馬斯克的 Optimus 機器人穩了嗎？

埃隆·馬斯克對 Optimus 的願景極為宏大：一款能穩定行走、用靈巧雙手執行復雜非標準任務的人形機器人——既能走上工廠流水線，也能進入家庭廚房。

但要實現這一目標，前方橫亙著幾座大山：平衡與運動控制、自主完成泛化任務、以及接近車規級的可靠性。

現實中，進展卻參差不齊。2024 年 1 月，特斯拉展示了一段 Optimus 疊衣服的影片。同年 10 月，在 “ME Robot” 釋出會上，Optimus 走向人群並與觀眾互動，但事後被證實是遠端操控。同樣在 Tesla Diner 開業時，Optimus 操作爆米花機的場景，也被業內批評只是“遙控秀”。

甚至與國內一些二線機器人公司（如越疆、星動紀元）相比，Optimus 在運動控制上並未展現明顯優勢。它的行走穩定性和抓取能力仍有待提升。

這是否意味著特斯拉的機器人沒戲了？當然不是。特斯拉的核心優勢在於 軟硬體一體化的垂直整合。Optimus 配備了 28 個全自研一體化電驅關節，電機、減速器、編碼器、驅動板、熱管理全部自產自研。這與許多初創公司依賴外購零件、僅做整合形成鮮明對比。

在電池方面，Optimus 使用特斯拉自研的 4680 圓柱電芯與 BMS；在晶片方面，更是採用了特斯拉自主研發的 FSD AI5 SoC，專為純視覺端到端模型設計，而多數競爭對手還依賴輝達或英特爾。

值得注意的是，不少中國機器人公司將 Optimus 視為對標物件。有媒體採訪智元機器人內部人士時，他坦言：如果特斯拉的 Optimus 能打 7 分（滿分 10 分），那麼智元目前只能打 3–4 分。這還是在 Optimus 第三代更新前的評價。

第三代 Optimus 最大的飛躍在於泛化能力。特斯拉已從依賴動捕服、VR 遠端操控的資料採集，轉向直接用“人類影片”來訓練模型。一旦通用視覺系統被訓練成功，它理論上可在全球範圍部署，而無需依賴環境地圖。從經濟性看，多感測器套件動輒數萬美元，而攝像頭成本僅幾百美元。這讓純視覺路線在規模化商業化上更具天然優勢。

然而，現實並不輕鬆。研究表明，僅憑 2D 影片遠遠不夠。真正高效的具身智慧模型需要多模態資料：3D 軌跡、6DOF 位姿、操作物件的運動路徑，以及第一視角影片。這些資料仍需昂貴的人工遙操作來採集，無法由 2D 影片替代。此外，靈巧手在複雜場景下的抓取仍然力不從心，本質問題在於高質量資料的不足。

泡沫，還是百年機遇？

批評者認為，隨著銷量與利潤承壓，馬斯克借 AI 概念維持特斯拉高估值。美國 Electrek 評論員 Fred Lambert 更直言，Optimus 計劃只是“一堆模糊的 AI 承諾拼湊”，甚至諷刺它“連爆米花都端不好”。相較於馬斯克此前清晰可行的《大師計劃》，第四篇章更像是“給股東的鴉片”。

但這並非馬斯克第一次“畫大餅”。2016 年的《大師計劃》至今仍有多項未兌現：太陽能屋頂未大規模普及，廉價電動車 Model 2 遲遲未出，完全自動駕駛也未實現。可別忘了，正是馬斯克的 Falcon 9 火箭大幅降低了太空發射成本；正是他帶領特斯拉從瀕臨破產走到年銷近兩百萬輛。

如今，特斯拉董事會甚至為馬斯克開出 1 萬億美元薪酬方案，目標是在十年內將市值做到 8.5 萬億美元，年銷 2000 萬輛車，交付 100 萬輛 robotaxi 和 100 萬臺 Optimus。這意味著年均 26% 的複合增長率，前所未有。馬斯克本人對此欣然接受。

作為表態，他近期豪擲 10 億美元買入 257 萬股特斯拉股票，訊息公佈後股價盤前一度飆升 8%，市值瞬增近千億美元。特斯拉董事長 Robyn Denholm 評價他是“一代難遇的領導者”，留住他是“最佳化特斯拉未來的最佳方式”。

AI 是否是泡沫仍有爭議，但最危險的泡沫從來不是投機，而是無法兌現的業績。無論是 AI 還是機器人，終局遠未到來。當前最關鍵的，是繼續吸引人才與資本，夯實基礎設施，推動跨行業應用。馬斯克正在追逐一個萬億級的夢想，而故事，才剛剛開始。