车企入局人形机器人：以制造场景为试验田，孵化第二增长曲线

事件概述

美国当地时间10月21日，特斯拉在三季度财报中确认，其人形机器人 Optimus 已在弗里蒙特（Fremont）工厂开始生产。在随后的电话会议上，马斯克指出，尽管生产线已启动，但机器人的手部设计、耐用性及AI能力仍需改进，外部交付目标预计仍在2027年底左右。为了获取训练数据，特斯拉计划制造1万至2万台机器人，并在“Optimus学院”中进行任务练习。

这一动作标志着车企对人形机器人的投入从概念验证进入实质性的量产与迭代阶段。车企的核心意图是利用汽车业务的资金托底、工厂提供的真实复杂任务以及成熟的供应链体系，孵化新的业务形态：先在制造和门店场景内部验证，再争取外部客户付费，但稳定的商业回报仍待规模化检验。

核心信息

1. 汽车工业的历史惯性：持续改造生产系统是底层动力

全球汽车市场体量巨大，2025年全球汽车产量预计约9640万辆。对于如此规模的产业，任何能减少报废、降低库存或加快投产速度的改进都能带来可观收益。这种对生产效率的极致追求贯穿了汽车工业史：

• 1913年：福特引入移动装配线，重组大批量生产模式。
• 1961年：通用汽车工厂引入 Unimate 机械臂，处理压铸机等危险重复工作。
• 智能制造阶段：如宝马建立虚拟工厂，将新车型与产线的碰撞测试从四周缩短至三天。

车企必须持续改造生产系统以保持竞争力，这为人形机器人进入工厂提供了天然的土壤和长期投入的动力。

2. 为何选择人形？真实任务中的迭代需求

固定机械臂擅长焊接、喷涂等标准化作业，但难以应对位置多变、型号常变的取放搬运任务。人形机器人的优势在于其结构能适应为人类设计的工位和工具，无需为机器重建工作环境。

• 宝马与Figure的合作案例：Figure 02 在宝马斯帕坦堡工厂承担钣金件上料任务。在累计运行1250余小时后，前臂成为主要故障点。基于此反馈，第三代产品重做了腕部电子结构，去除了通信分发板和动态线缆。这种“车间里跑出来的毛病直接进图纸”的迭代方式，是实验室环境无法提供的。
• 技术趋势：Google DeepMind等机构正在开发端侧机器人模型，试图通过少量示范适应新任务，减少每次换型时的专用方案开发负担。

3. 资金与供应链：从主业输血到独立融资

机器人研发需要巨额投入，车企通过多种方式分摊风险：

• 内部造血：利用汽车业务的盈利和现金流支撑物理AI研发。例如，小鹏汽车提出用汽车业务支撑机器人研发，并培育新收入来源。
• 外部融资：小鹏机器人业务于8月24日完成首轮股权融资，金额超过9亿美元，由多方出资方共同承担开发风险。
• 供应链协同：整车企业提出任务需求和成本上限，调动庞大产业链进行部件开发。例如，现代控股波士顿动力，并由摩比斯（Mobis）提供执行器。

4. 不同的商业路线与责任归属

车企在机器人领域的布局呈现出多样化的合作与自研路线，决定了开发责任与回报模式的不同：

• 自研自建（小鹏）：小鹏自研 IRON 机器人，采用自研图灵芯片，并建设专用产线。产品定义、研发、制造和交付责任完全落在自身体系内，计划先从门店和园区起步，逐步建立面向外部客户的交付能力。
• 深度绑定/控股（现代）：现代控股波士顿动力，协调集团内的产品开发、部件制造和应用，既投入研发也面对外部市场。
• 合作验证（宝马 & Figure）：宝马与 Figure 合作，宝马提供生产场景和需求验证，Figure负责产品开发。双方目标不同：宝马需要更好的生产工具，Figure需要积累故障反馈以优化产品并服务更多客户。
• 渠道借用（墨甲 & 奇瑞）：墨甲利用奇瑞的海外渠道、物流和服务网络进入汽车营销场景，借助网点接触客户，但仍需自行解决当地语言、任务和维修支持问题。

值得关注

• 内部试用不等于外部成功：集团内部的采购或试用不能直接证明新增收益。第二曲线要成立，产品必须让外部客户愿意持续付费，并与人工、固定机械臂等其他方案在价格、部署和维护成本上进行比较。
• 场景差异带来的挑战：工厂关注负载、可靠性和连续运行；门店关注外形亲和力、交流顺畅度。为接待优化的产品未必适合生产线，反之亦然。管理层需明确优先服务对象，避免资源分散。
• 家庭市场的门槛：若未来进入家庭市场，消费者将更关注日常任务完成度、易用性、可维护性及性价比。车企的耐用消费品经营经验有助于交付和服务，但购买理由仍需由机器人产品本身提供。
• 短期展示 vs 长期运营：门店应用需区分活动预算支持的短期亮相与经销商愿意持续承担的长期维护成本。只有后者才接近该渠道的真实需求。