特斯拉交流會，陶琳首次披露：關於 FSD 入華、Optimus 量產、AI 訓練中心等最新細節

2 月 6 日，特斯拉副總裁陶琳在北京舉辦的一場交流會上，闡述了公司 2026 年的戰略規劃與業務佈局，涉及公司的資本支出和投資重點、自動駕駛入華、儲能擴張、人形機器人量產以及中國市場定位等多個關鍵議題。 對於特斯拉來説，2025年是充滿挑戰的轉折之年。根據特斯拉公佈的2025 年四季度財報，特斯拉的營收和銷量經歷了下滑和波動，並且面臨部分的業務調整。特斯拉 CEO 馬斯克在財報會上表示，將在 2026 年二季度停產 Model S 和 Model X 車型。 在交流會上，陶琳對此回應，2025 年特斯拉的銷量波動主要源於產品切換帶來的產能影響，而非競爭力下降，公司未來 3-5 年的核心路徑已明確指向 AI、自動駕駛與機器人等前沿領域。 “2026 年對特斯拉意義重大”，陶琳説，“我們正在經歷以 AI 和能源為主的劃時代轉變”。 在隨後的交流中，陶琳進一步介紹了特斯拉在多個核心業務方向上的最新進展與規劃。核心觀點如下： 特斯拉 FSD 在中國尚無明確落地時間表，馬斯克此前提到的 “2 月” 落地主要指歐洲等市場，中國是 “隨後跟進”。 特斯拉的輔助駕駛數據不需要出境，算力中心和訓練都在中國本地進行，嚴格遵守數據合規要求。 特斯拉已在中國自建 AI 訓練中心，進行本地化訓練能力部署，為未來更大規模應用落地做準備。 特斯拉預計 Robotaxi 五年內在中國實現落地，但不會急於追求城市覆蓋數量和訂單規模。 Optimus 人形機器人能力提升的主要瓶頸不在訓練數據，而在於硬件是否具備可訓練的基礎能力，尤其是靈巧手與關節協同等關鍵結構。 對 800V、5C 快充等 “參數競賽” 保持冷靜。綜合體驗優於單一指標，目前 15 分鐘補能 300 公里已能滿足絕大多數場景。 以下為陶琳的問答 QA 精選內容，在不改變原意的情況下有所調整： 2026 年特斯拉的投資重點 問題：近期，馬斯克團隊來華考察供應鏈是否與特斯拉有關？ 陶琳：那個報道應該不是關於特斯拉的，可能是 SpaceX 或其他項目。 關於供應鏈，我們採取全球採購策略，只要某地供應鏈能滿足成本、穩定性、交付速度等需求且綜合條件最優，我們就會選擇採購。 問題：特斯拉 2026 年資本支出將超過 200 億美元，這筆資金將如何分配？又將如何在短期回報與長期佈局之間取得平衡？ 陶琳：關於這 200 億美元的具體分配，目前還沒有細化到單個項目層面，但整體投入方向已經非常明確，主要集中在六個方面： 第一，Cybertruck 量產推進。美國工廠的核心產線建設已基本完成，2025 年完成了大部分前期投入。進入 2026 年，我們仍將持續投入，以確保 Cybertruck 順利實現規模化量產。 第二，AI 算力中心建設，這是最核心的投資方向。位於美國德州的訓練中心累計投入已超過 100 億美元，2026 年仍將大幅追加投資。該中心將支撐特斯拉所有 AI 相關應用，包括自動駕駛與機器人模型訓練，並作為統一 “世界模型” 的計算基礎，服務包括中國在內的全球市場。 第三，機器人工廠改造升級。我們已經啓動對 Model S/X 產線的升級改造，2026 年將推進更大規模的改造工程，目標是在年底具備 Optimus 機器人的量產能力。 第四，儲能業務擴張。我們會持續加大儲能製造投入，進一步提升整體產能與交付能力，以滿足快速增長的全球能源需求。 第五，全球製造體系升級。這裏的重點是同步提升硬件自動化水平與軟件能力，讓整個製造體系更加高效、智能，並具備更強的規模化複製能力。 第六，充電網絡持續建設與開放。我們將繼續擴大充電網絡覆蓋範圍，並逐步向更多車企開放。未來，充電網絡不僅是補能設施，也有望成為新型能源網絡的重要組成部分。 整體來看，這筆投資體現的是特斯拉向 “AI + 能源基礎設施” 轉型的堅定決心。在 AI 時代，大規模應用真正爆發之前，算力、製造與能源等底層基礎設施必須提前完成佈局，這是決定長期競爭力的關鍵。 問題：這 200 億美元的資本支出中，大約有多少會投入中國市場？ 陶琳：這筆投資中，確實包含一部分面向中國市場的投入，但具體比例目前尚未對外披露，相關規劃仍在持續推進之中。 總體來看，我們會繼續加大在中國的投入力度，而且方向與全球戰略保持一致，重點仍然聚焦在能源與 AI 兩大核心領域，包括軟硬件能力的持續建設與升級。 目前，我們已經在中國部署了本地化訓練能力，用於支持中國市場的自動輔助駕駛以及各類 AI 應用。雖然現階段中國 AI 用户規模仍處於相對早期階段，但相關訓練體系已經提前完成佈局並投入運行，為未來更大規模的應用落地做好準備。 關於 FSD 落地中國的進展 問題：Model 3 是否有進入中國市場的計劃？ 陶琳：目前為止還沒有這個計劃，我們的重心暫時沒有放在這裏。 問題：如何看待中國汽車產業的競爭環境？ 陶琳：中國是全球最有活力、最具創新能力的汽車市場之一。 無論是消費者還是產業生態，都展現出非常強的創造力。中國有很多新勢力車企願意投入到這個極其困難的行業中。很多創始人已經擁有穩定成功，卻依然選擇進入高風險領域，這種勇氣非常值得尊重。 特斯拉的價值，一方面是證明這條路是可行的；另一方面，是通過持續推動技術進步，加速整個行業向前發展。只要我們繼續在中國發展，就一定會不斷加大投入，並把重要目標放在中國實現。 問題：FSD 在中國的落地情況如何？在馬斯克之前提到的時間規劃中，可能會在 2 月推出？ 陶琳：我們會非常積極地參與中國自動輔助駕駛相關工作的推進。 在美國，FSD 的發展非常快，擁有龐大的用户規模和行駛里程作為技術可靠性的驗證。官網每天都會更新數據，目前累計行駛里程已經超過 75 億英里，大約 121 億公里。 關於具體時間節點，我們暫時無法給出明確答覆。馬斯克此前提到的 “2 月” 主要指歐洲可能有進展，中國是 “隨後跟進”，不過這並不意味着中國也會在 2 月落地。目前各項工作都在積極推進，但還沒有可以公佈的時間表。 問題：國內 L3（自動駕駛輔助）步伐很快，許多車企通過與地方政府合作推動區域試點，這是否會加速特斯拉的動作？ 陶琳：特斯拉會積極參與中國輔助駕駛領域的發展。雖然目前尚未正式推出，但我們針對中國市場的訓練和適配一直在進行。一旦可以亮相，將呈現最佳狀態。 實際上，市場上所有輔助駕駛系統都在早期階段，現在還無法明確區分不同系統的優劣。可能再過一兩年，優劣勢會更加清晰。 問題：最近國家發佈了關於數據出境的相關限制，這是否會影響 FSD？ 陶琳：這與輔助駕駛沒有關係。我們的輔助駕駛不需要數據出境，因為我們的算力中心和訓練都在本地進行。 問題：未來 FSD 是否會向其他車企開放？ 陶琳：特斯拉一直秉持開放的理念。就像充電網絡已經向其他品牌開放一樣，我們未來也願意將 FSD 能力開放給更多車企使用。當然，這需要一定的合作開發，目前我們的精力主要集中在自身系統完善上，還沒有正式啓動，但這是一個明確的長期方向。 我們認為，未來每一輛車都應該具備自動駕駛能力。但並不是每一家車企都有能力從零開始研發完整系統，這需要鉅額資金、龐大團隊以及海量數據。 特斯拉的“世界模型”可以更高效地適配到不同車輛上，幫助整個行業更快進入自動駕駛時代。FSD 進入中國的意義，某種程度上可能會類似當年上海超級工廠對新能源汽車產業的推動作用。 問題：2026 年，特斯拉似乎正在從汽車銷量轉向 AI 和機器人，未來 3—5 年的核心路徑是什麼？ 陶琳：2025 年全球銷量的階段性波動，主要是因為產品切換帶來的產能影響，比如 Model Y 煥新版的切換。 特斯拉一直是 “無庫存” 模式，產能基本決定銷量。2023 年銷量達到高點，是因為當時產品穩定、產線滿負荷運轉。因此，銷量變化並不完全代表產品競爭力下降，更多是生產節奏調整帶來的供應變化。 從更長期來看，我們的重心在不斷向AI、自動駕駛和機器人等方向延伸，這是公司未來幾年的核心發展路徑。 關於Robotaxi的競爭 問題：Robotaxi 在中國的落地時間表和商業模式是如何規劃的？ 陶琳：目前還沒有可以公佈的明確時間表。一旦有確定進展，我們會第一時間對外溝通。至於運營模式，無論是獨立運營還是與合作伙伴共建，現在也還沒有最終確定。 問題：從整體推進節奏來看，Robotaxi 在中國還需要多長時間才能真正落地？ 陶琳：從技術角度來看，在美國現在已經有 Robotaxi 在運行，而且是無人監管（unsupervised）的。所以從技術上講，Robotaxi 已經具備在美國面向大眾提供服務的能力。 但在中國，這不僅是技術問題，還涉及法律法規、保險等多方面因素。我個人預計，在五年以內應該可以實現。美國目前也是在限定區域內運營，比如奧斯汀、硅谷的某些區域，用户可以叫到這種無人監管的 Robotaxi。這肯定是一個逐步放開的過程。 問題：為什麼 Waymo 已經在六個城市運營，每週有 40 萬單，而特斯拉的進展看起來較慢？ 陶琳：我們其實也可以推廣到很多城市，但我們採取比較謹慎的策略。我們在每個地方都認真測試，不斷調整，確保做到絕對安全後再擴大規模。 這就好比一個孩子學走路，10 個月會走還是 11 個月會走根本不重要。現在比誰有更多城市、更多訂單，這些都不重要。 當技術真正成熟後，推廣速度會非常快。就像孩子剛學走路時，每到一個新地方都要確保走得穩；一旦完全掌握了，去哪裏都可以隨便走。只要驗證完所有場景都沒有問題，推廣起來就會很快。 問題：如何看待與百度等公司在 Robotaxi 領域的競爭？ 陶琳：在現階段，覆蓋多少城市其實並不是最關鍵的指標。這些進展或許會帶來一定的先發優勢，但我們並不會把關注點放在這裏。 更重要的是，我們從來不把這件事簡單理解為一種零和競爭。整個汽車與出行市場仍然遠未飽和，空間非常廣闊。 打一個比方：就像人們可以在不同的駕校學習駕駛，只要最終都能安全上路，本質上並不存在必須 “只有一家” 的問題。同樣地，只要更多車輛能夠實現安全行駛，我們並不認為未來所有車都必須來自特斯拉。 從全球範圍來看，當前任何一家企業的車輛規模也不過數百萬量級，而世界汽車保有量是一個極其龐大的數字。在這樣的階段，行業更需要的是共同推動技術成熟與安全落地，而不是過早進入激烈的市場分配。 因此，現在談誰多誰少、誰贏誰輸，其實還為時尚早。 問題：前段時間，何小鵬表示認為當前自動駕駛技術已從 L2 高階輔助直接躍遷至 “準 L4 安心階段”，如何看待何小鵬提出的 “跳過 L3、直接邁向 L4” 的觀點？ 陶琳：對於自動駕駛級別的分化，L2 有明確定義，但 L3 和 L4 的定義其實比較模糊。我們更多是從“有人監管”和“無人監管”兩個維度來區分。有人監管時，責任始終在駕駛員；無人監管時，責任更多在車企。所以分級的具體名稱不太重要，關鍵是責任劃分和技術能力。 Optimus機器人的技術挑戰與量產規劃 問題：特斯拉計劃改造 Model S/X 工廠用於生產機器人，並提出 2027 年出貨 100 萬台的目標，這一目標將如何實現？ 陶琳：在當前階段，人形機器人最關鍵的並不是量產規模，而是產品本身是否真正成熟。 如果用人的成長過程來類比，整個行業仍處在 “胚胎階段”，距離真正的大規模應用還有明顯距離。現階段最核心的技術突破主要集中在兩個方面： 第一，是靈巧手能力。人類超過 70% 的工作依賴手部完成，而精細化的手部操作能力，是人形機器人的核心所在。當前市場上一些機器人雖然可以完成簡單動作，但距離穿針等高精度操作仍有差距。 第二，是全身關節的靈敏度與協同能力。只有當各個關節都接近人類的靈活程度，機器人才能真正進入規模化量產階段。我們的第三代 Optimus 相比第二代將實現明顯提升。一旦功能設計趨於成熟，量產本身反而不會成為最大的難題。 從全球潛在需求來看，100 萬台並不是一個特別大的數量，真正的關鍵在於機器人能否切實替代人類完成工作。 我們所打造的是通用型人形機器人，並不需要區分工業或家庭場景。同一台機器人可以通過訓練在不同場景之間切換，本質上硬件體系是統一的。 問題：在人形機器人的訓練過程中，如何解決訓練數據不足的問題？ 陶琳：在現階段，核心瓶頸其實並不完全在於數據或訓練本身，而更多取決於硬件能力是否已經達到 “可訓練” 的基礎水平。 以靈巧手為例，如果在物理結構上無法實現接近人手的關節靈活度與觸覺反饋，那麼即使進行再多訓練，也難以真正提升能力。 未來當然會進入大規模數據訓練階段，包括虛擬數據與人工數據等多種來源。但在當前階段，最關鍵的仍然是硬件層面的細節突破，只有硬件能力先行到位，數據與訓練的價值才能真正釋放。 問題：Optimus 將如何與中國機器人產業鏈合作？國產化率大致處於什麼水平？ 陶琳：目前，Optimus 仍以自研體系為主，核心零部件採用全球採購模式。至於具體的國產化率，需要等到產品進入穩定量產階段後才能更準確地判斷，現在討論這一問題還為時尚早。 我們的原則其實非常清晰：哪個地區在成本、穩定性與供應能力上具備綜合優勢，就優先選擇哪裏。如果中國供應鏈在這些方面表現最優，我們當然會優先採用中國方案。 從更宏觀的角度看，整個機器人產業鏈仍處在 “初次構建” 階段，某種程度上類似汽車工業的早期。當時同樣不存在成熟、完整的供應體系，需要從更底層逐步整合與完善。 一旦人形機器人真正實現大規模量產，這將成為全球機器人產業的重要里程碑，這意味着完整供應鏈開始形成，並具備支撐更多機器人產品持續發展的能力。 特斯拉打造中國本土AI算力中心 問題：特斯拉在中國是否有自己的 AI 訓練能力？如何進行本地化的數據訓練？ 陶琳：針對中國輔助駕駛和 AI 應用場景，特斯拉在中國已自主投入並使用了一家 AI 訓練中心，從而進行特斯拉 AI 在中國的本地訓練能力部署。 問題：中國訓練中心的算力規模有多大？ 陶琳：我們沒有按照具體多少卡來計算，這個訓練中心能夠滿足我們在中國的訓練需求就可以了。由於使用的芯片與美國的不完全一樣，所以沒有直接的可比性。 陶琳：訓練中心是自建還是租用？ 陶琳：完全是我們自建的，沒有必要租用。在美國我們也是自己建設的。 問題：算力中心使用的數據來源是什麼？ 陶琳：我們沒有采集車主的數據。所有與數據相關的事情，我們都嚴格按照中國的法律法規執行。如果法律法規允許採集我們就採集，如果不允許我們就不採集。但無論哪種情況，我們都可以進行本地訓練。 問題：在數據合規要求下，特斯拉是否考慮將中國數據用於海外模型訓練或協同訓練？ 陶琳：我們現在還沒有開啓這些功能，因為現階段沒有太大必要。我們的模型已經是訓練好的世界級模型，在中國只需要做一些本地化調優。而且很多調優不一定需要採集中國的實際道路數據，比如道路標誌、轉彎規則等，這些信息本來就有現成的資料。 問題：數據的訓練是否完全依賴從網絡上找的視頻片段？ 陶琳：我們會綜合利用各種數據源，但不一定需要大量採集實際道路數據。我們能夠確保訓練的有效性。 關於Semi 卡車和Cybertruck 問題：Semi 卡車的建設和量產時間是如何規劃的？ 陶琳：目前，Semi 工廠已經在 2026 年正式啓動建設。從產品定位來看，Semi 不僅是一款全新的商用車型，更將成為特斯拉在電動化與自動駕駛領域的重要標誌性產品。 問題：為什麼特斯拉會優先推進 Semi，而不是其他潛在產品？ 陶琳：公司的資源始終是有限的，我們必須按照優先級，逐項推進、逐個解決關鍵問題。 雖然可以佈局的方向很多，但真正重要的是從最具戰略價值、最能夠帶來長期影響的項目開始。在這一判斷下，Semi 所代表的電動貨運與自動駕駛結合路徑，具備非常清晰的優先級。 問題：Semi 卡車是否從一開始就具備自動駕駛能力？ 陶琳：Semi 在設計之初就是圍繞自動駕駛場景構建的。 相比乘用車，貨運領域在運營路線、使用場景以及商業模式上都更加標準化，也因此被認為是最適合自動駕駛技術率先規模化落地的場景之一。 問題：Cybertruck 是否會增加自動物流配送等功能？ 陶琳：這些目前主要是針對美國市場的計劃，主要是讓 Cybertruck 發揮更大的載貨能力。我們上海工廠有一輛 Cybertruck，我們經常用它拉貨，非常好用。 問題：Cybertruck 的設計是否適合拉貨？ 陶琳：可以拉貨，雖然載貨量不如 Semi 卡車那麼多，但對於美國的小型皮卡來説，已經是不錯的載貨能力了。 問題：Cybertruck 是否會進入中國市場？ 陶琳：現在討論這個還為時過早，但我們當然希望它能進入中國市場。我們會等它在美國正式量產並運行一段時間後再做決定。中國的卡車市場還是有很大空間的。 充電技術與電池體系規劃 問題：如何看待國內車企已落地的 5C 快充、800V 高壓平台等先進技術？特斯拉有何規劃？ 陶琳：這些技術都會持續演進，我們的資本投入中也有相當一部分用於基礎設施能力的提升，其中就包括充電體系的持續建設。 以 800V 平台為例，我們在內部已經做過充分評估。即便車輛本身支持 800V，如果充電網絡無法全面匹配，最終決定用户體驗的，仍然是單位時間內真正充入的電量。 目前，在超充網絡配合下，特斯拉車輛 15 分鐘即可補能約 300 公里，這一水平已經能夠很好滿足絕大多數實際使用場景，因此對更高電壓平台的需求並不十分迫切。 在技術儲備層面，我們始終保持前沿探索。例如 Cybertruck 採用的 48V 低壓系統就是一次具有突破意義的設計。但一項技術是否真正落地，關鍵仍取決於它在具體市場環境中，是否能夠切實提升用户體驗。 我們的核心原則，並不是追求單一參數的領先，而是確保整套系統在真實使用中的綜合最優。 如果車輛具備 800V 架構，但充電網絡無法支持，那麼用户實際上是在為一項難以使用的能力付費。 真正決定充電體驗的，是速度、穩定性、可靠性、網絡覆蓋與管理能力等多方面因素的綜合結果，而不是某一個孤立的技術指標。 風險提示及免責條款 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。