特斯拉交流会，陶琳首次披露：关于 FSD 入华、Optimus 量产、AI 训练中心等最新细节

2 月 6 日，特斯拉副总裁陶琳在北京举办的一场交流会上，阐述了公司 2026 年的战略规划与业务布局，涉及公司的资本支出和投资重点、自动驾驶入华、储能扩张、人形机器人量产以及中国市场定位等多个关键议题。 对于特斯拉来说，2025年是充满挑战的转折之年。根据特斯拉公布的2025 年四季度财报，特斯拉的营收和销量经历了下滑和波动，并且面临部分的业务调整。特斯拉 CEO 马斯克在财报会上表示，将在 2026 年二季度停产 Model S 和 Model X 车型。 在交流会上，陶琳对此回应，2025 年特斯拉的销量波动主要源于产品切换带来的产能影响，而非竞争力下降，公司未来 3-5 年的核心路径已明确指向 AI、自动驾驶与机器人等前沿领域。 “2026 年对特斯拉意义重大”，陶琳说，“我们正在经历以 AI 和能源为主的划时代转变”。 在随后的交流中，陶琳进一步介绍了特斯拉在多个核心业务方向上的最新进展与规划。核心观点如下： 特斯拉 FSD 在中国尚无明确落地时间表，马斯克此前提到的 “2 月” 落地主要指欧洲等市场，中国是 “随后跟进”。 特斯拉的辅助驾驶数据不需要出境，算力中心和训练都在中国本地进行，严格遵守数据合规要求。 特斯拉已在中国自建 AI 训练中心，进行本地化训练能力部署，为未来更大规模应用落地做准备。 特斯拉预计 Robotaxi 五年内在中国实现落地，但不会急于追求城市覆盖数量和订单规模。 Optimus 人形机器人能力提升的主要瓶颈不在训练数据，而在于硬件是否具备可训练的基础能力，尤其是灵巧手与关节协同等关键结构。 对 800V、5C 快充等 “参数竞赛” 保持冷静。综合体验优于单一指标，目前 15 分钟补能 300 公里已能满足绝大多数场景。 以下为陶琳的问答 QA 精选内容，在不改变原意的情况下有所调整： 2026 年特斯拉的投资重点 问题：近期，马斯克团队来华考察供应链是否与特斯拉有关？ 陶琳：那个报道应该不是关于特斯拉的，可能是 SpaceX 或其他项目。 关于供应链，我们采取全球采购策略，只要某地供应链能满足成本、稳定性、交付速度等需求且综合条件最优，我们就会选择采购。 问题：特斯拉 2026 年资本支出将超过 200 亿美元，这笔资金将如何分配？又将如何在短期回报与长期布局之间取得平衡？ 陶琳：关于这 200 亿美元的具体分配，目前还没有细化到单个项目层面，但整体投入方向已经非常明确，主要集中在六个方面： 第一，Cybertruck 量产推进。美国工厂的核心产线建设已基本完成，2025 年完成了大部分前期投入。进入 2026 年，我们仍将持续投入，以确保 Cybertruck 顺利实现规模化量产。 第二，AI 算力中心建设，这是最核心的投资方向。位于美国德州的训练中心累计投入已超过 100 亿美元，2026 年仍将大幅追加投资。该中心将支撑特斯拉所有 AI 相关应用，包括自动驾驶与机器人模型训练，并作为统一 “世界模型” 的计算基础，服务包括中国在内的全球市场。 第三，机器人工厂改造升级。我们已经启动对 Model S/X 产线的升级改造，2026 年将推进更大规模的改造工程，目标是在年底具备 Optimus 机器人的量产能力。 第四，储能业务扩张。我们会持续加大储能制造投入，进一步提升整体产能与交付能力，以满足快速增长的全球能源需求。 第五，全球制造体系升级。这里的重点是同步提升硬件自动化水平与软件能力，让整个制造体系更加高效、智能，并具备更强的规模化复制能力。 第六，充电网络持续建设与开放。我们将继续扩大充电网络覆盖范围，并逐步向更多车企开放。未来，充电网络不仅是补能设施，也有望成为新型能源网络的重要组成部分。 整体来看，这笔投资体现的是特斯拉向 “AI + 能源基础设施” 转型的坚定决心。在 AI 时代，大规模应用真正爆发之前，算力、制造与能源等底层基础设施必须提前完成布局，这是决定长期竞争力的关键。 问题：这 200 亿美元的资本支出中，大约有多少会投入中国市场？ 陶琳：这笔投资中，确实包含一部分面向中国市场的投入，但具体比例目前尚未对外披露，相关规划仍在持续推进之中。 总体来看，我们会继续加大在中国的投入力度，而且方向与全球战略保持一致，重点仍然聚焦在能源与 AI 两大核心领域，包括软硬件能力的持续建设与升级。 目前，我们已经在中国部署了本地化训练能力，用于支持中国市场的自动辅助驾驶以及各类 AI 应用。虽然现阶段中国 AI 用户规模仍处于相对早期阶段，但相关训练体系已经提前完成布局并投入运行，为未来更大规模的应用落地做好准备。 关于 FSD 落地中国的进展 问题：Model 3 是否有进入中国市场的计划？ 陶琳：目前为止还没有这个计划，我们的重心暂时没有放在这里。 问题：如何看待中国汽车产业的竞争环境？ 陶琳：中国是全球最有活力、最具创新能力的汽车市场之一。 无论是消费者还是产业生态，都展现出非常强的创造力。中国有很多新势力车企愿意投入到这个极其困难的行业中。很多创始人已经拥有稳定成功，却依然选择进入高风险领域，这种勇气非常值得尊重。 特斯拉的价值，一方面是证明这条路是可行的；另一方面，是通过持续推动技术进步，加速整个行业向前发展。只要我们继续在中国发展，就一定会不断加大投入，并把重要目标放在中国实现。 问题：FSD 在中国的落地情况如何？在马斯克之前提到的时间规划中，可能会在 2 月推出？ 陶琳：我们会非常积极地参与中国自动辅助驾驶相关工作的推进。 在美国，FSD 的发展非常快，拥有庞大的用户规模和行驶里程作为技术可靠性的验证。官网每天都会更新数据，目前累计行驶里程已经超过 75 亿英里，大约 121 亿公里。 关于具体时间节点，我们暂时无法给出明确答复。马斯克此前提到的 “2 月” 主要指欧洲可能有进展，中国是 “随后跟进”，不过这并不意味着中国也会在 2 月落地。目前各项工作都在积极推进，但还没有可以公布的时间表。 问题：国内 L3（自动驾驶辅助）步伐很快，许多车企通过与地方政府合作推动区域试点，这是否会加速特斯拉的动作？ 陶琳：特斯拉会积极参与中国辅助驾驶领域的发展。虽然目前尚未正式推出，但我们针对中国市场的训练和适配一直在进行。一旦可以亮相，将呈现最佳状态。 实际上，市场上所有辅助驾驶系统都在早期阶段，现在还无法明确区分不同系统的优劣。可能再过一两年，优劣势会更加清晰。 问题：最近国家发布了关于数据出境的相关限制，这是否会影响 FSD？ 陶琳：这与辅助驾驶没有关系。我们的辅助驾驶不需要数据出境，因为我们的算力中心和训练都在本地进行。 问题：未来 FSD 是否会向其他车企开放？ 陶琳：特斯拉一直秉持开放的理念。就像充电网络已经向其他品牌开放一样，我们未来也愿意将 FSD 能力开放给更多车企使用。当然，这需要一定的合作开发，目前我们的精力主要集中在自身系统完善上，还没有正式启动，但这是一个明确的长期方向。 我们认为，未来每一辆车都应该具备自动驾驶能力。但并不是每一家车企都有能力从零开始研发完整系统，这需要巨额资金、庞大团队以及海量数据。 特斯拉的“世界模型”可以更高效地适配到不同车辆上，帮助整个行业更快进入自动驾驶时代。FSD 进入中国的意义，某种程度上可能会类似当年上海超级工厂对新能源汽车产业的推动作用。 问题：2026 年，特斯拉似乎正在从汽车销量转向 AI 和机器人，未来 3—5 年的核心路径是什么？ 陶琳：2025 年全球销量的阶段性波动，主要是因为产品切换带来的产能影响，比如 Model Y 焕新版的切换。 特斯拉一直是 “无库存” 模式，产能基本决定销量。2023 年销量达到高点，是因为当时产品稳定、产线满负荷运转。因此，销量变化并不完全代表产品竞争力下降，更多是生产节奏调整带来的供应变化。 从更长期来看，我们的重心在不断向AI、自动驾驶和机器人等方向延伸，这是公司未来几年的核心发展路径。 关于Robotaxi的竞争 问题：Robotaxi 在中国的落地时间表和商业模式是如何规划的？ 陶琳：目前还没有可以公布的明确时间表。一旦有确定进展，我们会第一时间对外沟通。至于运营模式，无论是独立运营还是与合作伙伴共建，现在也还没有最终确定。 问题：从整体推进节奏来看，Robotaxi 在中国还需要多长时间才能真正落地？ 陶琳：从技术角度来看，在美国现在已经有 Robotaxi 在运行，而且是无人监管（unsupervised）的。所以从技术上讲，Robotaxi 已经具备在美国面向大众提供服务的能力。 但在中国，这不仅是技术问题，还涉及法律法规、保险等多方面因素。我个人预计，在五年以内应该可以实现。美国目前也是在限定区域内运营，比如奥斯汀、硅谷的某些区域，用户可以叫到这种无人监管的 Robotaxi。这肯定是一个逐步放开的过程。 问题：为什么 Waymo 已经在六个城市运营，每周有 40 万单，而特斯拉的进展看起来较慢？ 陶琳：我们其实也可以推广到很多城市，但我们采取比较谨慎的策略。我们在每个地方都认真测试，不断调整，确保做到绝对安全后再扩大规模。 这就好比一个孩子学走路，10 个月会走还是 11 个月会走根本不重要。现在比谁有更多城市、更多订单，这些都不重要。 当技术真正成熟后，推广速度会非常快。就像孩子刚学走路时，每到一个新地方都要确保走得稳；一旦完全掌握了，去哪里都可以随便走。只要验证完所有场景都没有问题，推广起来就会很快。 问题：如何看待与百度等公司在 Robotaxi 领域的竞争？ 陶琳：在现阶段，覆盖多少城市其实并不是最关键的指标。这些进展或许会带来一定的先发优势，但我们并不会把关注点放在这里。 更重要的是，我们从来不把这件事简单理解为一种零和竞争。整个汽车与出行市场仍然远未饱和，空间非常广阔。 打一个比方：就像人们可以在不同的驾校学习驾驶，只要最终都能安全上路，本质上并不存在必须 “只有一家” 的问题。同样地，只要更多车辆能够实现安全行驶，我们并不认为未来所有车都必须来自特斯拉。 从全球范围来看，当前任何一家企业的车辆规模也不过数百万量级，而世界汽车保有量是一个极其庞大的数字。在这样的阶段，行业更需要的是共同推动技术成熟与安全落地，而不是过早进入激烈的市场分配。 因此，现在谈谁多谁少、谁赢谁输，其实还为时尚早。 问题：前段时间，何小鹏表示认为当前自动驾驶技术已从 L2 高阶辅助直接跃迁至 “准 L4 安心阶段”，如何看待何小鹏提出的 “跳过 L3、直接迈向 L4” 的观点？ 陶琳：对于自动驾驶级别的分化，L2 有明确定义，但 L3 和 L4 的定义其实比较模糊。我们更多是从“有人监管”和“无人监管”两个维度来区分。有人监管时，责任始终在驾驶员；无人监管时，责任更多在车企。所以分级的具体名称不太重要，关键是责任划分和技术能力。 Optimus机器人的技术挑战与量产规划 问题：特斯拉计划改造 Model S/X 工厂用于生产机器人，并提出 2027 年出货 100 万台的目标，这一目标将如何实现？ 陶琳：在当前阶段，人形机器人最关键的并不是量产规模，而是产品本身是否真正成熟。 如果用人的成长过程来类比，整个行业仍处在 “胚胎阶段”，距离真正的大规模应用还有明显距离。现阶段最核心的技术突破主要集中在两个方面： 第一，是灵巧手能力。人类超过 70% 的工作依赖手部完成，而精细化的手部操作能力，是人形机器人的核心所在。当前市场上一些机器人虽然可以完成简单动作，但距离穿针等高精度操作仍有差距。 第二，是全身关节的灵敏度与协同能力。只有当各个关节都接近人类的灵活程度，机器人才能真正进入规模化量产阶段。我们的第三代 Optimus 相比第二代将实现明显提升。一旦功能设计趋于成熟，量产本身反而不会成为最大的难题。 从全球潜在需求来看，100 万台并不是一个特别大的数量，真正的关键在于机器人能否切实替代人类完成工作。 我们所打造的是通用型人形机器人，并不需要区分工业或家庭场景。同一台机器人可以通过训练在不同场景之间切换，本质上硬件体系是统一的。 问题：在人形机器人的训练过程中，如何解决训练数据不足的问题？ 陶琳：在现阶段，核心瓶颈其实并不完全在于数据或训练本身，而更多取决于硬件能力是否已经达到 “可训练” 的基础水平。 以灵巧手为例，如果在物理结构上无法实现接近人手的关节灵活度与触觉反馈，那么即使进行再多训练，也难以真正提升能力。 未来当然会进入大规模数据训练阶段，包括虚拟数据与人工数据等多种来源。但在当前阶段，最关键的仍然是硬件层面的细节突破，只有硬件能力先行到位，数据与训练的价值才能真正释放。 问题：Optimus 将如何与中国机器人产业链合作？国产化率大致处于什么水平？ 陶琳：目前，Optimus 仍以自研体系为主，核心零部件采用全球采购模式。至于具体的国产化率，需要等到产品进入稳定量产阶段后才能更准确地判断，现在讨论这一问题还为时尚早。 我们的原则其实非常清晰：哪个地区在成本、稳定性与供应能力上具备综合优势，就优先选择哪里。如果中国供应链在这些方面表现最优，我们当然会优先采用中国方案。 从更宏观的角度看，整个机器人产业链仍处在 “初次构建” 阶段，某种程度上类似汽车工业的早期。当时同样不存在成熟、完整的供应体系，需要从更底层逐步整合与完善。 一旦人形机器人真正实现大规模量产，这将成为全球机器人产业的重要里程碑，这意味着完整供应链开始形成，并具备支撑更多机器人产品持续发展的能力。 特斯拉打造中国本土AI算力中心 问题：特斯拉在中国是否有自己的 AI 训练能力？如何进行本地化的数据训练？ 陶琳：针对中国辅助驾驶和 AI 应用场景，特斯拉在中国已自主投入并使用了一家 AI 训练中心，从而进行特斯拉 AI 在中国的本地训练能力部署。 问题：中国训练中心的算力规模有多大？ 陶琳：我们没有按照具体多少卡来计算，这个训练中心能够满足我们在中国的训练需求就可以了。由于使用的芯片与美国的不完全一样，所以没有直接的可比性。 陶琳：训练中心是自建还是租用？ 陶琳：完全是我们自建的，没有必要租用。在美国我们也是自己建设的。 问题：算力中心使用的数据来源是什么？ 陶琳：我们没有采集车主的数据。所有与数据相关的事情，我们都严格按照中国的法律法规执行。如果法律法规允许采集我们就采集，如果不允许我们就不采集。但无论哪种情况，我们都可以进行本地训练。 问题：在数据合规要求下，特斯拉是否考虑将中国数据用于海外模型训练或协同训练？ 陶琳：我们现在还没有开启这些功能，因为现阶段没有太大必要。我们的模型已经是训练好的世界级模型，在中国只需要做一些本地化调优。而且很多调优不一定需要采集中国的实际道路数据，比如道路标志、转弯规则等，这些信息本来就有现成的资料。 问题：数据的训练是否完全依赖从网络上找的视频片段？ 陶琳：我们会综合利用各种数据源，但不一定需要大量采集实际道路数据。我们能够确保训练的有效性。 关于Semi 卡车和Cybertruck 问题：Semi 卡车的建设和量产时间是如何规划的？ 陶琳：目前，Semi 工厂已经在 2026 年正式启动建设。从产品定位来看，Semi 不仅是一款全新的商用车型，更将成为特斯拉在电动化与自动驾驶领域的重要标志性产品。 问题：为什么特斯拉会优先推进 Semi，而不是其他潜在产品？ 陶琳：公司的资源始终是有限的，我们必须按照优先级，逐项推进、逐个解决关键问题。 虽然可以布局的方向很多，但真正重要的是从最具战略价值、最能够带来长期影响的项目开始。在这一判断下，Semi 所代表的电动货运与自动驾驶结合路径，具备非常清晰的优先级。 问题：Semi 卡车是否从一开始就具备自动驾驶能力？ 陶琳：Semi 在设计之初就是围绕自动驾驶场景构建的。 相比乘用车，货运领域在运营路线、使用场景以及商业模式上都更加标准化，也因此被认为是最适合自动驾驶技术率先规模化落地的场景之一。 问题：Cybertruck 是否会增加自动物流配送等功能？ 陶琳：这些目前主要是针对美国市场的计划，主要是让 Cybertruck 发挥更大的载货能力。我们上海工厂有一辆 Cybertruck，我们经常用它拉货，非常好用。 问题：Cybertruck 的设计是否适合拉货？ 陶琳：可以拉货，虽然载货量不如 Semi 卡车那么多，但对于美国的小型皮卡来说，已经是不错的载货能力了。 问题：Cybertruck 是否会进入中国市场？ 陶琳：现在讨论这个还为时过早，但我们当然希望它能进入中国市场。我们会等它在美国正式量产并运行一段时间后再做决定。中国的卡车市场还是有很大空间的。 充电技术与电池体系规划 问题：如何看待国内车企已落地的 5C 快充、800V 高压平台等先进技术？特斯拉有何规划？ 陶琳：这些技术都会持续演进，我们的资本投入中也有相当一部分用于基础设施能力的提升，其中就包括充电体系的持续建设。 以 800V 平台为例，我们在内部已经做过充分评估。即便车辆本身支持 800V，如果充电网络无法全面匹配，最终决定用户体验的，仍然是单位时间内真正充入的电量。 目前，在超充网络配合下，特斯拉车辆 15 分钟即可补能约 300 公里，这一水平已经能够很好满足绝大多数实际使用场景，因此对更高电压平台的需求并不十分迫切。 在技术储备层面，我们始终保持前沿探索。例如 Cybertruck 采用的 48V 低压系统就是一次具有突破意义的设计。但一项技术是否真正落地，关键仍取决于它在具体市场环境中，是否能够切实提升用户体验。 我们的核心原则，并不是追求单一参数的领先，而是确保整套系统在真实使用中的综合最优。 如果车辆具备 800V 架构，但充电网络无法支持，那么用户实际上是在为一项难以使用的能力付费。 真正决定充电体验的，是速度、稳定性、可靠性、网络覆盖与管理能力等多方面因素的综合结果，而不是某一个孤立的技术指标。 风险提示及免责条款 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。