特斯拉Optimus跳票背后：人形机器人赛道的场景、技术与成本挑战

2025年，全球人形机器人领域持续升温，其中埃隆·马斯克及其领导的特斯拉公司是关键推手。自2021年公布名为Optimus（擎天柱）的人形机器人概念图以来，特斯拉在2022年和2023年分别展示了原型机与第二代产品，实现每年稳步推进；2024年Optimus未推出新版本，仅进行部分功能场景演示，从而将业界期待聚焦到2025年。

2025年3月，马斯克在特斯拉全员大会上宣布计划年内生产5000台Optimus，但仅四个月后，财报电话会议确认了机器人产能不足的问题，标志着Optimus年度进展目标跳票。

而在10月下旬的第三季度财报会上，马斯克又宣布将在明年一季度推出Optimus V3，并于明年年底开始量产。

考虑到马斯克有过多次“画饼”前科，被他寄予厚望的这款人形机器人及其量产前景是否再出波折，仍难以预料。

或许人们会好奇，这位“当代钢铁侠”领军的特斯拉——这家全球资源技术禀赋最全面、且擅长用成功案例推动叙事的企业，为何连续两年在重注的人形机器人赛道上未取得重大进展？这背后，对国内火热的人形机器人领域玩家提供了何种启示？

01

场景差异

人形机器人的应用场景差异，可能是以特斯拉Optimus为代表的美国企业与中国头部玩家之间的首要分歧。

马斯克从一开始就强调其机器人目标涵盖工业与民用场景，回顾特斯拉在2024年对Optimus项目的两次集中展示：上半年侧重于工厂部署，下半年则展示其进入家庭场景，如遛狗、修剪草坪等能力。

而在2025年7月，特斯拉所谓“全球首家超级充电站餐厅”在美国西海岸开业，吸引潮流人士的一个亮点，就是Optimus机器人以服务员身份为顾客递送薯条等餐饮食品。

联系马斯克对人形机器人领域前景的“夸张”描绘，他似乎早早就将Optimus的预期场景落位于家庭乃至健康医疗等C端泛服务行业。

加上Figure AI人形机器人近期展示的“叠衣服”等功能场景，可以说美国头部人形机器人公司都将目标锁定在“进入家庭”这一方向。

与之形成对比的是，国内人形机器人玩家几乎都将预期场景放在B端。目前头部公司如宇树、优必选等，获得的主要订单均来自B端，许多机器人实训场景也置于合作企业内部。即使有少量商业展演，也多是基于公共服务范围的“展示型”场景，依赖提前设定的程序化表现，缺乏实质性“智能”含量。

为何特斯拉急于让人形机器人进入家庭服务场景？这背后既有数据训练等技术因素考量，也因北美现有制造业中工业机器人渗透率较高、体系完善，难以在短期内开辟足够支撑特斯拉想象的B端市场。

同时，作为弥补未来电动车市场可能萎缩的“拳头产品”，特斯拉希望量产后的Optimus能在C端用户中重走当年电动车品牌的渗透-传播路径。

随着美国财富中坚从传统中产转向科技新贵为代表的新经济人群，后者对“科技感”产品有更高接受度。若价格合适，印有特斯拉标志的人形机器人可能成为该群体彰显身份的新工具，并引发跟随效应。

而国内条件则大不相同。与依赖软件生态和基础大模型优势、专注突破机器人“大脑”AI层的美国同行相比，国内玩家选择不同客户策略，更聚焦凭借快速发展的供应链，在特定工业场景加速落地以抢占市场。

例如，特斯拉的思路是先闭门修炼，而国内玩家则以“以赛代练”方式强化自身实力。

国内一些互联网消费企业通过投资关联人形机器人赛道公司：如阿里投资宇树、星海图，京东投资智元、众擎，美团也有相关布局。这些日益“毛细血管化”的消费级企业，有望为国产人形机器人提供更多实验和训练场景，助力其在B端场景加速渗透和落地。

02

技术困境

Optimus的跳票和量产计划滞后，反映了人形机器人赛道当前的多重挑战，尤其是技术层面。

例如“看得见”的“灵巧手困局”。

10月底，小鹏机器人推出的人形机器人IRON惊艳亮相，其灵巧手自由度达22个，与去年11月Optimus的灵巧手自由度持平，已接近真人手的27个自由度。IRON的表现甚至在社交媒体上获得了马斯克的点赞。

然而，今年媒体报道显示，特斯拉打磨中的新版灵巧手陷入技术瓶颈。尽管过去近一年，团队仍难以解决量产所需的标准化问题，灵巧手作为整体部件面临使用时间受限等挑战。一些基本完工的Optimus模型因缺配套灵巧手而无法完成组装。

在去年的Robottaxi活动上，还出现过Optimus打翻饮料等尴尬情况，说明现有灵巧手与整机联动时仍存在性能局限。这或许也是深谙乔布斯“展示需完美”理念的马斯克今年较少公开让Optimus“秀肌肉”的原因。

这只是机器人“外表”相关技术难题，此外，在涉及机器人“大脑”的AI、数据采集等环节也难题重重。

特斯拉尚且如此，在AI芯片和基础大模型等方面有短板的国产人形机器人该如何应对？

寻找外部合作伙伴是一个解决方案，可见宇树等企业通过此路径弥补AI和“大脑”差距。

在数据采集上，对比特斯拉采用端到端VLA路径导致成本过高的问题，国内出现了“轻量化采集”的“数据提供商”，以及上游企业提供“仿真-现实迁移”的数据采集方法，即通过仿真环境生成训练数据，再经对比学习等方式让机器人具备基础能力，然后按细分领域做专业数据训练。但这种方式采集的数据在现实迁移环节仍有局限性，需未来克服。

03

成本控制

作为全球巨头，特斯拉在资金和资源禀赋上或许问题不大，但国内赛道玩家必须考虑这些因素。

好在一方面，作为热门赛道，今年人形机器人领域投融资氛围热烈：仅上半年，一级市场具身智能产业全链就有超140次融资事件，金额近200亿元，赛道头部企业IPO新闻不断；另一方面，政府出台一系列政策，部分直接作用于赛道企业，更多时候为B端市场对人形机器人产业注入信心。

而下游人形机器人厂商获得的量产订单，又反向驱动上游需求增长、技术改进和成本下降，并在二级市场促成相关概念股普遍繁荣。

但即使是特斯拉，要让产品成为消费级商品，也必须解决“成本-性能”平衡问题。

根据高盛报告披露的行业数据，兆威机电预估随着产业发展，灵巧手价格有望从17000美元一只逐步降至7000美元一对，约相当于原价的五分之一。

充分利用国内供应链支持成为国内人形机器人玩家的必由之路。

有业内人士接受《财经》杂志采访时表示，宇树科技能实现盈利的主要原因在于多年深耕使其硬件把控能力强，“能商业化的机器人不是堆料，而是在每个环节选择最合适、成本最优的方案”。

在性能层面，以追求可靠性和一致性为目标，国内整机人形机器人厂家越来越多选择与具有成熟度和跨界技术积累的供应商合作，最直观案例是小鹏机器人，其将汽车领域的精密制造和管理能力迁移至机器人研发。

总结而言，特斯拉Optimus的项目发展，一方面对整合人形机器人供应链有“示范”效应，另一方面作为下游，能在产业端指引上游供应商，避免方向偏离，且其未来庞大产能需求确保供应链企业持续运转。此外，特斯拉背书和领跑效应有助于整个人形机器人行业在更广群体中的心智扩散。因此，Optimus未来是否继续跳票，将成为影响人形机器人产业波动的事件。

总之，祝愿国内人形机器人厂商能答好市场试卷，提供需求方所需的解决方案，这才是玩家走向成功的真正路径。