特斯拉人形机器人 Optimus 3

　　近几个月，特斯拉 Optimus 人形机器人产量提升约十倍，但公司依旧难以实现稳定规模化生产。据熟悉该项目的知情人士透露，生产线正面临机器人精密手部、自动化设备以及供应商产能带来的多重难题。

　　两名知情人士称，上个月特斯拉每周生产数百台机器人；二季度小批量试产阶段，周产量仅几十台。管理层告知员工，目标在今年年底建成连续自动化产线，实现周产能 1000 台以上。但这距离其远期规划 —— 周产约 2 万台，仍有巨大差距。

　　特斯拉 CEO 埃隆?马斯克多次将 Optimus 称作公司最重要产品。他设想这款人形机器人可以接手各类工作：从工厂生产、数据中心运维，到做饭打扫等日常家务。特斯拉当前主要收入来源仍是汽车销售，但马斯克表示 Optimus 将推动特斯拉进一步转型为 AI 企业。

　　特斯拉多次推迟机器人落地时间表。2022 年，马斯克官宣人形机器人计划不到一年，便称最快次年就能量产。今年 1 月，马斯克在世界经济论坛上表示，特斯拉有望 2027 年末开售 Optimus。4 月他又称，“我们应该能在年中展示新版 Optimus”，但该时间点已过，并未举办相关演示。

　　当然，马斯克也坦言制造 Optimus “是一项极其复杂的难题”。他在 7 月财报电话会上提到，规模化生产的挑战非常艰巨，当时他表示 Optimus 很快将投产。

　　想要做出可对外销售的版本，还有大量工作待完成。知情人士称，加州弗里蒙特工厂下线的 Optimus V3，并不是计划交付客户的最终版本；特斯拉仍在持续调试产品，商用版必须满足更严苛的耐用度与可靠性标准。

　　两名熟悉设计方案的人士介绍，V3 版本重量更轻、搭载更多摄像头，外观相比前代更接近人类。

　　目前生产出的机器人大多留作内部测试、模型训练和数据采集，使用地点包括特斯拉加州帕洛阿托办公室。一名知情人士说，在特斯拉工厂内部，机器人仅在管控严格的区域投入使用，动作与任务全程受到严密监控；在这类场景中，机器人被设定执行特定任务，并非通用智能设备，也非远程遥控机器。

　　知情人士表示，随着性能持续提升，特斯拉会逐步扩大机器人的作业区域。

　　一名知情人士称，特斯拉初期打算对外租赁机器人，而非直接售卖。租期结束后特斯拉可以收回设备，进行升级或翻新。同时，特斯拉计划收集机器人在客户工厂、仓库中产生的数据，用于迭代 AI 系统。

　　特斯拉已经初步筛选一批潜在客户，优先挑选工厂、仓库布局与特斯拉自有设施相近的企业，便于机器人快速适应新环境。 特斯拉未回应采访请求。

　　从造车到造机器人

　　另一名知情人士透露，今年 5 月初，特斯拉停产 Model S 与 Model X，关停弗里蒙特工厂的对应产线，将部分工人和工程师调至 Optimus 测试产线，同时从 Model Y 产线抽调数十名工程师支援机器人项目。

　　但随着产能爬坡，各类问题陆续暴露。产线上多个工位，包括手部、关节组装工位，以及软件烧录和电子元件测试工位，工装夹具无法每次都精准定位零件。Optimus 产线是全新产线，且机器人零件尺寸更小，装配精度要求远高于汽车零部件。

　　知情人士称，结果就是大量下线机器人需要返修。还有一名人士提到，当产线提速运行时，部分新开发工装与自动化设备经常出现故障。

　　生产环节最大难点之一，就是制造可规模化量产的灵巧手。马斯克曾表示，机器人手部要达到人类同等灵活度。知情人士称，手部加上前臂有超过 100 颗螺丝与小型零部件，现阶段仍需要工人手工装配。

　　手部耐用性也难以满足持续使用的需求，部分触觉传感器存在可靠性缺陷。特斯拉研发了一套集成触觉传感器的 “传感手套组件”，可以单独更换，无需换掉整个手部；计划明年将这套方案正式应用到产品上。知情人士表示，手部设计的高复杂度，也造成新版机器人研发延期、成本抬升。马斯克曾提到，Optimus 面向公众的最终售价目标区间为 2 万至 3 万美元。

　　两名知情人士称，特斯拉一边搭建产线，一边持续迭代产品设计，确保这款机器人能够大规模制造。

　　马斯克承认挑战巨大。7 月财报电话会上他说，Optimus 将是特斯拉最难实现规模化生产的产品，因为大量供应链都需要从零搭建。商用是人形机器人新兴赛道，尚未形成成熟稳定的供应商网络。

　　虽然很多核心技术由特斯拉自研，但部分零部件仍依赖外部供应商，主要是驱动关节的电机与精密减速器。

　　这部分零部件很多在中国生产，人形机器人的电机、传感器、关节传动部件大量产自中国。一些美国机器人初创企业对中国零部件依赖度极高，甚至安排人员随身托运行李带回零件。

　　知情人士称，特斯拉正在测试、核验新供应商，同时推动部分供应商在中国以外建厂，并以更大订单作为激励。

　　但有项目相关人士透露：部分供应商虽然可以顺利做出原型件、完成小批量交付，一旦进入大批量生产，就很难稳定维持零部件品质与一致性。

　　基础任务难题

　　三名熟悉该系统的人士表示，另一重阻碍：机器人 AI 还无法稳定处理多样化任务。现阶段机器人高度依赖专项训练与预设编程；遇到从未训练过的任务或场景，表现不可预测。

　　多名参与模型训练的知情人士介绍，特斯拉正在给机器人学习一套基础动作库，不同动作组合完成各类任务，而不是针对每一项任务从零训练。但即便只是基础任务，机器人有时仍需要数天时间学习。

　　训练机器人 AI 需要海量数据。多年来，特斯拉数据采集团队通过远程操控机器人采集数据：工作人员穿戴动作捕捉服，或是录制同事完成任务的视频，比如折叠 T 恤、擦桌子、分拣电池，以此教会 Optimus 执行动作。

　　一名知情人士称，特斯拉目前已经积累超过 50 万小时训练数据，目标在年底将数据量翻倍。

　　为此特斯拉持续扩充数据采集人员规模。一段内部会议录音显示，今年 1 月，特斯拉通知德州与加州工厂员工，招募部分工人穿戴动作采集服，记录人体动作，用来训练机器人在工厂作业。

　　但工厂工人清楚，机器人最终目标是替代人力，部分员工提出抱怨。三名知情人士表示，特斯拉于是开始专职招聘数据采集员在车间完成各类操作，并在工厂布设摄像头采集动作数据。

　　两名知情人士称，大部分数据采集工作安排在独立区域，不在正在运转的生产线上。工作人员分拣零件，头盔摄像头、厂区固定相机同步记录动作。

　　还有人士透露，今年春季，大量原本负责自动驾驶软件的数据标注团队转岗投入 Optimus 项目。

　　夏季，特斯拉开始在全美多地设立训练中心，包括科罗拉多、亚利桑那、佛罗里达州。五名知情人士称，每个中心配有数十名数据采集员，佩戴摄像头盔、搭载连接电脑的重型背包捕捉人体动作，生成第一视角视觉数据，有时搭配触觉手套记录手部动作。

　　三名知情人士表示，特斯拉的长期目标是构建数据闭环：部署在真实场景中的机器人持续产生数据，用来迭代软件，再把更新推送至全部机器人，这套逻辑类似于特斯拉利用数百万用户车辆训练自动驾驶辅助系统。