“特斯拉”AI Day也难救特斯拉股价，两周市值蒸发约1.4万亿

2022-10-18 21:05:23来源：市场资讯

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文｜周倩、周有辉编辑｜彭孝秋

来源：36氪

内外交困恐怕是如今特斯拉股价的最真实现状。

即使如5万亿市值的特斯拉，也需要不断给资本市场讲新故事。新故事的每一次预期变化也都会体现在股价上。

目前，特斯拉抓住的新故事是——人形机器人。这个故事最早酝酿在去年的AI Day，还是惯例用PPT演示。直到今年的AI Day，人形机器人才真正拿出样机。

在此前的预告阶段，特斯拉曾有过一笔猛涨，当时单日涨幅超9%，接近收复此前两周的全部跌幅。但在发布会后急转直下，10月连续两周跌了近23%，市值蒸发近1900亿美元（约合1.4万亿人民币）。

所以对于人形机器人，资本市场暂不买单。特别大嘴惯了的马斯克，最近还因为推特收购交易的摇摆被美国当局调查。

对于汽车业务，特斯拉也需要尽快走出Q3交付量不及预期、原材料上涨带来的成本增加、德国电池厂重启泥潭。

特斯拉毕竟是特斯拉，每一次动作还是会在市场中“搅动风云”。虽然今年人形机器人的亮相表现并不算惊喜，但就像苹果发布会一样，抛开资本关联，依然不能忽视特斯拉在技术领域的引领性。

人形机器人首秀

发布会上，特斯拉一共展示了两款机器人，一台电线裸露、难以与高科技沾边的原型机小黄蜂（Bumble C），另一台有外壳的预量产机擎天柱（Optimus）。小黄蜂是缓慢走向台前，向台下观众招手；擎天柱则被三名工作人员抬出。

过程中，工作人员不断提醒着“这是我们第一次没有用到后备硬件支持，比如安全线缆...”，试图先为观众做足心理建设。毕竟，从此前披露的信息来看，不管是渲染图还是马斯克所宣称的机器人愿景，都吊足了市场的胃口。

（图：原型机Bumble C登台）

虽然最终的运动表现似乎不如小米的铁大，但特斯拉的领先性在于，直接将每一环节的关键设计都摆在了台面，后续团队人员也接受了现场提问。

工作人员称，“在设计擎天柱时，我们采用了和设计汽车相同的原则。也就是为了生产而设计。这样才有可能以高产量、低成本和高可靠性地生产机器人。”

这也呼应了马斯克此前的说法，“特斯拉可以说是世界上最大的机器人公司，因为我们的汽车就是轮子上的半智能机器人，辅以FSD计算机，也就是汽车上的推理引擎。很明显，这个推理引擎将持续的进化。”

因此，要理解擎天柱机器人的真正价值，就要抓住几个关键词——硬件性能强、软件可迭代、可量产降低成本。性能的衡量可分为执行器（机械部件，能提供多大的力）以及控制部分（软件算法的架构）。

特斯拉团队主要通过视频演示，而不是实机演示对这一部分进行了具体讲解。

首先在硬件方面，擎天柱整体拥有28个关节，并单独设计了6款模拟肌肉的电机，可以在很小的体积以及重量下提供足够大的动力。据演示，其电机的力量能够举起一架重达半吨，九英尺长的三角钢琴。

躯干内部则安装了一个2.3kWh的电池组，能够支持机器人工作一整天，其独特之处在于在一块PCB集成了传感、熔断、充电管理和电源分配等多项功能。这背后正是特斯拉擅长的三电核心技术。

同样在躯干内部，擎天柱使用了一颗特斯拉自研SoC芯片。为了支持通信，它还配备了无线连接以及音频支持，可能是为未来的语音交互留下位置。

虽然不同于特斯拉汽车使用的双芯片自动驾驶方案，但是单芯片足以移植Autopilot大部分的功能，因为汽车采用双芯片设计是为了形成冗余，避免功能区故障隐患。使用与汽车相同的自研芯片至关重要，因为特斯拉开发机器人的初衷之一，正是想要扩展其AI能力的边界，让其不局限于单一的自动驾驶，而是向更通用的人工智能平台迈进。

通过FSD的视觉和仿真训练方案，可以看到擎天柱在解决的场景问题极为有趣。

例如，在室内环境中大多数情况都没有GPS信号，导航成为一大难题。通过训练更多的神经网络，机器人可以直接通过视觉（即摄像头）识别环境中的高频特征和关键点，进行跨帧跨时间的追踪。利用提取后的信息，可以更好地估计机器人要采取的姿势和行动轨迹。

在视频中，特斯拉就展示了机器人在浇水和搬运工作时，通过渲染和标注环境物体，进而计算出最佳行动方案完成目标。比如在浇水过程中，机器人就在明显地调整手部姿势以及五根手指的位置，挪动花洒以更好地抓取。值得关注的是，运动表现更好的波士顿动力，和抢先发布的小米铁大都没有研发灵巧手相关的功能，例如波士顿动力的Atlas只提供简单的运动支点作用。

更值得一提的是，FSD的一大领先优势就是能在仿真环境中进行训练并迭代，特斯拉就用这一思路来训练机器人行走平衡控制的代码。

据演示，特斯拉仅用不到半年的时间就让机器人的行走有了质变。要知道，人形机器人行走平衡一直困扰业界的一大难题，特斯拉的做法或许将改变行业的走向。

除了引入人工智能的解法之外，擎天柱在设计过程中还大量复用了汽车的经验。比如为了保护机器人，研发人员类比汽车碰撞模拟的技术，对机器人结构基础进行了优化，让其摔倒时不会损坏价值最高的变速器和胳膊。

一位机器人公司创始人对36氪表示，“特斯拉人形机器人的电机和结构做得非常好。外观很小，功率很够，控制很稳。看上去动态控制的算法还没有完善。但是有了这些设计的基础，那都不是大问题。”

在最后的量产方面，马斯克表示，Optimus后续的生产规模可能会达到数百万台，并且因为这台机器人所采用视觉算法、计算芯片、电池均与特斯拉汽车产品线共用，所以它并不是一个完全从零开始的产物，并且可以获得比其他类人型机器人更好的成本控制。未来售价或低于2万美元。

自动驾驶升级

发布会的第二部分，特斯拉依旧通过视频演示，展示了其FSD（Full Self-Drive完全自动驾驶）的最新进展。从演讲时长上来看，自动驾驶是绝对的重头戏。

但和人形机器人相比，自动驾驶的惊喜意味就稍逊几分，Autopilot负责人在开场白中也戏谑道“在optimus后面担心冷场”。

甚至和同样选择渐进式的国内玩家——小鹏，以及同样热衷于AI Day的毫末智行相比，FSD看起来能实现的功能还稍显滞后。但和人形机器人演示一致，特斯拉同样将每个模块的实现技术分拆开来，作了详细讲解。

据Autopilot负责人介绍，今年FSD Beta测试工作的参与用户从2021年的2000名增长至16万名，增长几乎超80倍。在这一基础上，FSD全年进行了7.5万余个神经网络模型训练，基本上每8分钟就训练了一个模型。

当前FSD Beta可以完成从一个停车场到另一个停车场的自动泊车；根据交通灯或交通标志行驶；在十字路口与其他车辆交汇时，能够协调并选择最路径实现转弯等功能。

这些能力都要归功于FSD背后基于摄像头打造的神经网络模型模拟、高度自动化的数据闭环体系，以及仍在不断进化的高速反应迭代速度。

首先感知层面，特斯拉展示了神经网络模型（Occupancy Networks）的进化。通过3D几何结构分析和语义模型的结合，预测周围物体如人、车、以及其他随机物体等对可见空间的占用率。在BEV网络中生成一个个3D立方体，并以时空特征来赋予障碍物的不同运动状态属性，这样能在不用识别出物体是什么的情况下就可以实现避障，提供连贯的道路预测。