文｜七號宋

毫無疑問，未來肯定是AI的天下，但AI的最佳商業(yè)載體卻發(fā)生了動搖。

特斯拉宣布將在今年二季度前停產(chǎn)Model S（參數(shù)丨圖片）和Model X，進(jìn)而大力轉(zhuǎn)投具身智能（機(jī)器人）。這到底有何意味，是不是智能汽車發(fā)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(gè)時(shí)間點(diǎn)放棄？

確實(shí)和銷量脫不開關(guān)系，但肯定不只是賣不動這一個(gè)原因。

機(jī)器人+AI+算力，更像是下一個(gè)指數(shù)級增長的領(lǐng)域。再看理想最近的調(diào)整，他們也是非常積極布局機(jī)器人行業(yè)。理想甚至重組研發(fā)架構(gòu)，自動駕駛高級副總裁郎咸朋轉(zhuǎn)去做硬件本體，專注機(jī)器人研發(fā)，不再直接負(fù)責(zé)自動駕駛。

相比而言，自動駕駛離賺錢太遠(yuǎn)了。目前L2+是賣點(diǎn)，但賣不了溢價(jià)。

我就有朋友看好了某品牌的智駕，準(zhǔn)備下單了，但銷售支支吾吾的，問了才知道，高級包要單獨(dú)收費(fèi)，雖然有買斷、年卡、包月的選擇，但其實(shí)價(jià)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(jià)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(jià)格還未公布，極有可能700元/月）。

這還是當(dāng)下的阻礙，未來更加窘境。L3 成本高、責(zé)任復(fù)雜、落地場景有限，L4 / L5 技術(shù)、法規(guī)、商業(yè)模式全都不成熟。自動駕駛越來越像一個(gè)必須做、但很難回本的投入項(xiàng)。所以在這時(shí)轉(zhuǎn)身，投資機(jī)器人行業(yè)看來是很合理的選擇。

相比造車，機(jī)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(fù)用，場景想象空間更大，一旦規(guī)?；?，單位價(jià)值遠(yuǎn)高于一臺車。

讓機(jī)器人自己組裝自己，具身智能繁殖能力會非?？膳?/p>

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(chǎn)品，只不過我們現(xiàn)在主要把它與機(jī)器人聯(lián)系更緊密。

其實(shí)做機(jī)器人不是稀奇事了，現(xiàn)在已經(jīng)有很多家車企在投身機(jī)器人行業(yè)。

關(guān)于機(jī)器人能給行業(yè)和全人物類帶來多少影響，這個(gè)話題很大。我們實(shí)際點(diǎn)，就聊聊機(jī)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(gè)問題，機(jī)器人達(dá)到什么級別才是質(zhì)變？馬斯克給過一個(gè)數(shù)據(jù)——未來全球可能需要數(shù)千億臺Optimus機(jī)器人。

那特斯拉有這個(gè)生產(chǎn)能力嗎？

Model S/X 停產(chǎn)后，弗里蒙特工廠將轉(zhuǎn)產(chǎn)Optimus人形機(jī)器人。

從技術(shù)難度看，汽車工廠轉(zhuǎn)為生產(chǎn)機(jī)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(jī)器人量產(chǎn)產(chǎn)線正式投產(chǎn)，首條產(chǎn)線日產(chǎn)能已達(dá)到1000臺。根據(jù)此前實(shí)測，Optimus人形機(jī)器人任務(wù)完成率92%，出錯(cuò)率0.5%。而且它還在持續(xù)進(jìn)化中，考慮到機(jī)器人的產(chǎn)線要比汽車產(chǎn)線短得多，所以一個(gè)工廠年產(chǎn)100萬臺還真有可能。

所以，未來是不是在這個(gè)工廠看到這樣的畫面——一群Optimus人形機(jī)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(yīng)問題來說，Optimus單機(jī)需2-4公斤釹鐵硼磁鐵，而我國對稀土出口的限制很高。

當(dāng)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(yīng)鏈管理貢獻(xiàn)很大，而稀土永磁體又有本土優(yōu)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(yōu)先發(fā)優(yōu)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(yè)還真有不少。

現(xiàn)在市場前景是好，但大家有沒有想過落地問題。現(xiàn)在我們能看到的具身智能應(yīng)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(jī)器人當(dāng)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(zāi)難了。

大家對未來抱著美好的遠(yuǎn)景，對這些又抱著極大地寬容度。正是因?yàn)檫@樣，車企要慎之又慎，不能無節(jié)制消耗大家的熱情。

我們看看目前的機(jī)器人技術(shù)路線吧。

具身智能的核心是物理實(shí)體+環(huán)境交互+智能決策三要素：以機(jī)器人本體為載體，通過視覺、觸覺等多模態(tài)感知獲取環(huán)境信息，再經(jīng)大模型推理生成行動指令，形成感知-計(jì)算-執(zhí)行的閉環(huán)系統(tǒng)。

算法路徑主要分兩種：一種是Figure 01的分層決策模型，實(shí)現(xiàn)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(xiàn)能力，但耗資源、動作慢，目前還難以規(guī)?；瘧?yīng)用。

同時(shí)我們也需要注意，機(jī)器人的困境是結(jié)構(gòu)性的。靈巧手成本高達(dá)百萬級、多模態(tài)感知可靠性不足、場景高度碎片化、硬件接口標(biāo)準(zhǔn)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(xué)、精密制造、認(rèn)知科學(xué)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(fā)達(dá)到100%，硬件就能神奇地跨越物理定律。AI有摩爾定律，但機(jī)械結(jié)構(gòu)不相信。

小鵬IRON摔倒，另據(jù)官方透露，Iron當(dāng)天已經(jīng)成功行走多次。連續(xù)工作后，關(guān)節(jié)電機(jī)、傳感器都可能出現(xiàn)疲勞，導(dǎo)致響應(yīng)速度變慢、數(shù)據(jù)精度下降。換言之，機(jī)器人腿軟了。

圖注：為什么小鵬有IRON摔倒的底氣，還不是因?yàn)樗麄兤囦N量夠好。

再來，汽車配置大同小異，但不同機(jī)器人在關(guān)節(jié)數(shù)量、自由度、末端執(zhí)行器、傳感器布局上天差地別，如何屏蔽多元且復(fù)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(qiáng)，現(xiàn)在也很難有定論。

我們不可否認(rèn)車企的核心優(yōu)勢的是：技術(shù)復(fù)用+場景落地雙buff。汽車的電機(jī)、傳感器、自動駕駛算法可直接遷移到機(jī)器人，研發(fā)成本大幅降低，比如特斯拉復(fù)用AI訓(xùn)練體系就把機(jī)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(jī)器人領(lǐng)域產(chǎn)生強(qiáng)烈反響，主要原因在于?公司當(dāng)前面臨的嚴(yán)峻經(jīng)營壓力與高層宏大技術(shù)愿景之間存在巨大落差?，導(dǎo)致員工感到戰(zhàn)略方向模糊，甚至認(rèn)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?！?/p>

這種質(zhì)疑并非個(gè)例。具身智能目前還面臨三大現(xiàn)實(shí)難題：

技術(shù)瓶頸，靈巧手成本高達(dá)百萬元，負(fù)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(yè)化閉環(huán)難，場景落地需要拆解復(fù)雜任務(wù)逐個(gè)驗(yàn)證，成本、穩(wěn)定性、運(yùn)維都是坑，目前只有工業(yè)場景實(shí)現(xiàn)小規(guī)模盈利；

標(biāo)準(zhǔn)缺失，硬件接口、通信協(xié)議不統(tǒng)一，制約規(guī)?；瘧?yīng)用。

車企若不能平衡主業(yè)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(jī)器人也沒做出差異化。

拆解特斯拉的決策背景，會發(fā)現(xiàn)一系列不可復(fù)制的條件：汽車業(yè)務(wù)已成現(xiàn)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(chǎn)品線清晰且統(tǒng)治力穩(wěn)固。停產(chǎn)S/X釋放的是閑置產(chǎn)能，而非斷臂求生。

我們當(dāng)然也要把馬斯克個(gè)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(jī)器人業(yè)務(wù)即使短期虧損也能獲得估值溢價(jià)。

對比之下，多數(shù)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(chǎn)能利用率不足、供應(yīng)鏈議價(jià)能力薄弱。此時(shí)大舉投入機(jī)器人，本質(zhì)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(zhuǎn)型AI公司，但在大眾眼里，他們本質(zhì)還是汽車公司。

我想這就是汽車公司的痛點(diǎn)所在了，他們不能像AI公司那樣，資本市場認(rèn)這是技術(shù)投入期；而車企虧損，會被質(zhì)疑主業(yè)是不是不行了。

Figure AI估值26億美元，零收入；特斯拉機(jī)器人業(yè)務(wù)再亮眼，股價(jià)還得看汽車交付量。這種資本環(huán)境的差異，讓AI公司能更純粹地死磕技術(shù)。但我目前還沒看到哪家車企能被廣泛認(rèn)可為AI公司，包括特斯拉。

總結(jié)

未來5年，行業(yè)將經(jīng)歷一輪殘酷篩選：

1、 偽轉(zhuǎn)型者：主業(yè)失血、機(jī)器人故事破滅，雙線潰??；

2、 務(wù)實(shí)堅(jiān)守者：聚焦汽車智能化，守住基本盤；

3、有條件延伸者：主業(yè)穩(wěn)固、場景清晰、技術(shù)復(fù)用，在細(xì)分領(lǐng)域建立壁壘。

具身智能確實(shí)是技術(shù)演進(jìn)的重要方向，但風(fēng)口處的參與者命運(yùn)迥異——有些是乘風(fēng)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(chǎn)的現(xiàn)實(shí)問題。對多數(shù)車企而言，最后還在認(rèn)真造車的，才有資格談?wù)撓乱粋€(gè)時(shí)代。