马斯克表示 ，机器人将消除贫困 ，并为每个人提供超越人类水平的医疗服务，未来地球上每个人都会成为富人 。
11月7日凌晨 ，特斯拉股东大会投票结束 ，马斯克万亿薪酬方案获得通过，这是史上最高的CEO薪酬 。
特斯拉提出十年内将实现五大目标：市值突破8.5万亿元 ，交付2000万辆汽车 ，100万辆Robotaxi上路，1000万份FSD订阅 ，以及100万台Optimus机器人量产。
很多人聚焦于万亿美元市值目标，却忽略了核心逻辑：马斯克的核心诉求并非金钱 ，而是将持股比例从13%提升至25% ，从而获得特斯拉的绝对控制权 。
这份对赌协议采用分期解锁机制，共计4.23亿股 ，分为12批解锁 ，每完成一个阶段目标便解锁一批股票 。
第一阶段目标为市值从1.5万亿元上涨至2万亿元 ，外加卖出1150万辆新车；最终目标是市值冲刺8.5万亿元。
马斯克将机器人视为下一个核心战场 ，背后有着明确的市场逻辑。2025年全球人形机器人市场规模将达633.9亿元 ，2030年突破6400亿元，2035年或超40000亿元 ，其中中国市场将占据全球的半壁江山 。
这也解释了为何车企纷纷跨界布局机器人领域：汽车与人形机器人在技术层面高度同源 ，感知 、规划 、决策控制、执行系统乃至供应链，均可共享技术班底 。
此前 ，小鹏机器人引发广泛关注。初期不少人质疑其走路姿态过于逼真 ，怀疑是真人假扮，直至拆开衣服后真相大白 ，赚足流量 。
仅因“走得像真人”就引发巨大争议，足以见得人形机器人行走技术的研发难度 。
当被问及对小鹏机器人的看法时 ，马斯克回应称“不错 ” ，并表示特斯拉和中国的公司将主导未来的人形机器人市场，西方其他公司实力不足。
若将机器人与电动车视为同类硬件产品，三电系统和自动驾驶能力是评判电动车优劣的核心标准 ，那么人形机器人的评判维度该如何界定？是否越酷炫的机器人就越先进？答案并非如此 。
波士顿动力机器人的酷炫动作 ，本质上是顶级的硬件控制能力，但这些动作均由工程师提前编写程序 ，或通过复杂的控制算法与遥控实现 ，并非机器人自主思考的结果 。这一点在今年北京亦庄半程马拉松机器人比赛中体现得淋漓尽致。
此次参赛的人形机器人状况百出：有的在起点未能成功起身，有的慢悠悠走出起点如同闲庭信步 ，有的刚离开起点不远就偏离方向或摔倒 。
人形机器人为何难以像人类一样跑步？其实机器人跑步技术的研发已持续二十余年 。
早期机器人依赖预设规划算法 ，工程师手写数千行代码，明确规定左腿抬起高度 、右腿迈步距离等参数。
这套方法让波士顿动力的机器人实现了跑跳动作 ，但存在致命缺陷：仅能应对预设场景 ，若地面有坑洼 、光线过暗等突发情况，机器人仍会摔倒 。
第二代技术采用传感器融合方案 ，集成激光雷达、IMU惯性单元、力传感器等设备 ，导致成本飙升，维护难度加大，在工厂等复杂环境中难以适配 。
就在波士顿动力的工程师专注于编写脚本 、调试代码的几年间 ，科技圈的技术风向已悄然改变。2017年 ，AlphaGo问世，通过自学击败柯洁；
2021年 ，双足机器人Cassie采用截然不同的技术路径学会走路。
该机器人无头部与上半身，仅搭载两条类似鸵鸟的腿部 ，却拥有20个自由度 ，由神经网络策略模型控制 。特斯拉选择了第三条技术路线：纯视觉感知+端到端神经网络 。
这种方法并非向机器人下达具体行走指令 ，而是通过输入大量真实行走数据 ，让AI自主学习不同场景下的应对方式。这套技术路线与特斯拉在自动驾驶FSD上的技术积累一脉相承 。
从技术架构来看 ，完整的人形机器人系统包括三个核心层面：硬件身体（机械结构与控制能力） 、AI大脑（决策与学习能力）、训练数据（真实场景的经验积累） 。
人形机器人为何必须采用人形设计？核心原因在于人类社会的环境的是按照人的形态构建的。只有采用人形设计 ，机器人才能无缝接入现有生活 、工作场景，无需对环境进行大规模改造 。
特斯拉在设计Optimus时，就充分考虑了大规模量产的可行性：其他公司可能在一台机器人上使用二三十种不同型号的驱动器 ，而特斯拉将驱动器品类从24个精简至6个 。
Optimus的腿部设计也体现了这一思路 ，连接大腿与小腿的零件，与连接躯干与大腿的零件采用相同设计 ，以减少零件种类 、简化生产流程；即便灵巧手的设计也做了优化 ，人类手指长短不一，而Optimus的四个手指长度相同 ，大幅降低了生产难度。
如果说硬件是机器人的身体 ，那么AI就是机器人的大脑 。美国公司Figure将机器人接入OpenAI的语言模型后，仅经过10个小时的训练 ，机器人就能听懂指令并操作咖啡机 。
特斯拉最核心的竞争优势其实是数据，这一逻辑与FSD的发展路径完全一致：谁能最早将机器人大规模部署到真实世界 ，谁就能收集到海量实际运行数据。
这些数据会持续优化AI模型 ，让机器人变得更智能；更智能的机器人实用性更强，销量随之提升；销量增加又会带来更多数据，形成正向循环的飞轮效应 。
而特斯拉是全球唯一一家拥有自有工厂、可内部消化上千台机器人的公司 。目前 ，特斯拉工厂中已有上千台Optimus投入“实习 ” ，其岗位是为访客24小时带路。
与人类各自独立封闭的大脑不同，Optimus基于统一神经网络 ，共同创建并实时共享虚拟世界 ，拥有一套统一的世界模型。
这意味着，一旦一台Optimus学会某项技能 ，10万台Optimus都能在一夜之间同步升级知识 ，实现实时同步 、规模无限扩展的迭代模式 。人类依赖独立学习与代际传承的文明发展速度，在这套范式面前显得望尘莫及 。
马斯克的目标是2025年Optimus产量达到1万台 ，2026年推出消费级机器人 ，价格控制在2万美元左右。
要知道，波士顿动力的Atlas机器人成本高达15万美元 。
很多人担心 ，特斯拉实力如此强劲 ，中国企业是否还有机会？答案是肯定的，且机会不小 。中国供应链贡献了特斯拉Optimus40%的核心部件，国内工业场景丰富 ，本土部署的密度 、速度与成本控制均具备优势。
只要将量产能力、数据获取 、标准任务包这三件事落地 ，中国阵营完全有机会在中期率先打造出一批可签订服务协议的落地样板 。
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