大家好，今天犀哥这篇财经点评，主要想跟大家聊聊人形机器人。不是说它多厉害，实际上它可能会在将来彻底改变我们的生活方式。另外，还得说说马斯克那高达万亿的薪酬背后藏着些什么门道。人形机器人看起来挺火热，但为什么真正实现起来这么难呢？
机器人能否普及在人们的生活中？
说实话啊，要让机器人跟我们一样动起来，比想象中还难得多。今年北京亦庄那场半马机器人比赛，简直就是一场“翻车现场”，搞得挺热闹的。
有的机器人在起点那儿半天都站不起来，就像瘫在那似的；有的费好大劲才站起来，一旦出发就慢悠悠地晃荡，像是在逛公园；还有的刚跑出没几步就跑偏了，要么直接摔个四脚朝天。
这可不是机器人不拼命，而是因为老一套技术实在太死板。早些时候，工程师们为了让机器人会走路，得写上几千行“步态规划算法”，就跟告诉它左腿抬多高、右腿迈多远一样，一步都不能出差错。
波士顿动力那帮机器人，真是练出来的，跑跑跳跳的，挺炫酷的。不过啊，就是个毛病：只能在提前安排好的场景里干活。地上有坑？没事，提前编好脚本，否则就摔。光线太暗，看不清路？没预想到，还是会摔。
后来他们又搞出了个“传感器融合”技术，给机器人装上激光雷达、IMU惯性测量单元、力传感器，等于给它们配上了一堆“眼睛”和“触觉”。可结果呢，成本一下子就蹭蹭上涨，维护也变得特别麻烦。
在工厂这样复杂的环境里，嘎嘎机器的噪声、障碍物啥的，传感器一碰上就懵了，根本用不顺手。
就在大家还在拼命研究编程和传感器的时候，科技圈的风向早就换了，2017年Transformer架构一出，AlphaGo又不是请人教，自己琢磨出了打法，轻轻松松就打败了柯洁。
在2021年，有个叫Cassie的双足机器人出现在大家面前，没头没上半身，光两条像鸵鸟一样的腿，但是它有20个自由度，全靠一个神经网络策略模型自己学习走路的技能。
特斯拉更是走了一条厉害的路子，直接采用“纯视觉感知加端到端神经网络”，简单点说，它不去跟机器人讨论“具体怎么走”这类问题，而是给它输入海量的现实行走数据，让AI自己去领会、学习。
碰到陷阱得绕过去，遇到坡就爬上去，这样慢慢就能学会应付各种状况了。其实这个办法和特斯拉自动驾驶FSD差不多，都是靠大量数据让AI自己不断提升、进化。
这就是所谓的技术“代际差”。过去是人类教机器人干活，现在却变成机器人自己学习怎么做。美国有家叫FigureAI的公司，它们给机器人接上了OpenAI的语言模型，训练只用了十个小时左右，机器人就能听懂指令，还能自己操作咖啡机了。
为啥车企们现在都扎堆做机器人？
车企搞机器人可不是跟风凑热闹，关键在于“技术互通，市场还能更大”。汽车里的感知、规划和决策、控制这些技术，跟机器人基本是一回事，供应链还能共享。就像不用从零开始，直接就能上手，效率高得很。
就像前几天火得不行的小鹏机器人，刚开始不少人都在猜：“这走路也太像人啦，是不是有人穿着机器人外套冒充的？”结果拆开一看，才知道真是机器人。其实也好理解，车企在机械控制和运动算法上的功底，转用到机器人上效果还是挺不错的。
机器人市场的前景可真吸引人，预计到2025年，全球人形机器人的市场价值能达到63.39亿元；到2030年，这个数还会冲破640亿元；到了2035年，则可能超越4000亿元。而中国在其中的份额也相当可观，有望拿下全球一半的市场份额。这样一大块蛋糕，谁不想分一杯羹？
最让人觉得有趣的，还是马斯克的安排。11月7日清晨，特斯拉的股东大会通过了公司史上最高的CEO薪酬方案。总共4.23亿股被分成12次解锁，每完成一个阶段的目标，就能领取一部分。这操作，真是让人佩服。
第一轮的任务是把市值从1.5万亿拉升到2万亿，还得卖出1150万辆新车，最终目标是让市值飙到8.5万亿，同时还要交付2000万辆汽车、100万辆Robotaxi、1000万份FSD订阅，以及100万台Optimus机器人。
不少人都盯着“万亿薪酬”这个数，觉得马斯克就是为了赚钱，其实并不是这样，他真正追求的，是把自己持有的股份从13%提高到25%，争取掌握特斯拉的绝对话语权。
为什么一定要掌控呢？在他看来，机器人可不只是汽车业务的“配角”，而是让“地球上每个人都变得更富裕”的核心所在。
马斯克说机器人能帮大家解决贫困的问题，还能带来比人类更好的医疗服务，听着挺玄的，但其实也不是没有道理。
如果机器人能取代大部分重复性的工作，那生产力肯定会猛涨，带来的财富也会更多，贫困的问题自然会逐渐减轻。
在医疗方面，机器人凭借着超高的精准操作和庞大的数据储备，可以提前察觉疾病，完成更加精准的手术，还能根据每个人的基因信息量身定制治疗方案。这比目前的医疗水平强得多，意味着未来的医疗会有大飞跃。所以说，马斯克赌的可不只是汽车，而是由机器人引领的下一个时代。
中国企业还有机会吗？
当然有，而且机会还挺大的。说到特斯拉的优势，那真是难以动摇的，它在设计Optimus机器人时，就专注于实现“大规模量产”。
别的公司开发一个机器人，可能得用二三十种不同型号的驱动器，但特斯拉就直接缩到六种，腿部的零件也实现了“通用化”。连接大腿和小腿的零件，跟连接躯干和大腿的零件长得一模一样，这样一来，能省下不少不同的零件，流程也变得更简洁。
更值得一提的是，特斯拉自己有个工厂，这算是机器人“天生的实习场”了。如今，工厂里已经有上千台擎天柱在“工作”，每天24小时跑腿，专门带访客转转，一边干劲十足，一边还在积累真实环境下的场景数据。
数据越丰富，AI模型就越能变得聪明，机器人也就越实用，销量自然会拉起来，再加上能积累更多信息，形成一个越转越快的“飞轮”，这个可不是哪几家短时间内能搞得来的。
还有个更厉害的地方：Optimus机器人用的是一套统一的神经网络，还能共享虚拟空间，意思就是说，只要一台Optimus掌握了啥技能，比如会开咖啡机、搬东西，十万台Optimus一晚上就都能学会，知识传递得飞快，更新换代就像火箭一样快。
不过，中国企业也有自己拿手的绝招，比如供应链方面，比如说，特斯拉Optimus的核心部件有40%来自中国供应商，这也展现出咱们在硬件制造方面的实力一点都不输。
再者呢，中国的工业场景可真丰富，从物流仓储到汽车制造，还有医疗护理，各方面的需求都不少，机器人一旦投入使用，能迅速适应各种场合，积累的这些场景数据，那可是宝贵的财富啊。
再说啊，中国供应链那庞大的规模优势，帮着机器人更快迈向“平价化”，这也是特斯拉打算在2026年推出2万美元的消费级机器人的重要原因之一。
马斯克自己都透露，未来人形机器人这个市场，基本会被特斯拉和中国企业把控，西方那些公司实力还不够强。这话听着有点大话，但也能看出他挺认可中国企业的实力的。
中国企业不用跟特斯拉死磕，专心把“量产、数据、场景适配”这三件事做好就行了。比如说，为了满足本土工厂的需求，可以开发专门的“任务包”让机器人更快适应；再把成本压得更低一些，让更多企业和家庭都能用得起。
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