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人形机器人迷局:为何特斯拉Optimus停产而Figure 03却能抢先发布

景点排名 2025年10月12日 10:25 0 aa

2025年10月,人形机器人领域迎来了两则截然相反的消息:特斯拉因技术瓶颈宣布暂停Optimus量产计划,而初创公司Figure AI则高调发布了第三代机器人Figure 03,并宣布了四年内量产10万台的目标。这一退一进,不仅标志着一个技术路线的分水岭,更揭示了人形机器人领域理想主义与务实路线的深刻分化。

人形机器人迷局:为何特斯拉Optimus停产而Figure 03却能抢先发布

一、 技术路径:通用型攻坚与场景化迭代的差异

1. 特斯拉的“硬仗”与核心瓶颈

特斯拉在技术上选择了最艰难的道路——试图完整复刻人类双手的灵活性。Optimus的核心败因在于机械手的精细操作:其手部与前臂无法达到类人灵活度,即便经过多轮技术攻关(如尝试高密度传感器与仿生关节),工程团队仍未能突破这一瓶颈。这直接导致生产线积压了大量缺少手部组件的机器人机体,最终迫使量产暂停。

除了灵巧手问题,Optimus还面临电池续航短(仅2小时)、关节电机过热以及软件效率低(仅达人类一半) 等系统性挑战。这些因素共同构成了特斯拉必须攻克的技术高墙,也注定了其研发周期的长期性。

2. Figure的“小步快跑”与感知升级

Figure 03则展现了务实的迭代策略。其技术突破集中在感知系统与结构优化上:

触觉感知跨越:自主研发的指尖传感器可检测小至3克的压力,使机器人能区分“稳固抓握”与“即将滑动”,从而实现对脆弱物品的精细控制(如从一沓扑克牌中精准取走最上面一张)。

视觉系统增强:在手掌根部内置广角摄像头,即便在主视野被遮挡时也能提供近距离视觉反馈,极大提升了在狭窄空间的操作可靠性。

结构轻量化:通过织物覆盖设计(可拆卸清洗)和质量减轻9%,提升了在家庭环境中的移动适应性与安全性。

人形机器人迷局:为何特斯拉Optimus停产而Figure 03却能抢先发布


二、 商业化进程:量产停滞与全面布局的对比

1. 特斯拉:从激进目标到产线暂停

特斯拉的量产计划经历了从5000台到2000台,再到完全暂停的戏剧性转折。截至2025年7月,其实际产量仅为数百台原型机。公司已转向研发第三代产品,计划2025年底推出、2026年量产,但具体时间表仍未明确。

2. Figure:明确的量产路线与场景拓展

Figure 03从设计之初就瞄准了高产量制造,通过简化装配流程、减少部件数量,并采用注塑与压铸等工艺,将部分零件制造时间从“一周以上缩短至20秒内”,为规模化奠定了基础。其公布的四年内生产10万台的目标,展现了清晰的商业化路径。

在场景选择上,Figure 03通过演示视频,同步展示了家庭场景(整理房间、洗碗)与商业场景(酒店前台、分拣包裹)的多任务处理能力,呈现出“C端与B端双线并行”的布局。

人形机器人迷局:为何特斯拉Optimus停产而Figure 03却能抢先发布

三、 资源与生态:大象转身与轻舟快马的博弈

1. 特斯拉的长期优势与短期困境

工程化积淀:其在汽车制造领域的供应链管理能力和成本控制经验,仍是未来规模化生产的潜在优势。

资源挤占:当前电动汽车业务的竞争压力,客观上可能导致Optimus的研发资源被削减或优先级调整。

2. Figure的资本加持与灵活定位

资本聚焦:在完成10亿美元C轮融资后,其估值已达390亿美元。这笔资金被明确用于算力建设、数据收集与产能扩张。

生态借力:早期积极整合OpenAI、英伟达等技术,快速补齐AI交互能力,缩短了研发周期。

四、 行业启示:理想与现实之间的道路选择

特斯拉与Figure的发展现状,为整个行业提供了两种截然不同的范本:

特斯拉模式代表了对通用型人形机器人的终极追求,其价值在于一旦突破硬件瓶颈,将可能带来颠覆性产品,但过程必然伴随高风险与长周期。

Figure模式代表了场景驱动型的务实路径,通过快速迭代与商业化验证,在特定领域(工厂、仓库)率先实现价值闭环,但长期可能面临技术深度不足的天花板。

面临的共同挑战依然严峻。行业专家指出,复制人类双手约17000个触觉感受器的精细触觉数据,是目前机器学习难以逾越的鸿沟。同时,如何在能量消耗、整体结构可靠性以及成本控制之间找到平衡,是整个行业迈向大规模商业化必须解决的课题。

结语

人形机器人正站在一个关键的十字路口。特斯拉的“暂停”与Figure的“进击”,并非简单的谁领先谁落后的故事,而是技术理想主义与商业务实主义在当下阶段的必然分化。

短期内,Figure 03凭借其清晰的量产路径和场景聚焦,在商业化进度上无疑已经领先。但长远来看,如果特斯拉能真正攻克灵巧手等核心硬件难题,其全栈自研与规模化能力依然可能让它后发先至。

这场竞赛的终局,或许不取决于单一技术的突破,而在于谁能率先在技术深度、制造成本与真实场景价值之间,找到那个至关重要的平衡点。

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