特斯拉轉向具身智能，中國車企該跟嗎？

文｜七號宋

毫無疑問，未來肯定是AI的天下，但AI的最佳商業載體卻發生了動搖。

特斯拉宣布將在今年二季度前停產Model S（參數丨圖片）和Model X，進而大力轉投具身智能（機器人）。這到底有何意味，是不是智能汽車發展就到此為止，更寬闊的未來已在別處？

特斯拉為什么偏偏在這個時間點放棄？

確實和銷量脫不開關系，但肯定不只是賣不動這一個原因。

機器人+AI+算力，更像是下一個指數級增長的領域。再看理想最近的調整，他們也是非常積極布局機器人行業。理想甚至重組研發架構，自動駕駛高級副總裁郎咸朋轉去做硬件本體，專注機器人研發，不再直接負責自動駕駛。

相比而言，自動駕駛離賺錢太遠了。目前L2+是賣點，但賣不了溢價。

我就有朋友看好了某品牌的智駕，準備下單了，但銷售支支吾吾的，問了才知道，高級包要單獨收費，雖然有買斷、年卡、包月的選擇，但其實價格都不便宜。朋友最終長痛不如短痛，3萬買斷了事。這還是中國品牌價格良心，特斯拉FSD更貴。2月14日后他們會停止買斷FSD，只提供月度訂閱（價格還未公布，極有可能700元/月）。

這還是當下的阻礙，未來更加窘境。L3 成本高、責任復雜、落地場景有限，L4 / L5 技術、法規、商業模式全都不成熟。自動駕駛越來越像一個必須做、但很難回本的投入項。所以在這時轉身，投資機器人行業看來是很合理的選擇。

相比造車，機器人反而更像一條新曲線——本體、感知、決策，和自動駕駛高度復用，場景想象空間更大，一旦規模化，單位價值遠高于一臺車。

讓機器人自己組裝自己，具身智能繁殖能力會非常可怕

具身智能聽起來很拗口，簡單說就是有“身體”的智能體。寬泛地說，自動駕駛汽車也是一種具身智能產品，只不過我們現在主要把它與機器人聯系更緊密。

其實做機器人不是稀奇事了，現在已經有很多家車企在投身機器人行業。

關于機器人能給行業和全人物類帶來多少影響，這個話題很大。我們實際點，就聊聊機器人這門生意到底能不能做，到底好不好做。

我覺得我們有必要先思考一個問題，機器人達到什么級別才是質變？馬斯克給過一個數據——未來全球可能需要數千億臺Optimus機器人。

那特斯拉有這個生產能力嗎？

Model S/X 停產后，弗里蒙特工廠將轉產Optimus人形機器人。

從技術難度看，汽車工廠轉為生產機器人是否可行呢？

汽車工廠的柔性程度非常之高，去年特斯拉就提到過，弗里蒙特工廠的Optimus人形機器人量產產線正式投產，首條產線日產能已達到1000臺。根據此前實測，Optimus人形機器人任務完成率92%，出錯率0.5%。而且它還在持續進化中，考慮到機器人的產線要比汽車產線短得多，所以一個工廠年產100萬臺還真有可能。

所以，未來是不是在這個工廠看到這樣的畫面——一群Optimus人形機器人每天不停歇，搬電池模塊、分揀零部件，最后組裝了一臺臺自己。

但Optimus也不是事事順意。就拿稀土永磁體的供應問題來說，Optimus單機需2-4公斤釹鐵硼磁鐵，而我國對稀土出口的限制很高。

當然了，這些阻礙放在中國車企似乎會小很多。中國車企能夠快速崛起，供應鏈管理貢獻很大，而稀土永磁體又有本土優勢。難怪小鵬、理想等車企在快馬加鞭了。

所以我們是不是可以說，特斯拉這次明顯地舉動，是不是給各家車企敲響警鐘，可千萬別等了，優先發優勢的別還整落伍了。

具身智能還能容下多少車企？

看好具身智能的中國企業還真有不少。

現在市場前景是好，但大家有沒有想過落地問題。現在我們能看到的具身智能應用場景比較有限，而且它目前也很難直接替代人工。如果我們只是把機器人當做演職人員，那小鵬IRON摔倒，亦或是演唱會蹩腳的舞蹈動作，怕也是演出災難了。

大家對未來抱著美好的遠景，對這些又抱著極大地寬容度。正是因為這樣，車企要慎之又慎，不能無節制消耗大家的熱情。

我們看看目前的機器人技術路線吧。

具身智能的核心是物理實體+環境交互+智能決策三要素：以機器人本體為載體，通過視覺、觸覺等多模態感知獲取環境信息，再經大模型推理生成行動指令，形成感知-計算-執行的閉環系統。

算法路徑主要分兩種：一種是Figure 01的分層決策模型，實現難度較低但需解決模塊融合問題；另一種是谷歌RT-2的端到端模型，雖有涌現能力，但耗資源、動作慢，目前還難以規模化應用。

同時我們也需要注意，機器人的困境是結構性的。靈巧手成本高達百萬級、多模態感知可靠性不足、場景高度碎片化、硬件接口標準缺失——這些不是再等等就能解決的工程難題，而是涉及材料科學、精密制造、認知科學的深層瓶頸。

這才是最麻煩的。具身智能不是超體，我們不能指望大腦開發達到100%，硬件就能神奇地跨越物理定律。AI有摩爾定律，但機械結構不相信。

小鵬IRON摔倒，另據官方透露，Iron當天已經成功行走多次。連續工作后，關節電機、傳感器都可能出現疲勞，導致響應速度變慢、數據精度下降。換言之，機器人腿軟了。

圖注：為什么小鵬有IRON摔倒的底氣，還不是因為他們汽車銷量夠好。

再來，汽車配置大同小異，但不同機器人在關節數量、自由度、末端執行器、傳感器布局上天差地別，如何屏蔽多元且復雜的硬件差異？

雖然也有類似于LingBot-VLA就是這樣的通用大腦，只輸出通用操作指令，硬件差異由下游模塊處理。但它的泛化能力到底有多強，現在也很難有定論。

我們不可否認車企的核心優勢的是：技術復用+場景落地雙buff。汽車的電機、傳感器、自動駕駛算法可直接遷移到機器人，研發成本大幅降低，比如特斯拉復用AI訓練體系就把機器人成本壓到2萬美元以下。

具身智能是錦上添花，不是救命良藥

理想汽車員工對李想宣布公司入局人形機器人領域產生強烈反響，主要原因在于?公司當前面臨的嚴峻經營壓力與高層宏大技術愿景之間存在巨大落差?，導致員工感到戰略方向模糊，甚至認為管理層在避重就輕。

有員工直言：“用戶不在意你AI玩得好不好，用戶只在乎車好不好。”

這種質疑并非個例。具身智能目前還面臨三大現實難題：

技術瓶頸，靈巧手成本高達百萬元，負載能力弱，高端 GPU、精密傳感器等核心元器件自主化不足；

商業化閉環難，場景落地需要拆解復雜任務逐個驗證，成本、穩定性、運維都是坑，目前只有工業場景實現小規模盈利；

標準缺失，硬件接口、通信協議不統一，制約規模化應用。

車企若不能平衡主業與新賽道的資源分配，很可能陷入兩頭不靠的尷尬境地，車沒賣好，機器人也沒做出差異化。

拆解特斯拉的決策背景，會發現一系列不可復制的條件：汽車業務已成現金奶牛。2025年Model Y全球銷冠，特斯拉電動車交付量163.6萬輛，核心產品線清晰且統治力穩固。停產S/X釋放的是閑置產能，而非斷臂求生。

我們當然也要把馬斯克個人IP作為不可忽視的因素，他支撐了市場對長期故事的耐心，機器人業務即使短期虧損也能獲得估值溢價。

對比之下，多數車企的處境截然不同：主品牌尚未盈利、L2+自動駕駛尚未跑通、產能利用率不足、供應鏈議價能力薄弱。此時大舉投入機器人，本質是用第二曲線的故事，切不可靠此掩蓋第一曲線的焦慮。

雖然一些車企極力轉型AI公司，但在大眾眼里，他們本質還是汽車公司。

我想這就是汽車公司的痛點所在了，他們不能像AI公司那樣，資本市場認這是技術投入期；而車企虧損，會被質疑主業是不是不行了。

Figure AI估值26億美元，零收入；特斯拉機器人業務再亮眼，股價還得看汽車交付量。這種資本環境的差異，讓AI公司能更純粹地死磕技術。但我目前還沒看到哪家車企能被廣泛認可為AI公司，包括特斯拉。

總結

未來5年，行業將經歷一輪殘酷篩選：

1、 偽轉型者：主業失血、機器人故事破滅，雙線潰敗；

2、 務實堅守者：聚焦汽車智能化，守住基本盤；

3、有條件延伸者：主業穩固、場景清晰、技術復用，在細分領域建立壁壘。

具身智能確實是技術演進的重要方向，但風口處的參與者命運迥異——有些是乘風而上，有些是被卷上天再摔下來。再宏大的愿景，也得先回答能不能賺錢、能不能量產的現實問題。對多數車企而言，最后還在認真造車的，才有資格談論下一個時代。