核心观点 - 马斯克对特斯拉人形机器人Optimus的愿景是造出成本低于2万美元、能替代部分工人工作的终极形态产品，而非逐步迭代的机械装置 [3][4] - 特斯拉采取与行业相反的开发路径：坚持完全人形设计（包括女性手指锥度、1米73身高等细节），拒绝轮式或模块化工具等折中方案 [5][8] - 当前Optimus仍处于早期阶段：已生产数百台但仅用于数据采集，行走测试通过率不足60%，单台成本约10万美元且手动组装 [3][17][20] 产品设计 - 人形坚持：保留小拇指（延长以增强功能性）、设定雌雄同体外貌以降低威胁感、严格按人体比例设计（28个自由度vs人体200+）[5][8][16] - 机械手突破：第二代手部11个自由度（目标22个），采用绳驱结构模仿肌肉组织，6个压力传感器（vs人手数万个触觉神经）[11][12] - 腿部优化：线性执行器提供半吨拉力但平衡算法难度大，目前仅能缓慢行走且无法完成下蹲动作 [12][14] 技术挑战 - 感知系统：移植FSD视觉神经网络至3D环境，但机器人需主动接触物体且缺乏触觉/温度感知 [12][17] - 训练瓶颈：行业缺乏Scaling Laws，数据不足且模型架构不成熟，通过动作捕捉装置采集人类运动数据 [17] - 量产障碍：关键部件（如六维力传感器）笨重昂贵，中国供应商样品未达性能要求，计划建立海外供应链 [20][21] 商业逻辑 - 规模效应：瞄准全球59万台工业机器人市场（2023年数据），目标百万台级量产以降低成本至2万美元 [7][8] - 应用场景：优先替代汽车工厂总装环节工人（时薪22美元），当前仅2台用于搬运电池（成本效益远低于AGV小车）[8][21] - 供应链准备：复用电动车供应商（拓普、三花智控等），测试空心杯电机、谐波减速器等部件，中国供应商价格比海外低30%-80% [21] 行业对比 - 波士顿动力Atlas：专注预设动作（如后空翻），放弃人手与自主决策能力，未解决通用性问题 [5][9] - 传统工业机器人：2023年销量59万台（相当于劳力士产量），形态碎片化导致规模效应缺失 [7] - 竞品路线差异：多数公司采用轮式/模块化工具先行，特斯拉直接挑战全功能人形 [8]