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      特斯拉轉(zhuǎn)向具身智能,中國(guó)車企該跟嗎?

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      文|七號(hào)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(dòng)搖。

      特斯拉宣布將在今年二季度前停產(chǎn)Model S參數(shù)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(dòng)這一個(gè)原因。

      機(jī)器人+AI+算力,更像是下一個(gè)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)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(dòng)駕駛高級(jí)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(dòng)駕駛。

      相比而言,自動(dòng)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(jí)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(zhǎng)痛不如短痛,3萬買斷了事。這還是中國(guó)品牌價(jià)格良心,特斯拉FSD更貴。2月14日后他們會(huì)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(chǎng)景有限,L4 / L5 技術(shù)、法規(guī)、商業(yè)模式全都不成熟。自動(dòng)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(dòng)駕駛高度復(fù)用,場(chǎng)景想象空間更大,一旦規(guī)模化,單位價(jià)值遠(yuǎn)高于一臺(tái)車。

      讓機(jī)器人自己組裝自己,具身智能繁殖能力會(huì)非常可怕

      具身智能聽起來很拗口,簡(jiǎn)單說就是有“身體”的智能體。寬泛地說,自動(dòng)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(jí)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(tái)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(tái)。根據(jù)此前實(shí)測(cè),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(tái)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(tái)臺(tái)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(guó)對(duì)稀土出口的限制很高。

      當(dāng)然了,這些阻礙放在中國(guó)車企似乎會(huì)小很多。中國(guó)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(shì)。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(dòng),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(shì)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(guó)企業(yè)還真有不少。

      現(xiàn)在市場(chǎng)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(chǎng)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(huì)蹩腳的舞蹈動(dòng)作,怕也是演出災(zāi)難了。


      大家對(duì)未來抱著美好的遠(yuǎn)景,對(duì)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(dòng)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(dòng)作慢,目前還難以規(guī)模化應(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(jí)、多模態(tài)感知可靠性不足、場(chǎng)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?yè)?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(shì)的是:技術(shù)復(fù)用+場(chǎng)景落地雙buff。汽車的電機(jī)、傳感器、自動(dòng)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(duì)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(yíng)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。”

      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(chǎng)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(chǎng)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)模化應(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(huì)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(dòng)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(chǎng)對(duì)長(zhǎng)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(duì)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(dòng)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(chǎng)認(rèn)這是技術(shù)投入期;而車企虧損,會(huì)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,雙線潰敗;

      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(chǎng)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(duì)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。


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