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特斯拉機(jī)器人量產(chǎn)受阻,靈巧手成落地最后難關(guān)

Simon觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2025-10-12 04:06 ? 次閱讀
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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 萬臺(tái)。為支撐這一目標(biāo),特斯拉提前訂購了 1 萬 - 1.2 萬臺(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)量僅數(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,由于手部與前臂無法復(fù)現(xiàn)人類級(jí)別的靈活操作,特斯拉已暫停 Optimus 生產(chǎn)線,工廠里堆滿 “無手機(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)性的問題。這一判斷并非危言聳聽。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)無法打造具備人類般靈活度的機(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 的手部僅有 11 個(gè)自由度,即便配備基礎(chǔ)觸覺傳感器,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)過熱問題突出,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)器人無法通過觸覺判斷操作力度,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 “類人手” 問題絞盡腦汁。但特斯拉的特殊之處在于,它將 Optimus 視為未來核心業(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 專用芯片,結(jié)合跨模態(tài) Transformer 模型,實(shí)現(xiàn)視覺與觸覺數(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——在沒有公開技術(shù)路線、時(shí)間表與供應(yīng)鏈背書的情況下,這一愿景能否兌現(xiàn)仍存巨大問號(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)熱問題。
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