特斯拉，下一个舞台是AI…从自动驾驶汽车迈向机器人公司
[现代汽车，超越出行](36)
颠覆汽车概念的创新图标
长了轮子的智能手机、会移动的电脑
引入创新制造工艺…推动电动车大众化
从今年起将业务重心转向人工智能
开展自动驾驶订阅和机器人出租车业务
深耕机器人技术…抢占物理人工智能时代先机
特斯拉不仅仅是一个汽车品牌。它已经从电动车制造商，进化为覆盖自动驾驶、电池、人工智能（AI）、机器人、数据中心乃至太空探索的综合能源解决方案企业。它打破了汽车产业的传统边界，正在对技术、制造与商业的全领域进行重新设计。
过去由特斯拉抛出的议题，如今已成为行业标准。特斯拉引入的创新工法，催化了电动车的大众化。通过自研电池和半导体芯片，掌握了生产开发的主导权，同时降低了成本。被称为“Giga Casting（超级一体压铸）”的超大型铸造工法，简化了生产工序、提升了自动化率，成为制造创新的象征。
特斯拉还改变了“汽车”这一概念本身。正如“装上车轮的智能手机”“会移动的电脑”等别称所示，它打造出不断进化的汽车。为此，特斯拉构建了软件定义汽车（SDV）平台，并导入无线软件更新（OTA）技术。由此，消费者只需下载最新软件，无需购买新车，也能让车辆始终保持最新状态。
特斯拉在2012年于Model S上率先在行业内导入OTA功能。通过OTA，消费者为修车时不再必须前往服务中心。当时围绕Model S电池起火可能性引发争议后，特斯拉远程修改并发布了调整车身高度的软件，立即解决了问题。
随后在2019年，特斯拉通过Model 3推出集中式电气/电子架构（E/E架构），开启了SDV时代。该系统将分散在整车各处的电子控制单元（ECU）整合，由中央的一台高性能计算机对车辆进行控制。传统内燃机车辆往往搭载100个以上的ECU，而特斯拉将其减少到4个。由此，线束长度和零部件数量大幅减少，车身重量和制造成本也随之降低。这一架构此后成为电动车产业整体的标准模型。现代汽车同样在为实现到2026年完成SDV转型而开发同样结构，而比亚迪等中国电动车企业自2023年起已在迅速导入该方式。
近期，特斯拉正全力开发通过AI学习海量行驶数据的“完全自动驾驶（FSD）”系统。基于快速构建的SDV平台，有评价认为其在自动驾驶技术竞争中也位居第一梯队。坐进特斯拉驾驶席的那一刻，人们体验到的并非只是“乘车”，而是“订阅未来”。
给智能设备装上车轮
特斯拉的品牌哲学与传统整车企业的起点不同。它的目标并非“造便宜又好的车”，而是将电动车作为应对气候变化的手段之一。创始人Elon Musk是一位兼具物理学与软件知识的工程师型企业家。他看待电动车的思维，是从“给智能设备装上车轮”的视角出发的。将电力选作车辆动力源，既是环保战略，同时也是为了提升信息技术设备效率的必然选择。
那么，全球顶级信息技术企业苹果未能成功的“智能汽车”，特斯拉又是如何做成的？答案在于特斯拉独有的“实验主义”精神。特斯拉将信息技术产业中修复软件漏洞、持续更新的开发文化原封不动地移植到了汽车上。它不追求一开始就完美的产品，而是把快速试验和市场反馈放在优先位置，选择了“先推出再不断修正”的开放测试式创新。对特斯拉而言，缺陷并非品牌风险，而是创新的一部分。
相反，苹果却被“世界第一”的头衔和“完美主义”束缚。苹果为打造“Apple Car”推进了长达10余年的“Titan Project”，却在2024年最终宣布放弃。原因在于其最初目标定得过高——“L5级完全无人自动驾驶汽车”。外界曾普遍期待，汇聚世界顶尖工程师的苹果，理应最有能力造出“会移动的智能手机”，但它终究未能跨越现实之墙。
他们并未真正理解将信息技术软件与机械工程硬件相结合的、完全不同的自动驾驶生态系统。尚未学会走路，就把夺金牌作为目标，自然难有成果。有舆论指出，在一个全新领域面临无数难题时，缺乏能够披荆斩棘、主导项目推进的领军人物。部分观点甚至认为，“如果Steve Jobs还在世，Apple Car或许会成功”。
Elon Musk的领导力则完全不同。他凭借对“不可能”穷追不舍的执着，将特斯拉从“实验室项目”拉到了产业中心。在早期电动车开发过程中，他曾与工程师展开极限辩论。典型案例就是Model S初期的电池设计。为了设计效果，Musk主张进一步降低车身高度，而工程师则认为出于安全性必须保持一定厚度。最终，这场争论推动了将电池包与车身一体化的结构性创新。尽管在组织管理层面，他有时被评价为“过于苛刻”，但从项目成果来看，他的领导力是驱动特斯拉的最强劲“引擎”。
制造创新，电动车大众化的必修课题
特斯拉的创新也体现在生产方式上。它构建了从电池电芯与电池包、电机、软件到半导体全部自研的垂直一体化供应链。通过将技术积累为内部资产，而非外包，特斯拉同时掌握了成本与质量的主导权。
在2020年的Model Y上，首次在全球应用了超大型压铸（Giga Casting）工法。将原本由70余个零部件组成的车身后段（后车身），整合为一件铸造件，以“一整块压铸成型”的方式生产。借此将成本降低了40%，重量减少了30%。随着传送带被取消，工厂面积缩减了20%。特斯拉制造方式的基本方针，是将人工干预降到最低，从而减少人工成本并压低整体成本。上海超级工厂的自动化率高达95%，大部分工序由机器人和人工智能控制系统完成。
这种变化，是为了降低成本、加速电动车大众化战略的一部分。特斯拉通过生产力创新，把“价格合理的电动车”变为现实，该模式已成为整车行业的标准。丰田已表示，将在爱知县工厂于2026年前导入Giga Casting；现代汽车也正以同一工法为基础，投资1万亿韩元在蔚山建设工厂，目标是2026年实现量产。
与现代汽车展开“创新方式”的竞争
当特斯拉致力于将大规模生产的效率最大化之时，现代汽车则在多品种小批量生产模式下思考如何提升制造效率。现代汽车在新加坡全球创新中心（HMGICS）中，围绕以单元为基础的柔性生产系统、机器人导入制造工序、数字孪生等多种生产方式进行实验，不断尝试在柔性与效率之间取得更优平衡。
不过，现代汽车已经积累了世界顶尖水平的汽车硬件能力，因此要完全摆脱“质量导向·完美主义”的框架并不容易。作为在悠久制造传统基础上成长起来的企业，技术创新固然重要，但以完成度为先的文化根深蒂固。如今，在以SDV平台为基础的自动驾驶时代到来之际，观念的转变显得尤为必要。2022年推出的现代汽车第七代Grandeur早期车型曾因大量软件缺陷引发争议，但迄今仍在韩国本土保持坚实需求。2024年一年就售出11万辆，今年有望突破累计20万辆。这或许也从侧面印证：消费者如今对现代汽车的期待，已从“完美”转向“创新”。
现代汽车并未像特斯拉那样选择完全自研内化，而是构建了战略型协作模式。它与LG能源解决方案、SK On等企业联合开发电池，并通过与三星电子在半导体领域的合作等，与拥有卓越技术实力的本土企业结成战略同盟，以此提升竞争力。相对地，特斯拉则从技术起点到终点都自行掌控，从而加快创新速度。两家企业的方向虽不同，但共同目标都是“创新”。归根结底，他们竞争的焦点并非汽车的外观设计或参数配置，而在于“创新的方式”。
向AI企业转型的特斯拉
进入今年以来，特斯拉业务的重心正从“电动车”转向“AI”。如果说过去特斯拉是以电动车为媒介，将碳中和置于企业愿景的最前沿，那么现在它则尝试通过AI直接改变人类生活。将汽车本身打造成“装上车轮的AI机器人”的战略，正是代表性举措。
特斯拉通过完全自动驾驶（FSD）软件的测试版，在北美获取了海量行驶数据。仅截至今年3月，特斯拉公开的FSD应用累计行驶里程就达36亿英里（约58亿公里）。在业内，能如此具体且定期公布该数据的企业几乎只有特斯拉。在利用AI的自动驾驶行业中，所积累数据的规模本身就是关键技术资产。特斯拉最新自动驾驶系统的一大特点，是采用了“一次性学习与处理”的端到端神经网络结构。也就是说，即便与外界交互的远程通信网络中断，车辆内部的AI也能自行完成“感知→判断→控制”的全流程。
特斯拉的盈利模式也在发生变化。特斯拉正通过FSD订阅和无人驾驶出租车（Robotaxi）服务，转移业务重心。Musk甚至提出了具体目标：到2025年底，让美国超过一半人口能够使用特斯拉的Robotaxi服务。
在AI基础设施层面，也能观察到变化。自2020年代初起，特斯拉一直推进用于自动驾驶AI训练的超级计算机“Dojo”项目。尽管近期在一定程度上转向了与外部云的协作模式，但其认为有必要投资自建数据中心的基本判断并未改变。特斯拉正专注于自研AI半导体芯片（AI5及AI6），这被解读为降低对英伟达等外部企业依赖度的战略。
预计特斯拉AI技术最直接渗透我们日常生活的领域，将会是机器人。Musk曾公开表示，当前正在开发的人形机器人“Optimus”未来将占到特斯拉企业价值的80%。Optimus是一款以AI视觉与控制技术为核心设计的机器人，其概念是将自动驾驶汽车在道路上“自我感知·判断·控制”的方式，迁移到“会行走的机器人”形态上。如果说自动驾驶改变的是出行本身的范式，那么Optimus则是在尝试将这项技术扩展到家庭、工业、物流等整个物理世界。
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