关于特斯拉人形机器人，我们梳理了十个关键问题

划重点

● 特斯拉的增长远远没有达到天花板，人形机器人的增长空间比智能汽车更大。 

●马斯克认为特斯拉的自动驾驶的应用进程低于预期，人形机器人“擎天柱”的应用场景更广阔，所以一定要进入人形机器人赛道。 

●特斯拉人形机器人的量产至少要在10年以后，16.8万的定价猜测很不靠谱。规模化生产后，成本要比一辆车便宜。 

●我们很难预测马斯克下一步想做什么，但是我们可以从理解什么是“真正的智能”的角度来理解马斯克的商业布局。 

概述

2021年开始，马斯克对特斯拉的期许，越来越转移至机器人“擎天柱”身上，2022年4月更是直言“擎天柱”是特斯拉的“第二曲线”、“这比车重要 (“这”指特斯拉推出人形 机器人的原型机) ” 。但是，行业内围绕特斯拉人形机器人的争议也从未中断。 

腾讯科技联合安信元宇宙研究院院长焦娟，推出“新硬件主义”系列直播，从深度剖析特斯拉机器人开始，直指未来的各类智能交互硬件，其定义、范围、本质、内核，并关注全球相关科技巨头、以及中国企业优势、中国科技公司的打法。7月20日20:00，“新硬件主义”系列直播第一期，特邀宽资本创始人兼董事长、奇点大学投资人、TEDx全球董事关新深入讨论 “特斯拉人形机器人”。

新硬件主义 01期｜焦娟对话关新：马斯克的人形机器人，是「擎天柱现身」还是「昙花一现」？ 

以下为直播实录精华版整理：

Q1： 如何看待特斯拉和马斯克？

特斯拉这家公司在很多地方都做出了惊人之举，可以说是九死一生，埃隆·马斯克也是也是一位奇人。我认为他有几个地方造就了特斯拉，首当其冲的是他的交易能力。《从零到一》这本书中就讲述了马斯克和彼得·蒂尔从分家到合并公司再到赚取第一桶金，最后又全数投入Space X。特斯拉和Space X很多时候几近破产，但是他在最后关头又总能说服投资人或美国政府给他钱，让他去追逐自己的理想。比如他最苦恼的一次需要融资四千万美金，他对投资人说会把这笔钱全部投入到特斯拉里去，一分不剩，投资人最后也是给他资助了五千万，这种交易能力可以说是至关重要的。 

第二，他也是一个实干家。特斯拉在刚开始没有订单，车卖不出去，他就让全公司都去卖车。他自己有段时间因为车造不出来，就宁愿睡在公司里，说要变成公司里面最受苦的人。 

第三，他也是一个有思想的企业家。他经常会问一些大家意想不到的问题：你到底要取代什么？你到底在改变什么？然后你看他把这些基础技术运用起来，就创造出了让人觉得眼前一亮的现实。包括他提出的Gigafactory （特斯拉上海超级工厂） ，其实一开始也就是运用于储能和电力上，但他就敢说我让他变成造十亿零件的工厂。我也想提一点，我觉得比亚迪也可以算作是中国的特斯拉，各方面发展也都是前途无量的。 

Q2：特斯拉为何要进入人形机器人领域？

第一个原因是特斯拉认为就是应该进入这个赛道，在国外的思维当中，比如好莱坞的《变形金刚》，机器人变换的来源其实就是汽车，所以这是人们头脑当中自然会有的一个联想，用一种开玩笑的说法，四轮的车站起来就是一个机器人。 

当然还有第二个原因是特斯拉无人驾驶的应用进程其实是落后于它的预期的。这就迫使他们去想，如果把这些对周围环境的感知能力放在一个机器上，那会比汽车安全很多，当然也会更加复杂。 

另外，在马斯克的思路当中，机器人本身的整个经济体系、商品和服务都不是特别理想，其中最主要的就是人力成本的问题，所以也希望用机器人的方式去覆盖这部分的人力成本。他提出人形机器人主要目的可能不是在于去服务人，而是去取代无聊、重复、危险的工作。因为去感知人类的情绪等需要掺杂更多的人工智能在里面，所以其他的应用场景，比如物流、救火会更加合适。但我们现在还不太清楚他推出的人形机器人会用在哪个领域。 

还有一个潜在原因在于，特斯拉作为上市公司也要求有增长，而特斯拉单单电车领域在这两年内的增速会进入放缓的状态，那么推出人形机器人的考量也有可能是为了打造第二曲线或者增速。 

Q3: 特斯拉增速真的放缓了吗？

特斯拉真正的增长瓶颈现在还没有到。马斯克预测在2040年的时候会有90%都是无人驾驶车，我不认为特斯拉的增长到了瓶颈，而且我也相信在未来特斯拉的人形机器人会比现在的造车市场更大。 

Q4: 特斯拉机器人量产时间？

根据马斯克22年4月的公开访谈，量产大概在10年之后。今年要出原型机，从2B到2C还要经过很多实际场景的探索和实验，所以到最后大规模生产还需要一定的时间。当然这也不排除会加速的可能，因为特斯拉本身已经有规模化的生产能力，突破AI问题之后就只剩下场景探索了。 

Q5: 16.8万的售价是否靠谱？

16.8万的售价一定是不靠谱的，因为刚开始还未规模化的产量是很低的，所以成本会相对昂贵。后续规模化生产后，机器人定价会比特斯拉的车要便宜。 

Q6：特斯拉机器人跟波士顿动力机器人有什么区别？

特斯拉机器人跟波士顿动力机器人的区别在于，特斯拉机器人本质上是以AI为内核，它包括：输入、中间计算平台、输出三段，它包括：输入、中间计算平台、输出三段，特斯拉机器人侧重做前两段。而波士顿动力机器人，最强大的其实是在输出这个环，包括执行和传感。 

新硬件的本质有可能是以AI为内核，然后长成各式各样形态的硬件。具体来说，硬件虽然是物理装置，比如手机电脑电视，但是未来的新硬件跟过去的一个区别会在于越来越以AI 为核心，只是硬件的模样。 

马斯克最近说要把自己的大脑传输到云端，跟虚拟的自己对话交谈，那么从这个角度来延展，人如果能在大脑中有脑机接口类似的算力硬件装置的话，人作为改造后的硬件跟以后的自动驾驶、人形机器人这些新硬件本质上是一样的。我们也有不同的躯体，但大脑核心都是AI。这也就是为什么在元宇宙当中要单独把AI列出，因为在物理世界中其实AI的实际作用并没有那么大，相反，在元宇宙的虚拟场景中，AI能够在很多环节中大放异彩。 

Q7: 如何从全局看马斯克的商业布局？

他这么有想象力，又是一个精神领袖，所以我们其实很难预测他下一步会想出什么。但我觉得他一直坚持第一性原则，就是他选择的这个行业，无论是在价格的控制还是先进行上都是对过去的颠覆重塑，而不是在已有的基础上修修补补，所以特斯拉完全不只是一个传统观念上的汽车公司。再比如他的火箭回收，目的就是把星舰发出去，而不是每次都用传统的火箭发射方法，这样才能支撑之后更大的野心。如果造价不下来的话，他也是达不到这个野心的，因为降低成本在硬件当中是特别特别重要的。 

海外对AI的重视程度很高，真正的“智能”有嵌套的四个层次，若要实现真正的智能，需要满足1、混合平台，如人机接口；2、重新建构一个环境，元宇宙即新的时空架构。从这个角度，我们可以重新审视一下马斯克的商业布局版图（如下图）。

Q8：如何系统认知新硬件的本质？

我觉得新硬件的本质就是能否完成人在想象力中重要的事情。那么有几点是可以基本肯定的：首先，新硬件的第一选择就是取代人的功能、取代重复无聊的工作。 

第二，当人们的工作被取代，时间被省下来了之后，那就会进入硬件和软件共同创造的另一个空间。你可以有自己的数字人，沉浸在数字场景之下，我们称之为“数字人生”。 

你看现在的年轻人70%的时间已经不在实体经济上了，而是在聊天、游戏、直播等等这些互动里，我觉得这对人也是一个全新的挑战。这个挑战就是要靠硬件了，要在元宇宙里创造更多的空间让大家去玩。 

这里又要老生常谈想象力的重要性了：玩什么？怎么玩？玩的时候就会产生数据，也会有新的经济行为，那么在新的空间里资产、消费、交易都是怎么确定的呢？我们要去想清楚这些问题，这些是未来新硬件的核心。另外，这其中会运用到的新材料，比如传感器啊、人工智能啊，也将成为兵家必争之地吧。 

Q9：中国企业在机器人赛道有什么机遇？

中国企业在机器人领域有三大优势：首先，中国的行业配套的产业链是极其发达的；其次，中国也有庞大丰富的应用场景；还有一个独特优势在于中国在互联网时期积累的社交场景和变现内容。 

在元宇宙当中，人越来越多的需求会被AI所幻化，表现，并决定。AI在元宇宙当中是虚空的，但是回到物理世界的时候又会根据一些新硬件的方式呈现，那么在这个过程中，它相当于把人在元宇宙里的需求重新带回现实生活中，又以新硬件的方式去迎合满足。中国在内容应用场景这方面比较擅长的资源禀赋在元宇宙当中就能更好的发掘人类的需求。所以从这个角度来说，新硬件的本质定义和内核这一整个体系是比较成型的。 

如果要做一个能够运用到不同场景的通用机器人，那是非常非常困难的。但是因为我们运用场景多，需求也大，所以我认为中国的机器人在全球范围内肯定是领先的，但是至于在某些方面是否会领先，这就涉及到很多别的专业技术上的问题，不是很好预测。 

Q10：未来会出现哪些新硬件？有哪些机会？

跟人有交互的硬件，不会有太多颠覆式创新，可能更多的是迭代更新。但在独立存在的硬件 （跟人交互关系不紧密的） ，比如飞机汽车，我觉得新硬件会日新月异。比方说现在我们自行车是两个轮子的，以后可能又会恢复到一个轮子，飞机今天是这个形状，明天又变成飞碟的形状。纯粹的智能非交互硬件，我认为会有各种各样的创新逻辑，有非常丰富的想象力出现。 

十年二十年以后，如何解决制造业劳动力、去哪里找从事重复、危险工作的劳动力？机器人是最好的解决路径。那么究竟什么是人工智能？机器人是不是约等于人工智能？我个人认为人工智能其实应该被翻译成人造智能。他其实没有那么神，也是在随着人的进步慢慢进步。 

现在硬件上面的问题大家发现了，光靠云上学习和计算，把这些数据全部储存下来算一遍是不可能的，所以后来就慢慢推出了边缘计算，现在又有美国的新公司提出每一个传感器在数据收集的同时已经开始计算的想法，这样人们就能知道什么数据是需要或不需要的，不用把所有数据都算一遍。 

在传感器上就判断出来这个感知是否需要被计算或收集之后再放到云上计算，这就是另一个飞跃了。所以我觉得人工智能的下一步就是从机器学习当中再往推理这方面发展。模仿人的判断和推理能力就是一个非常困难的事情了，人造智能也可能永远都达不到这个程度，所以新硬件也不可能这么快就完全取代人。 

这也是特斯拉现在在面临的一个问题，它能保证全自动驾驶一点错误都没有吗？所以这也是芯片成为重中之重的原因了。那么我们要考虑的是以后用什么样的逻辑来设计新的芯片，或者我们的芯片放在什么地方。这个时候，中国就要走出自己的路来，数据芯片可能是一个特别值得研究的地方。 

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