文｜七号宋
毫无疑问，未来肯定是AI的天下，但AI的最佳商业载体却发生了动摇。
特斯拉宣布将在今年二季度前停产Model S（参数丨图片）和Model X，进而大力转投具身智能（机器人）。这到底有何意味，是不是智能汽车发展就到此为止，更宽阔的未来已在别处？
特斯拉为什么偏偏在这个时间点放弃？
确实和销量脱不开关系，但肯定不只是卖不动这一个原因。
机器人+AI+算力，更像是下一个指数级增长的领域。再看理想最近的调整，他们也是非常积极布局机器人行业。理想甚至重组研发架构，自动驾驶高级副总裁郎咸朋转去做硬件本体，专注机器人研发，不再直接负责自动驾驶。
相比而言，自动驾驶离赚钱太远了。目前L2+是卖点，但卖不了溢价。
我就有朋友看好了某品牌的智驾，准备下单了，但销售支支吾吾的，问了才知道，高级包要单独收费，虽然有买断、年卡、包月的选择，但其实价格都不便宜。朋友最终长痛不如短痛，3万买断了事。这还是中国品牌价格良心，特斯拉FSD更贵。2月14日后他们会停止买断FSD，只提供月度订阅（价格还未公布，极有可能700元/月）。
这还是当下的阻碍，未来更加窘境。L3 成本高、责任复杂、落地场景有限，L4 / L5 技术、法规、商业模式全都不成熟。自动驾驶越来越像一个必须做、但很难回本的投入项。所以在这时转身，投资机器人行业看来是很合理的选择。
相比造车，机器人反而更像一条新曲线——本体、感知、决策，和自动驾驶高度复用，场景想象空间更大，一旦规模化，单位价值远高于一台车。
让机器人自己组装自己，具身智能繁殖能力会非常可怕
具身智能听起来很拗口，简单说就是有“身体”的智能体。宽泛地说，自动驾驶汽车也是一种具身智能产品，只不过我们现在主要把它与机器人联系更紧密。
其实做机器人不是稀奇事了，现在已经有很多家车企在投身机器人行业。
关于机器人能给行业和全人物类带来多少影响，这个话题很大。我们实际点，就聊聊机器人这门生意到底能不能做，到底好不好做。
我觉得我们有必要先思考一个问题，机器人达到什么级别才是质变？马斯克给过一个数据——未来全球可能需要数千亿台Optimus机器人。
那特斯拉有这个生产能力吗？
Model S/X 停产后，弗里蒙特工厂将转产Optimus人形机器人。
从技术难度看，汽车工厂转为生产机器人是否可行呢？
汽车工厂的柔性程度非常之高，去年特斯拉就提到过，弗里蒙特工厂的Optimus人形机器人量产产线正式投产，首条产线日产能已达到1000台。根据此前实测，Optimus人形机器人任务完成率92%，出错率0.5%。而且它还在持续进化中，考虑到机器人的产线要比汽车产线短得多，所以一个工厂年产100万台还真有可能。
所以，未来是不是在这个工厂看到这样的画面——一群Optimus人形机器人每天不停歇，搬电池模块、分拣零部件，最后组装了一台台自己。
但Optimus也不是事事顺意。就拿稀土永磁体的供应问题来说，Optimus单机需2-4公斤钕铁硼磁铁，而我国对稀土出口的限制很高。
当然了，这些阻碍放在中国车企似乎会小很多。中国车企能够快速崛起，供应链管理贡献很大，而稀土永磁体又有本土优势。难怪小鹏、理想等车企在快马加鞭了。
所以我们是不是可以说，特斯拉这次明显地举动，是不是给各家车企敲响警钟，可千万别等了，优先发优势的别还整落伍了。
具身智能还能容下多少车企？
看好具身智能的中国企业还真有不少。
现在市场前景是好，但大家有没有想过落地问题。现在我们能看到的具身智能应用场景比较有限，而且它目前也很难直接替代人工。如果我们只是把机器人当做演职人员，那小鹏IRON摔倒，亦或是演唱会蹩脚的舞蹈动作，怕也是演出灾难了。
大家对未来抱着美好的远景，对这些又抱着极大地宽容度。正是因为这样，车企要慎之又慎，不能无节制消耗大家的热情。
我们看看目前的机器人技术路线吧。
具身智能的核心是物理实体+环境交互+智能决策三要素：以机器人本体为载体，通过视觉、触觉等多模态感知获取环境信息，再经大模型推理生成行动指令，形成感知-计算-执行的闭环系统。
算法路径主要分两种：一种是Figure 01的分层决策模型，实现难度较低但需解决模块融合问题；另一种是谷歌RT-2的端到端模型，虽有涌现能力，但耗资源、动作慢，目前还难以规模化应用。
同时我们也需要注意，机器人的困境是结构性的。灵巧手成本高达百万级、多模态感知可靠性不足、场景高度碎片化、硬件接口标准缺失——这些不是再等等就能解决的工程难题，而是涉及材料科学、精密制造、认知科学的深层瓶颈。
这才是最麻烦的。具身智能不是超体，我们不能指望大脑开发达到100%，硬件就能神奇地跨越物理定律。AI有摩尔定律，但机械结构不相信。
小鹏IRON摔倒，另据官方透露，Iron当天已经成功行走多次。连续工作后，关节电机、传感器都可能出现疲劳，导致响应速度变慢、数据精度下降。换言之，机器人腿软了。
图注：为什么小鹏有IRON摔倒的底气，还不是因为他们汽车销量够好。
再来，汽车配置大同小异，但不同机器人在关节数量、自由度、末端执行器、传感器布局上天差地别，如何屏蔽多元且复杂的硬件差异？
虽然也有类似于LingBot-VLA就是这样的通用大脑，只输出通用操作指令，硬件差异由下游模块处理。但它的泛化能力到底有多强，现在也很难有定论。
我们不可否认车企的核心优势的是：技术复用+场景落地双buff。汽车的电机、传感器、自动驾驶算法可直接迁移到机器人，研发成本大幅降低，比如特斯拉复用AI训练体系就把机器人成本压到2万美元以下。
具身智能是锦上添花，不是救命良药
理想汽车员工对李想宣布公司入局人形机器人领域产生强烈反响，主要原因在于公司当前面临的严峻经营压力与高层宏大技术愿景之间存在巨大落差，导致员工感到战略方向模糊，甚至认为管理层在避重就轻。
有员工直言：“用户不在意你AI玩得好不好，用户只在乎车好不好。”
这种质疑并非个例。具身智能目前还面临三大现实难题：
技术瓶颈，灵巧手成本高达百万元，负载能力弱，高端 GPU、精密传感器等核心元器件自主化不足；
商业化闭环难，场景落地需要拆解复杂任务逐个验证，成本、稳定性、运维都是坑，目前只有工业场景实现小规模盈利；
标准缺失，硬件接口、通信协议不统一，制约规模化应用。
车企若不能平衡主业与新赛道的资源分配，很可能陷入两头不靠的尴尬境地，车没卖好，机器人也没做出差异化。
拆解特斯拉的决策背景，会发现一系列不可复制的条件：汽车业务已成现金奶牛。2025年Model Y全球销冠，特斯拉电动车交付量163.6万辆，核心产品线清晰且统治力稳固。停产S/X释放的是闲置产能，而非断臂求生。
我们当然也要把马斯克个人IP作为不可忽视的因素，他支撑了市场对长期故事的耐心，机器人业务即使短期亏损也能获得估值溢价。
对比之下，多数车企的处境截然不同：主品牌尚未盈利、L2+自动驾驶尚未跑通、产能利用率不足、供应链议价能力薄弱。此时大举投入机器人，本质是用第二曲线的故事，切不可靠此掩盖第一曲线的焦虑。
虽然一些车企极力转型AI公司，但在大众眼里，他们本质还是汽车公司。
我想这就是汽车公司的痛点所在了，他们不能像AI公司那样，资本市场认这是技术投入期；而车企亏损，会被质疑主业是不是不行了。
Figure AI估值26亿美元，零收入；特斯拉机器人业务再亮眼，股价还得看汽车交付量。这种资本环境的差异，让AI公司能更纯粹地死磕技术。但我目前还没看到哪家车企能被广泛认可为AI公司，包括特斯拉。
总结
未来5年，行业将经历一轮残酷筛选：
1、 伪转型者：主业失血、机器人故事破灭，双线溃败；
2、 务实坚守者：聚焦汽车智能化，守住基本盘；
3、有条件延伸者：主业稳固、场景清晰、技术复用，在细分领域建立壁垒。
具身智能确实是技术演进的重要方向，但风口处的参与者命运迥异——有些是乘风而上，有些是被卷上天再摔下来。再宏大的愿景，也得先回答能不能赚钱、能不能量产的现实问题。对多数车企而言，最后还在认真造车的，才有资格谈论下一个时代。