特斯拉：自动驾驶与人形机器人最新进展！

芝能汽车出品

黄教主在CES演讲之后，他对于自动驾驶的判断和方法论引发了很多的讨论。我们把目光投向目前在领先的特斯拉，其在自动驾驶与机器人领域的最新进展再次成为业界关注焦点。

根据埃隆·马斯克近期的采访，特斯拉计划在2024年实现自动驾驶安全性百倍于人类驾驶，并在机器人领域提升产能十倍。这一系列目标展现了特斯拉在技术研发、产品落地与商业化方面的大胆设想。

然而，这些目标的实现不仅依赖技术进步，还面临市场、监管和生产等多重挑战。

本文将围绕以下两点展开分析：

● 特斯拉自动驾驶与机器人业务的现状及瓶颈；

● 特斯拉如何通过这些产品的布局推动其向AI公司的转型，以及对行业的启示。

Part 1

特斯拉

自动驾驶与机器人业务

进展与瓶颈

● 自动驾驶：技术进步与突破的现状

最新的采访中，马斯克讨论了智能驾驶技术的发展前景“目前，自动驾驶技术的进步速度非常快，我们预计在未来几个月内，即2025年的第二季度，特斯拉的自动驾驶性能将达到一个新的里程碑，显著超越普通人类驾驶员的表现。

我们的目标是持续降低由自动驾驶引发事故的概率，使之远低于经验丰富的驾驶员水平。长远来看，我们希望将安全性提升到比人类驾驶高出许多倍的程度，虽然要达到几乎永不发生事故的目标仍需时日，但我们正朝着这个方向稳步前进。今年，我们将见证重要的进展。”

当被问及是否能在一年内获得政府对完全自动驾驶的认可时，马斯克没有提供具体的时间框架，而是分享了特斯拉当前在自动驾驶领域所取得的成就，某些地区如美国的部分城市已经有公司在运营自动驾驶服务（例如Waymo），但广泛部署还需要时间和监管批准。

特斯拉的自动驾驶系统（FSD）经历了多个版本迭代，目前的FSD V13已经实现了从停车场启动、倒车、自动停车等更高阶功能。

新版本基于全视觉解决方案，使用了基于HW4.0平台的ISP（图像处理器），以更高的分辨率和每秒36帧的速度提供更好的图像质量，从而提高识别准确性，依赖于视觉感知、端到端神经网络和高效计算架构，这让其在成本与普适性方面具有显著优势，我们也在观察这个版本在决策能力的改善。

● 人形机器人：擎天柱（Optimus）的潜力与难题

马斯克在机器人方面也给了乐观的预测，预计今年将开始制造数千台Optimus人形机器人，并且如果一切顺利，在2026年，特斯拉计划将其年产量翻十倍，达到5万至10万台。

未来人形机器人与人类的比例至少为三比一，甚至可能达到五比一！这意味着随着技术的进步和成本的降低，机器人可能会广泛地融入日常生活，执行从生产到服务的各种任务。

Optimus配备了先进的传感器、摄像头和其他感知设备，结合强大的AI算法，使其能够理解和响应复杂的现实世界环境。它还可以通过不断的学习来提高自身的性能，从而更好地完成分配给它的任务。

从目前的情况来看，特斯拉的人形机器人是独立于英伟达的一个独立平台，也是特斯拉打造的一个通用平台，可以适应多种环境和应用场景，而不仅仅是特定任务，灵活性来源于其设计之初就考虑到了不同场景下的应用需求。

安全是任何机器人系统的核心要素之一。特斯拉强调了多重安全机制的设计，确保Optimus在操作过程中不会对周围环境或人员造成伤害。

Part 2

特斯拉的AI转型：

启示与思考

特斯拉正稳步踏上向 AI 公司转型之路，将自动驾驶与人形机器人作为关键突破口。

● 在这一转型进程中，呈现出诸多鲜明特点：

◎ 一方面，特斯拉极为注重硬件与软件的协同发展，依靠 HW4.0 硬件平台的强劲算力，结合精心自研的 AI 算法，精心构筑起一套从底层硬件到上层软件的完整技术生态，让二者相辅相成，释放最大效能；

◎ 另一方面，数据驱动的创新模式也是其核心优势，得益于全球海量车辆源源不断收集数据，特斯拉得以给 FSD 模型训练输送极为丰富的现实场景信息，促使技术迭代加速。

特斯拉选择了技术难度较高的通用化自动驾驶解决方案，意味着广泛的适用范围和巨大的市场潜力，提示行业应根据自身的技术优势和资源选择最适合的发展路径。

特斯拉通过其全球车辆网络积累了庞大的数据资源，证明了数据是AI发展的关键驱动力，强调了数据采集与分析能力的重要性，自动驾驶与机器人业务能够共享核心硬件与算法资源，从而实现跨领域的协同效应，构建一个能够整合不同业务和技术的生态系统对于企业的长远发展具有不可忽视的价值。

马斯克关于特斯拉Optimus机器人生产的宏伟计划，即2026年生产5万台、2027年达到50万台的目标，并非一蹴而就的想法，而是基于特斯拉管理层在北美投资者沟通中多次提及的发展蓝图。

根据规划：

◎ 2025年末特斯拉预计生产几千台（1000-2000台）用于内部工厂测试，以识别出10-15项制造业应用场景；

◎ 2026年将与外部制造业伙伴合作实现几万台的量产，并希望在此时将物料清单（BOM）成本控制在7-8万美元，最终目标是降到汽车成本水平以下；

◎ 到2027年，Optimus将向公众开放，通过可扩展的培训方法进入更多行业，特别是家庭场景，届时产量可能达到几十万台。

面对技术成熟度的挑战，特斯拉管理层承认Optimus的难度大约是实现全自动驾驶的10倍，因为机器人需要处理几十个自由度的动作，具备不同的力敏感度，并且训练机器人不仅依赖于视频数据，还需要大量的物理交互数据。

此外，选择类人形态是为了让机器人更好地适应为人类设计的社会环境，如执行打扫卫生、烹饪和爬楼梯等任务，这些都要求机器人的设计能够有效互动家居物品和建筑布局。

Optimus的研发由几百名工程师组成的小团队负责，初期将在特斯拉工厂内从简单重复性任务开始应用，尽管短期内工作速度还落后于人类，但长远来看，马斯克对机器人的愿景着眼于未来50年以上的时间框架，旨在探索具身智能的可能性，而非立即追求利润贡献。

进程中存在诸多挑战，包括成本控制、生产能力以及如何获取足够的训练数据等问题。然而，正如FSD经历质疑后逐渐看到曙光一样，随着AI加速发展，具身智能也有望迎来非线性的进步速度。

英伟达等巨头的竞争也将促使整个行业加速发展，推动自动驾驶和机器人技术更快地走向成熟。

我们对比一下黄教主的打法：英伟达提供了三个关键计算系统——AI训练系统、虚拟世界“Omniverse”以及数据合成系统“Cosmos”，形成了一个从数据采集到模型训练再到仿真的闭环体系。

● Omniverse：提供高保真的虚拟场景模拟，用于测试和优化自动驾驶算法。

● Cosmos：利用自动驾驶汽车获取的真实数据生成新的虚拟数据，进一步丰富训练样本。

通过这些工具，车企能够大幅降低研发成本，加速技术迭代，提升自动驾驶算法的精度和可靠性，哪怕强如特斯拉也在使用英伟达的核心系统来完善自己，当然这块英伟达给了更多的车企一种选择，也就是说英伟达给出的方案更具备通用型。

特斯拉以自动驾驶和机器人为核心，展现了从汽车公司向AI公司转型的路径，面临多重挑战，其技术创新、市场战略与生态协同能力仍然值得关注。