<div id="readability-page-1"><div id="page-content"> <div> <div id="img-content"> <div id="js_content"> 今天 Elon 關於 Optimus 機器人26 年 5 萬台，27 年 50 萬台的大衞星，其實之前特斯拉管理層在北美的投資者溝通中透露過多次：（感謝美股源信息提供） <ol> <li> 2025 年末預計生產&#34;several K&#34;幾千台（IR 當時説的是1000-2000 台），用於測試，來識別出10-15 項製造業的應用場景（特斯拉工廠自用） </li> <li> 2026 年與外部製造業夥伴合作，共同實現 “tens of thousand” 也就是幾萬台的量產。 </li> <li> 2027 年，向公眾開放，實現可擴展的培訓方法，以進入更多行業，尤其是家庭場景 </li> <li> 2026 年希望實現BOM 是 7-8 萬美金，目標是降到汽車成本水平。（如果 27 年真的實現 50 萬台，那就3.5 萬美金以下） </li> </ol> 因此需求和量產節奏匹配非常清晰：幾千台是特斯拉內部工廠自用，幾萬台大概率是進入外部工廠客户了，幾十萬台一定得進入家庭 to C 場景。 此外，特斯拉管理層還提到了一些長期問題： 1. 技術成熟並不容易，管理層原話是“Optimus 的難度大概是實現全自動駕駛的 10 倍”。車只有 4 個核心控制（左、右、油門、剎車），調節範圍是線性的 0-100%。但機器人運動設計幾十個自由度、具有不同的力敏感度（例如手握雞蛋和石頭力度的微妙差異）。訓練一個機器人也比訓練 FSD 要難得多，車可以基於數百萬真實駕駛視頻數據集，而訓練機器人僅靠看視頻是不夠的，需要真實的物理交互數據 2. 為什麼要類人形態。能夠與已經為人類互動而設計的社會環境兼容（不意外）。比如打掃衞生、烹飪、爬樓梯等任務，類人形態可以更有效地與家居物品、建築佈局互動。非人形機器人，如工廠機械臂，能夠處理有限的任務，但缺乏更廣泛應用的多功能性。 3. 目前僅僅是一個小團隊，幾百名工程師。研發特定任務的機器人或許可以更快實現商業化，但應用範圍有限。Optimus 初期會從特斯拉工廠簡單、重複性任務開始（Pick and place 抓取和放置）。短期來看工作速度仍然落後於人類，還不能實現對人的降本。但 Elon 對機器人的願景是非常長期的，50 年以上。當前的目標也不是 EPS 利潤貢獻，而是探索未來的可能性。 因此，馬斯克這次不是突然冒出來的大衞星，之前內部的目標就是這麼定的。且聽起來時間表、需求場景匹配挺合理。顯然中間有很多問題要解決，成本和量的雞生蛋蛋生雞問題、先有數據訓練能力 or 得有能力進入場景獲得數據、德州奧斯汀工廠和供應鏈能否在 26 年前準備幾萬台產能，等等。FSD 也是磕磕絆絆一路質疑到看到曙光，相信 AI 加速下具身智能會有非線性的發展速度。 此外，CES 老黃演講透露了另一個野心，NV 目標肯定不止是賣鏟子，“三個 computer”、“mini 超算”，COSMOS，NV 應該是想在算力基礎之上建立一個巨大的 AI operating system。機器人、自動駕駛這種 AI 的超級應用，英偉達都會摻一腳。巨頭之爭大概率讓行業加速。 </div> </div> </div> </div>市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

特斯拉

Elon Musk 在談論 Optimus 機器人時透露，預計到 2026 年將生產幾千台用於測試，2027 年實現量產，目標是 50 萬台。特斯拉計劃與外部製造業合作，進入家庭市場。管理層指出，Optimus 的技術難度極高，且類人形態設計有助於與人類環境兼容。當前團隊規模較小，研發特定任務的機器人可能更快實現商業化。

- 特斯拉計劃 2026 年生產幾萬台 Optimus 機器人，2027 年向公眾開放。  
- 機器人技術難度大，類人形態設計有助於與環境兼容。  
- 當前團隊規模小，目標是長期探索未來可能性。

聊下馬斯克的機器人大衞星