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。不是说它有多炫酷，而是真的可能会改变我们将来的生活。还有马斯克那上万亿的薪酬背后藏着的门道，人形机器人看上去挺热闹，但到底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，要让机器人像人一样走动，可比咱们想象的要复杂得多。今年北京亦庄那场半程马拉松的机器人比赛，简直就像是一场大规模的“失控事故”。
有些机器人一开场就像瘫在那里，毫无动静；有的好不容易站起来了，刚出发就慢悠悠地晃悠，就像在逛公园似的；还有的刚跑出几步就跑偏方向，要么直接摔个四脚朝天。
这可不是机器人不争气，实在是传统技术路线太“死板”了，早些时候，工程师们为了让机器人会走路，可费劲写了几千行“步态规划算法”，就像告诉它左腿抬多高、右腿迈多远，一步都不能出错。
波士顿动力的机器人，虽然能跑能跳，看着挺牛，但这“厉害”背后也是个硬伤，不能随意应对复杂环境。如果地上出现个坑啥的，没提前编好程序，直接摔一跤；要是光线暗得看不清路，也没准备好，摔得更惨。
后来又开发出了“传感器融合”技术，给机器人装上激光雷达、IMU惯性传感器、力传感器，简单说就是给它配了一堆“眼睛”和“触觉”器官，结果成本一下子上涨不少，维护起来也挺麻烦。
在工厂那种环境复杂的地方，各种机械噪声和障碍物一多，传感器就直接“晕头转向”了，根本发挥不了作用。
当大家还在为编程和传感器绞尽脑汁的时候，科技界的风向早就转变了，2017年，Transformer架构出现了，AlphaGo不用没人指导，自己琢磨就能战胜柯洁。
到了2021年，有个名叫Cassie的双足机器人，没头也没上半身，光有两条像鸵鸟一样的腿，但它竟然拥有20个自由度，靠一个神经网络策略模型，自个儿就学会了走路。
特斯拉可是更厉害点，它直接选用了“纯视觉感知加端到端神经网络”的路线，说白了，它不跟机器人讲“怎么走”，而是把大量真实的行走数据输给AI，让它自己去琢磨出走路的方法。
碰到难题就绕着走，遇到坡就爬上去，日子久了，反倒能应对各种复杂场景。这思路其实和特斯拉自动驾驶FSD差不多，都靠海量的数据让AI自己成长、变得更聪明。
这就叫技术的“代际差”，以前让人类给机器人传授技能，现在变成了机器人自己学着干活。美国有个叫FigureAI的公司，把OpenAI的语言模型装到机器人身上，只不过用了十个小时，机器人就能理解指令，还会自己操作咖啡机了。
为啥车企们现在都扎堆做机器人？
车企搞机器人，可不是纯粹跟潮流凑热闹，关键在于“技术合得来，市场空间还大”。汽车上的感知系统、规划决策、控制操作这些本来跟机器人用的技术差不多，基本上是一套东西。而且，供应链还能共享，不用重新从零开始摸索，直接就能开始操作，效率可是杠杠的。
就像前几天火起来的小鹏机器人，一开始不少人都想：“这走路也太像人了，是不是有人穿着机器人外套假扮的？”结果拆开衣服一看，竟然是真机器人。这也能看出，车企在机械操控、运动算法方面的底子，转用到机器人身上确实挺顺手的。
机器人市场的前景可真让人心动呀，预计到2025年，全球人形机器人的市场规模能达到63.39亿元，到了2030年估计会突破640亿元，而2035年还能冲到4000亿元以上。特别是中国，这份蛋糕竟然有望占到一半，谁不想分上点呢？
嘿，这事儿可挺有意思的。11月7日凌晨，在特斯拉股东大会上，投票定了史上最大的一次CEO薪酬方案，4.23亿股被分成12批逐步解锁，每达成一阶段目标，就能拿到一批。这操作，确实挺不同的。
第一步得把公司市值从1.5万亿提升到2万亿，还得卖出1150万辆新车，目标是市值冲到8.5万亿。再往后，还要交付2000万辆汽车、100万辆Robotaxi、1000万份FSD订阅以及百来万台Optimus机器人，真是个大工程。
不少人盯着“万亿薪酬”这几个字，觉得马斯克就是图个钱，其实不是这样的，他真正追求的，是把自己在特斯拉的持股比例从13%提升到25%，争取完全掌控公司的话语权。
为什么他这么拼命想拿下控制权？其实，在他心里，机器人绝不是汽车业务的“小配角”，而是那种能让“地球上每个人都变富”的核心力量。
马斯克提到机器人不仅能帮忙解决贫困问题，还能带来超出人类水平的医疗服务，这听着挺神的，但其实背后还是有道理的。
等到机器人能顶替大部分单调重复的工作，生产效率肯定会飞涨，带来的财富也会随之增加，贫困自然就会减少不少。
在医疗方面，机器人借助精准的操作和海量的数据资源，能提前察觉疾病，进行更为精准的手术处理，甚至还能根据个体的基因情况定制治疗方案，这比目前的医疗水平强多了。由此可见，马斯克赌的并不是汽车，而是由机器人引领的未来新纪元。
中国企业还有机会吗？
答案是肯定的，而且机遇也相当不错。说说特斯拉的优势吧，确实很难被撼动，它在设计Optimus机器人的时候，就一直专注于实现“大规模量产”。
别的公司搞个机器人，可能得用二三十种不同型号的驱动器，而特斯拉直接缩减到6种，还在腿部零件上下功夫，做到“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，生产的零件就少了不少，流程也变得更简便。
要说关键，特斯拉自己有工厂，这就像机器人实习的“天然训练场”一样，现在工厂里已经有上千台“擎天柱”在持续工作，专门24小时为访客引路，一边干活一边 collection 真实的场景数据。
说白了，数据一多，AI模型就更聪明，机器人用起来也更顺手，销量自然就跟着涨，然后还能收集到更多的数据，形成一个越转越快的“飞轮”，短时间内其他公司还真学不来这一套。
有个更牛的地方在这：Optimus机器人用的是一套通用的神经网络，还能互联虚拟环境。简而言之，只要一台Optimus掌握了某个技能，比如操作咖啡机或者搬东西，十万台Robot一觉醒来，全部都能学会这个技能，信息共享，更新速度快得像火箭一样，个个都赶超之前的水平。
不过，中国企业也有自己的“底牌”，最拿手的就是供应链了。比如说，特斯拉Optimus的40%关键零件都是中国供应商搞定的，这也就说明咱们在硬件制造方面的实力一点都不差，完全不比别人弱。
再一个就是场景丰富，中国的工业环境那是真多样，无论是物流仓储、汽车生产还是医疗护理，各种需求应有尽有。这种多场景的应用，让机器人能迅速落地实施，而且还能积累各种场景中的数据，这可真是宝贵的财富啊。
再一个就是成本管控问题，得益于中国供应链规模的优势，机器人能更快实现“平民价”。这也是特斯拉打算在2026年推出2万美元的消费级机器人时的关键因素。
马斯克自己都提过，未来人形机器人市场可能会由特斯拉和中国企业来把持，西方其他公司实力还不够。这话听着有点自大，但也显示出他对中国企业的能力还是挺看好的。
中国企业没必要跟特斯拉正面较量，它们只要专注于搞定“量产、数据、场景适配”这三块就行了。比如说，为本土工厂量身定制“任务包”，让机器人能更快适应操作；再在成本上再想办法压一压，让更多的企业和家庭都能用得起。
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