<div id="readability-page-1"><div id="page-content"> <div> <div id="img-content"> <div id="js_content"> 今天 Elon 关于 Optimus 机器人26 年 5 万台，27 年 50 万台的大卫星，其实之前特斯拉管理层在北美的投资者沟通中透露过多次：（感谢美股源信息提供） <ol> <li> 2025 年末预计生产&#34;several K&#34;几千台（IR 当时说的是1000-2000 台），用于测试，来识别出10-15 项制造业的应用场景（特斯拉工厂自用） </li> <li> 2026 年与外部制造业伙伴合作，共同实现 “tens of thousand” 也就是几万台的量产。 </li> <li> 2027 年，向公众开放，实现可扩展的培训方法，以进入更多行业，尤其是家庭场景 </li> <li> 2026 年希望实现BOM 是 7-8 万美金，目标是降到汽车成本水平。（如果 27 年真的实现 50 万台，那就3.5 万美金以下） </li> </ol> 因此需求和量产节奏匹配非常清晰：几千台是特斯拉内部工厂自用，几万台大概率是进入外部工厂客户了，几十万台一定得进入家庭 to C 场景。 此外，特斯拉管理层还提到了一些长期问题： 1. 技术成熟并不容易，管理层原话是“Optimus 的难度大概是实现全自动驾驶的 10 倍”。车只有 4 个核心控制（左、右、油门、刹车），调节范围是线性的 0-100%。但机器人运动设计几十个自由度、具有不同的力敏感度（例如手握鸡蛋和石头力度的微妙差异）。训练一个机器人也比训练 FSD 要难得多，车可以基于数百万真实驾驶视频数据集，而训练机器人仅靠看视频是不够的，需要真实的物理交互数据 2. 为什么要类人形态。能够与已经为人类互动而设计的社会环境兼容（不意外）。比如打扫卫生、烹饪、爬楼梯等任务，类人形态可以更有效地与家居物品、建筑布局互动。非人形机器人，如工厂机械臂，能够处理有限的任务，但缺乏更广泛应用的多功能性。 3. 目前仅仅是一个小团队，几百名工程师。研发特定任务的机器人或许可以更快实现商业化，但应用范围有限。Optimus 初期会从特斯拉工厂简单、重复性任务开始（Pick and place 抓取和放置）。短期来看工作速度仍然落后于人类，还不能实现对人的降本。但 Elon 对机器人的愿景是非常长期的，50 年以上。当前的目标也不是 EPS 利润贡献，而是探索未来的可能性。 因此，马斯克这次不是突然冒出来的大卫星，之前内部的目标就是这么定的。且听起来时间表、需求场景匹配挺合理。显然中间有很多问题要解决，成本和量的鸡生蛋蛋生鸡问题、先有数据训练能力 or 得有能力进入场景获得数据、德州奥斯汀工厂和供应链能否在 26 年前准备几万台产能，等等。FSD 也是磕磕绊绊一路质疑到看到曙光，相信 AI 加速下具身智能会有非线性的发展速度。 此外，CES 老黄演讲透露了另一个野心，NV 目标肯定不止是卖铲子，“三个 computer”、“mini 超算”，COSMOS，NV 应该是想在算力基础之上建立一个巨大的 AI operating system。机器人、自动驾驶这种 AI 的超级应用，英伟达都会掺一脚。巨头之争大概率让行业加速。 </div> </div> </div> </div>市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</div>

特斯拉

Elon Musk 在谈论 Optimus 机器人时透露，预计到 2026 年将生产几千台用于测试，2027 年实现量产，目标是 50 万台。特斯拉计划与外部制造业合作，进入家庭市场。管理层指出，Optimus 的技术难度极高，且类人形态设计有助于与人类环境兼容。当前团队规模较小，研发特定任务的机器人可能更快实现商业化。

- 特斯拉计划 2026 年生产几万台 Optimus 机器人，2027 年向公众开放。  
- 机器人技术难度大，类人形态设计有助于与环境兼容。  
- 当前团队规模小，目标是长期探索未来可能性。

聊下马斯克的机器人大卫星