作者：秦风
具身智能观察室
公众号：EmbodiedAI_2025
今年7月，马斯克在2025年第二季度财报电话会议上表示，特斯拉第三代Optimus（V3）设计已于近期完成，“拥有人形机器人所需的所有自由度”，且“无需根本性改变”，重点优化了协调性与复杂任务执行能力（如叠衣服、照顾小孩等家庭场景）。
据悉，其量产规划为：2025年特斯拉内部目标是生产1-1.2万台零部件，2026年计划实现10万台量产，2027年产能提升至50万台/年。
此外，OptimusV3将全面复用特斯拉汽车技术，如FSD的视觉算法、Cybertruck的48V低压架构。目标量产成本低于25,000美元，远低于传统人形机器人。
Optimus机器人核心优势：技术闭环+生态赋能
国内机器人产业链上，不少企业都将特斯拉Optimus机器人作为对标竞品。作为全球人形机器人领域的标杆，Optimus机器人的确有其过人之处。其核心竞争力源于特斯拉在自动驾驶、AI大模型及汽车供应链的长期积累，形成了“技术闭环+生态赋能”的独特优势。
1. 技术整合：全栈自研与跨领域迁移
Optimus依托特斯拉FSD系统和Dojo超级计算机（该项目今年8月已停止）的强大算力，实现了视觉感知、决策规划与运动控制的深度协同。
其硬件设计与软件算法直接继承了特斯拉在汽车领域的成熟技术。例如，通过2D摄像头收集环境数据，利用FSD的视觉算法识别物体，再通过强化学习优化动作轨迹。
这种跨领域技术迁移大幅降低了研发成本，同时保证了系统的稳定性和迭代效率。
2. AI与自主决策：从“预设动作”到“自主学习”
Optimus的核心突破在于AI驱动的自主决策能力。其搭载的多模态大模型可通过人类视频学习复杂任务，并通过强化学习不断优化动作精度。
更关键的是，Optimus具备“从失败中恢复”的能力——例如，当放置物品出错时，能自行调整策略并重新完成任务。这种自主纠错能力依赖于特斯拉的海量训练数据。
3. 硬件与成本控制：汽车级标准与规模化降本
Optimus的硬件设计遵循汽车级可靠性标准，例如线性执行器采用行星滚柱丝杠，具有自锁功能强、避免断电瘫倒等情况；旋转执行器用“电机+谐波减速器”组合提供高扭矩，同时通过四连杆机构优化力学效率。
通过规模化量产推动成本下降，目标售价低于2万美元，远低于当前多数机器人的成本。这种“汽车级硬件+规模化量产”的模式，使Optimus在可靠性与成本控制上具备显著优势。
4. 生态与应用场景：全球品牌与场景验证
特斯拉的品牌影响力与汽车生态为Optimus提供了天然优势。
例如，Optimus首先部署在特斯拉工厂，通过真实工业场景，诸如电池搬运、质检等验证性能，再逐步扩展至家庭服务。
这种“从工厂到家庭”的渐进式落地策略，降低了市场风险，同时借助特斯拉的全球供应链，进一步压缩了零部件成本。
国产机器人的追赶者：差异化技术路线与潜力企业
尽管Optimus目前领先，但国内企业凭借细分领域的技术突破、本土供应链优势及场景化落地能力，正在加速追赶。
最具潜力的企业包括优必选、宇树科技、智元机器人、星动纪元和千寻智能，它们的技术路线各具特色。
1. 优必选科技：工业级量产与高精度运动控制
作为“人形机器人第一股”，优必选的Walker S系列聚焦工业场景，核心优势是全栈自研的运动控制与高精度关节模组。
Walker S2机器人拥有52个自由度关节设计的仿生躯体，远超Optimus的28个自由度。其搭载的第四代工业级灵巧手，可实现亚毫米级精细操作，且耐久性经测试超过8万次，能完成汽车制造中的装配、质检等高危任务。
此外，优必选与华为昇腾算力合作，推动机器人在工厂的规模化应用，2025年产能预计达千台。
2. 宇树科技：高性能与高性价比的平衡者
宇树科技以高动态运动性能著称，其H1机器人创造了全球最快行走速度——3.3m/s，打破了此前波士顿动力Atlas的2.5m/s纪录；最高奔跑速度可达5米/秒（约18公里/小时）。
核心技术包括以混合模型预测控制（Hybrid MPC）框架为基础的动态平衡算法、多传感器融合的地形感知技术、自研运动控制框架（UniForLM）及强化学习优化为主。其技术优势在于硬件与算法的深度融合，通过自研核心零部件如伺服电机、减速器等与运动控制算法，实现机器人的高精度动态平衡与复杂动作执行。
此外，其运动控制、电机驱动等核心算法均为自主研发，打破了传统机器人依赖国外算法的局面。通过轻量化设计与供应链国产化，也使成本大幅降低。
2024年交付人形机器人数量超1500台，覆盖工业搬运与家庭服务场景，是性价比与性能兼顾的代表。
3. 智元机器人：AI大模型与工业精度的融合
智元机器人的核心技术体系围绕“具身智能+AI大模型”展开。
其硬件层面采用自研PowerFlow关节模组、SkillHand灵巧手等部件，实现高功率密度与高精度控制。
软件层面融合多模态大模型（VLM）与混合专家（MoE）技术，推出“智元启元大模型（GenieOperator-1）”，具备小样本快速泛化、跨本体应用及持续进化能力，可提升机器人的环境感知与任务执行效率。
此外，公司通过“AIDEA”具身智能数据系统，整合仿真与真机数据，解决机器人训练数据不足问题，日均产出数万条场景数据，覆盖家居、工业、商超等五大类场景，主打工业级高精度控制与AI大模型协同。
2025年1月实现第1000台通用具身机器人下线，成为国内首家实现人形机器人规模化量产的企业之一。其“远征A系列”已获得富临精工等工业客户的大额订单，验证了工业场景的商业价值。
4. 星动纪元：室外复杂地形与柔性操作
星动纪元的STAR1机器人以室外高速奔跑（3.6m/s）与复杂地形适应能力为亮点，55自由度设计使其能应对楼梯、碎石等场景，是室外场景适应性的领军者。
自研的ERA-42大模型是其具身智能的核心，采用端到端原生架构，融合全模态信息，具备泛化、自适应与规模化能力。
该模型能让机器人快速学习新技能，如使用螺钉钻、锤子等工具完成100多种复杂操作，无需大量预编程。同时支持“预测-决策-动作”的端到端链路，能实时理解物理世界、预测未来行动轨迹，提升任务执行效率与抗干扰能力。
ERA-42与星动自研的硬件平台协同，实现了软硬件协同进化，支撑STAR1等机器人的复杂场景应用。
5. 千寻智能：柔性操作技术的领先者
千寻智能专注于柔性物体操作，自研的VLA Spirit v1大模型是其柔性物体操作的核心技术支撑。
该模型采用“视觉语言模型（VLM）+具身大模型+模型预测控制（MPC）”的端到端架构，能实现“感知-决策-执行”的全链路自主。
针对柔性物体，如衣物、纸张的易变形、无固定形态特点，VLA Spirit v1通过模仿学习与强化学习融合算法，解决了柔性物体抓取、铺平、折叠的难题，实现了全流程“一镜到底”的叠衣操作，无需人工干预。
商用机器人Moz1的力控关节精度全球领先，适用于精密装配与医疗护理。其在WAIC上的叠衣展示，被行业人士认为是具身智能从“拼概念”进入“比实干”的标志性事件，体现了其在柔性操作技术上的领先性。
追赶路径：国产机器人的差异化竞争策略
国产企业并未盲目复制Optimus的“全栈自研”模式，而是选择细分领域的技术深耕与场景化落地：
技术路线差异：特斯拉依赖端到端AI与FSD技术闭环，国产企业则结合自身优势——如优必选强化工业运动控制，宇树科技聚焦动态性能，智元机器人深耕AI大模型与工业精度。
成本与量产：国产企业充分利用本土供应链，如绿的谐波的谐波减速器、三花智控的机电执行器，以此降低成本。
场景落地：国产机器人优先切入汽车制造、物流所在的工业领域以及智能家居等家庭服务等刚需场景，通过“小步快跑”积累数据与经验，逐步向通用场景扩展。
中国机器人企业与特斯拉的竞争，不是短期内的“冲刺赛”，而是围绕技术自主、成本控制、生态构建、场景落地的长期博弈。
其持久性既源于技术壁垒的逐步突破，也来自中美在机器人产业战略、资源禀赋上的差异。
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