Tesla Humanoid Robot

核心驱动力 & 市场认知

• 1. 技术降维打击与复用：

  将已在百万辆级汽车上验证的FSD纯视觉感知、端到端神经网络决策算法、Dojo超算训练平台等，无缝迁移至机器人“大脑”，解决了最核心的认知与决策难题。

• 2. 极致的工程化与成本控制：

  依托电动车业务建立的强大供应链管理、大规模精密制造经验和成本控制体系，是其提出 2万美元 成本目标的底气所在。

• 3. 自有场景闭环验证：

  特斯拉自身的超级工厂是Optimus最理想的初始应用和迭代场景，能够形成“数据采集-模型训练-工厂部署-性能反馈”的快速闭环。

• 4. 市场情绪：

  市场热度极高，情绪高度乐观，对标“下一个iPhone时刻”，对百万台、千万台的远期空间充满想象，但短期波动和困难容易被宏大叙事所掩盖。

预期差分析

市场普遍认知与被忽略的关键点：

• 量产初期的不确定性：市场聚焦2025年量产，但忽略了规模分歧 (1k-10k台) 及“暂停采购”、“设计调整”等信号，可能低估了工程化挑战。
• 成本目标的实现路径：当前成本约7万美元，降至2万美元依赖国产替代和规模效应，是漫长过程，短期难以实现。
• 技术泛化能力的挑战：目前多为结构化环境展示，在非结构化环境（如家庭）的通用任务处理能力仍需海量训练，市场预期可能过于超前。