 非常高。张博则告诉《豹变》，现在的机灵手多半 有几个问题：

抓力不敷、机动性不敷、动作正确性不敷。

抓力不敷，照旧因为空间太小，小空间只能放下小电机，电机体积就会影响能量密度，“现在六七十公斤的机器人只能抓取十公斤摆布 的重物，”张博说道，“比起我们对机器人的期许，这是远远不敷的。”

为了让机灵手既小巧又强年夜 ，工程师实验用“电动肌肉”来取代传统电机，比方 利用形状影象合金、电活性聚合物（EAP）或磁致伸缩质料制作 可伸缩执行器，让“肌肉”能直接驱动手指。这些“人工肌肉”理论上能在极小体积内提供更年夜 力量 和柔性，但贸易化上仍有距离。

机动性的问题，则来自“自由度”与掌握 复杂度的抵触 。人手有超过20个自由度，机器人若想模拟，意味着须要上百个电机、传感器和掌握 回路。要在掌心这样狭窄空间里布满线缆和传动机构，同时包管寿命与耐用，是巨年夜 的工程挑战。

至于行动正确性，则是“感知与掌握 ”的比力。机器人通常能“捉住”，但很难“拿稳”。因为触觉反馈耽误、摩擦力估算禁绝，导致指尖无法微调。现在的解决 思路是把AI视觉与触觉融合，让手在抓取前用摄像头判断物体形状，再在触觉传感器检测到打仗刹时修正力度。

像英伟达、Flexiv这样的公司正在实验让机器人经由过程 模拟学习 ，在年夜 量抓取数据中优化动作。

技能瓶颈是一个问题，成本太高是另一个问题。今年2月摩根史丹利在其陈诉中评估特斯拉Optimus Gen2一台的造价在5-6万美元，而马斯克则说过，希望机器人集团 造价低过造车，年夜 概一个unit造价在2.5万-3万美元，也就是说现在的造价是目标成本的2倍。

3、肯定要是人形吗？

当世界上最想要也最有也许 量产人形机器人的公司被机灵手困住的时光 ，我们不禁要问出一个问题：为什么肯定要是人形机器人？

实在，非人形的机器人在我们生存里已经非常普遍了。

旅馆里送水、送餐的机器人多半是圆柱体造型，底部靠轮式导航，顶上一个货架；商场 里的清洁机器人，雷同放年夜 版扫地机，靠激光雷达和超声波避障，天天默默跑完几百平方米；在京东、亚马逊的物流仓里，成百上千台主动搬运车在地面行驶，精准地从货架到分拣台。

这些机器的成功，恰恰因为它们“废弃 了模拟人类”。

它们冲破 的是单点需求。

清洁、搬运、配送，功效 单一、路径肯定 、成本可控。并且 这些机器人已经有相称成熟的贸易化市场，扫地机器人全球年销量超4000万台，商用清洁机器人市场增长超过40%.……换句话说，机器人能不能赚钱 ，从来不取决于像不像人，而在于有没有明白的使命和成本回报。

那么为什么，马斯克照旧要做人形机器人呢？

他想复制的不是形态，是通用性。人形机器人是对象 ，人形机器人是平台。

从工业史的角度看，机器的演变 逻辑始终在“通用化”每一次可以称之为“革命”的迭代，不是因为效率更高，而是因为它能适应更多不肯定 的场景。

在一个为人类设计的世界里，门把手的高度、货架的宽度、楼梯的坡度都围绕人的身材尺寸而建。要让机器人进入这些环境，最直接的方法 就是——让它长得像人。

但是，我们必需 得回答第二个问题：通用是我们对机器人真正的需求吗？

或者我们换个提问的方法 ：人类对机器人的需求到底是什么？

我们须要它去解决 我们解决 不了的问题，或者至少到达我们达不到的效率。

比如对于深度清洁来说，当人类打扫床下空间反而因为身材过年夜 无法周全 笼罩 ，扫地机器人的物理形态就解决 了这个问题。

以是通用性实在是捐躯了肯定的针对性的。而用户须要的到底是一个什么都能做的机器人，照旧在特殊场景里可以做得最好的机器人，这才是评论辩论 人形机器人需求的终极课题。

资本市场须要的宏年夜 叙事，和用户心智追求的真实需求，在人形机器人上能不能重叠，尚未可知。

（应受访者请求 ，文内张博为化名 ）