特斯拉从电动汽车制造商向人形机器人公司的转型正面临挑战，复杂的机器人手部设计以及员工对培训自己"替代者"的抵触情绪成为主要障碍。在此背景下，特斯拉的产能扩张之路举步维艰，而首席执行官埃隆·马斯克已将公司的未来押注在人工智能和机器人技术上。
马斯克素来以言论夸大著称，他在特斯拉2026年第二季度财报电话会议上将Optimus人形机器人形容为可能是"史上最伟大的产品"。但他同时也承认，打造一款能够处理多种不同任务的自主人形机器人是"最难解决的问题之一"。而据The Information的深入报道，特斯拉在开发通用型机器人并扩大量产规模的过程中，正面临诸多复杂难题。
据The Information报道，特斯拉位于加州的弗里蒙特工厂自2026年5月起已停产Model S轿车和Model X SUV，公司将生产线工人和工程师全部转移到Optimus项目上。
但最新版本的Optimus V3在开发和制造层面都面临严峻挑战。报道称，生产线设备在精确对齐零部件方面存在问题，同时生产线运行速度也受到限制。据悉，特斯拉目前已将产能提升至每周数百台机器人，但公司的目标是到2026年底实现每周超过1000台机器人的产量。
汽车行业和其他行业早已使用专业工业机器人（如机械臂）数十年之久。特斯拉与其他众多汽车制造商及机器人公司都在押注，人形机器人与人工智能模型的进步相结合，最终能够开发出可处理多样化任务、同时更好地融入人类工作场所的通用型机器人。
硬件与AI层面的双重挑战
打造能够像人手一样完成精细操作任务的机器人手部，是一项公认的巨大工程挑战。这种复杂性给特斯拉带来了更多生产难题，因为工人必须手动组装Optimus的手部和前臂，这两部分总共包含超过100个诸如螺丝之类的小型零部件。
这种不够完善且高度依赖人工的制造流程，导致新生产出的机器人往往需要立即返修。机器人手部的触觉传感器也被证明可靠性不足，特斯拉为此专门开发了一种类似手套的传感器层，可以在不更换整个机器人手部的情况下单独更换。
据报道，该机器人的AI能力目前仍不足以支持通用型作业，这一点并不令人意外，因为所有机器人公司在这方面都面临类似挑战。据The Information的一位信息源透露，特斯拉的Optimus机器人目前仍需要通过编程才能在受控环境中完成特定任务。
所有机器人公司面临的最大挑战之一，是如何获取足够的训练数据，帮助机器人通过视觉学习掌握各种各样的手工任务。由于高度依赖模仿学习，特斯拉要求德克萨斯州和加利福尼亚州工厂的工人穿戴专门设计的动作捕捉服，以记录他们工作时的身体动作。
然而，The Information的报道指出，部分工人对此表示不满，因为他们"清楚这些机器人的设计初衷就是最终取代自己"。为此，特斯拉显然已将数据采集工作转移给专门团队，并设立了针对这些团队的"培训中心"。
机器人赛道竞争加剧
The Information的报道还特别指出，特斯拉在制造机器人各类零部件时仍然高度依赖中国供应商。此前该媒体也曾报道过，硅谷初创公司通过随身行李从中国带回机器人零部件的现象。
尽管特朗普政府一直在努力提振国内供应链和机器人产能，但美国机器人行业在供应链方面对中国的依赖依然持续存在。今年7月，美国联邦通信委员会（FCC）已禁止新的外国制造机器人（包括人形机器人、四足机器狗）以及扫地机器人进入市场。
特斯拉在制造人形机器人过程中遇到的许多挑战并非个例。但这一事实可能难以给特斯拉带来多少宽慰，因为该公司同时在多条战线上面临激烈竞争——中国、日本和韩国的汽车制造商也在开发人形机器人，更不用说众多专注于人形机器人的专业公司。丰田计划投资数十亿美元升级工厂机器人设备，其中包括部分人形机器人；现代汽车则计划在未来几年内部署多达25000台由其美国子公司波士顿动力开发的Atlas人形机器人。
在人形机器人商业化部署方面走在最前列的公司之一，是总部位于俄勒冈州的Agility Robotics，该公司于2024年首次在GXO Logistics位于亚特兰大地区的仓库投入使用人形机器人。但人形机器人的整体商业价值仍有待通过更持续、更具成本效益的部署来验证，更不用说还需证明这类机器人能够在人类身边安全作业。
Q&A
Q1：特斯拉Optimus人形机器人目前生产进度怎么样？
A：特斯拉已将Optimus产能提升至每周数百台，目标是到2026年底实现每周超过1000台的产量，但生产线在精确对齐零部件和运行速度方面仍存在问题。
Q2：特斯拉工人为什么抵触为Optimus机器人做数据采集？
A：部分工人穿戴动作捕捉服记录工作动作时表示不满，因为他们清楚这些数据是用于训练最终会取代自己的机器人，特斯拉因此将该工作转移给专门团队负责。
Q3：Optimus机器人现在能像人类一样完成各种任务吗？
A：目前还不能。Optimus的AI能力尚不足以支持通用型作业，仍需通过编程才能在受控环境中完成特定任务，机器人手部的精细操作和触觉传感器也存在可靠性问题。
