電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報(bào)道 2025 年初，埃隆?馬斯克在全員大會(huì)上放出豪言：年內(nèi)將量產(chǎn)至少 5000 臺(tái)第二代 Optimus 人形機(jī)器人，2026 年產(chǎn)能更是劍指 5 萬(wàn)臺(tái)。為支撐這一目標(biāo)，特斯拉提前訂購(gòu)了 1 萬(wàn) - 1.2 萬(wàn)臺(tái)核心組件，供應(yīng)鏈企業(yè)也紛紛擴(kuò)產(chǎn)備單。

然而，現(xiàn)實(shí)很快給特斯拉和馬斯克潑了一盆涼水。截至 7 月，該機(jī)器人實(shí)際產(chǎn)量?jī)H數(shù)百臺(tái)，不足原計(jì)劃的十分之一。多家外媒于 2025 年 10 月 8 日披露，由于手部與前臂無(wú)法復(fù)現(xiàn)人類(lèi)級(jí)別的靈活操作，特斯拉已暫停 Optimus 生產(chǎn)線(xiàn)，工廠(chǎng)里堆滿(mǎn) “無(wú)手機(jī)體”。

馬斯克在最近的一場(chǎng)播客節(jié)目中承認(rèn)，Optimus 的手部及前臂是人形機(jī)器人最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。這一判斷并非危言聳聽(tīng)。根據(jù)內(nèi)部消息，特斯拉工程團(tuán)隊(duì)早在 2024 年夏季就已發(fā)現(xiàn)無(wú)法打造具備人類(lèi)般靈活度的機(jī)械手，歷經(jīng)多輪技術(shù)攻關(guān)仍未突破。

人類(lèi)手掌擁有 27 個(gè)自由度，能完成捏雞蛋不碎、擰螺絲精準(zhǔn)、端水杯平穩(wěn)等兼具力量與精細(xì)度的動(dòng)作，而這背后是骨骼、肌腱、神經(jīng)末梢的精密協(xié)同。特斯拉二代 Optimus 的手部?jī)H有 11 個(gè)自由度，即便配備基礎(chǔ)觸覺(jué)傳感器，仍陷入三重技術(shù)死局：
·動(dòng)力與空間的矛盾：為追求緊湊設(shè)計(jì)，第二代機(jī)型將電機(jī)集成于手掌內(nèi)部，只能采用扭矩密度較低的空心杯電機(jī)。這導(dǎo)致其負(fù)載能力僅 1 公斤，連抓取日常物品都困難，且電機(jī)過(guò)熱問(wèn)題突出，搬運(yùn)重物時(shí)頻繁停機(jī)。

·傳動(dòng)精度的瓶頸：在機(jī)械結(jié)構(gòu)方面，現(xiàn)有手部采用蝸輪蝸桿傳動(dòng)，存在扭矩密度不足且易磨損的問(wèn)題。即使在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，Optimus 抓取網(wǎng)球的成功率也不足 60%，無(wú)法完成擰螺絲、捏雞蛋等精細(xì)動(dòng)作。

·感知反饋的缺失：指尖傳感器僅能捕捉基礎(chǔ)壓力數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)物體紋理、溫度的感知能力，導(dǎo)致機(jī)器人無(wú)法通過(guò)觸覺(jué)判斷操作力度，抓取易碎品時(shí)要么捏碎要么滑落。

值得注意的是，手部靈活性問(wèn)題并非特斯拉獨(dú)有，而是整個(gè)行業(yè)面臨的共同挑戰(zhàn)。從波士頓動(dòng)力到日本軟銀，各大機(jī)器人企業(yè)都在為 “類(lèi)人手” 問(wèn)題絞盡腦汁。但特斯拉的特殊之處在于，它將 Optimus 視為未來(lái)核心業(yè)務(wù)，馬斯克甚至表示 Optimus 可能貢獻(xiàn)特斯拉 80% 的市值。

面對(duì)挑戰(zhàn)，特斯拉正在尋求硬件方案調(diào)整。暫停二代量產(chǎn)的同時(shí)，特斯拉將寶押在了第三代機(jī)型上，計(jì)劃 2025 年底發(fā)布并于 2026 年量產(chǎn)。從已披露的技術(shù)細(xì)節(jié)看，Gen3 靈巧手試圖通過(guò)五大設(shè)計(jì)革新實(shí)現(xiàn)突破：

·電機(jī) “搬家”：將所有驅(qū)動(dòng)電機(jī)從手掌遷移至前臂，既釋放手掌空間，又可換裝扭矩密度提升 30% 的微型無(wú)刷電機(jī)，成本降低且便于維護(hù)。

·傳動(dòng)升級(jí)：用微型滾珠絲杠替代蝸輪蝸桿，傳動(dòng)效率躍升至 90% 以上，定位誤差縮小至 0.02mm，負(fù)載能力提升至 8kg，可滿(mǎn)足工業(yè)裝配需求。

·腱繩仿生：借鑒人體肌腱結(jié)構(gòu)，采用 “腱繩 + 保護(hù)套” 復(fù)合設(shè)計(jì)，手指彎曲更自然，耐用性較二代提升數(shù)倍，能承受 10 萬(wàn)次以上往復(fù)運(yùn)動(dòng)。

·感知全域化：指尖集成分辨率 0.1mm 的觸覺(jué)傳感器、6 軸力扭矩傳感器及溫度模塊，可實(shí)時(shí)采集多維度數(shù)據(jù)，為 AI 算法提供訓(xùn)練依據(jù)。

·算力加碼：配備 5nm Dojo Edge 專(zhuān)用芯片，結(jié)合跨模態(tài) Transformer 模型，實(shí)現(xiàn)視覺(jué)與觸覺(jué)數(shù)據(jù)的融合處理，實(shí)驗(yàn)室抓取成功率已達(dá) 99.7%。

這些改進(jìn)直指量產(chǎn)痛點(diǎn)，但能否落地仍存疑——在沒(méi)有公開(kāi)技術(shù)路線(xiàn)、時(shí)間表與供應(yīng)鏈背書(shū)的情況下，這一愿景能否兌現(xiàn)仍存巨大問(wèn)號(hào)。供應(yīng)鏈消息顯示，特斯拉正同步測(cè)試三家供應(yīng)商的液冷電機(jī)方案，電池也計(jì)劃從 2.3kWh 擴(kuò)容至 3.2kWh，以解決續(xù)航與發(fā)熱問(wèn)題。