Tesla 預計年底每週可生產 1,000 部 Optimus 人形機器人，但任務執行仍有挑戰

Tesla 宣佈目前已具備生產數百部 Optimus 人形機器人的能力，該數量預計較 2026 年第二季度的水平增長約十倍。根據 Tesla 的報告，若目前的生產趨勢持續，預計在年底前每週可交付約 1,000 部機器人。然而，儘管機器人的實際生產量在增加，Tesla 承認其 Optimus 機器人仍然難以處理一般化的任務。因此，儘管能夠大量生產這些機器人，但任務學習方面的關鍵問題仍然限制了它們的實用性。

報告還指出，供應商問題、零件不對齊以及 Optimus 的手部設計存在問題。Tesla 發現，生產量不再是主要瓶頸，真正的問題在於機器人的智慧系統。

智慧系統的挑戰

為了使 Optimus 在工業上具備真正的實用性，它需要具備一般化的能力。這意味著它應該能夠「快速上手」，處理簡單的任務，而無需為微小的任務變化進行廣泛的訓練。在理想情況下，一部新型的 Optimus 機器人應能夠接受簡單的指令，執行任務，類似於新聘的人工工人。例如，它應該能理解並執行「將所有這些箱子放到 B 架上」的請求。這樣相對簡單的任務將涉及到機器人需要處理不同大小和重量的箱子、撿起掉落的箱子、繞過障礙物等。

然而，當前的 Optimus 機器人尚無法可靠地完成這些任務。儘管 Tesla 的系統可以執行其特定訓練過的任務，但在不熟悉的情況下可能會出現不可預測的行為。報告指出，即使是相當基本的新任務也可能需要數天的訓練。

機械設計的複雜性

Tesla 據報導正試圖通過建立基本行為庫（如抓取、舉起、行走、放置、操控）來解決這個問題，讓其「AI 大腦」最終能夠將這些行為結合成新動作。據悉，Tesla 已經積累了超過 500,000 小時的訓練數據，並透過運動捕捉服和裝有鏡頭的人類工作者進行更多數據收集。但這只是 Tesla 面臨的問題之一。

另一個問題實際上涉及機械設計，與 Optimus 的手部有關。人類手部是極其複雜的生物工程結構，具備精細的運動控制、觸覺感知和力量。將這些功能複製到金屬中是一項非常艱巨的任務，對於 Optimus 而言，這需要超過 100 個獨立的組件。它們的組裝既耗時又費力，即使是微小的錯誤也可能導致需重新加工。此外，觸感傳感器的耐用性問題也需面對。Tesla 提出的解決方案似乎是可更換的傳感器「手套」，因此一個失效的傳感器不需要整個手部都更換。

商業實用性的考量

這在商業上是重要的，因為一部機器人並不僅因能夠執行一次工作而有價值。它需要能夠在不損壞的情況下執行成千上萬或百萬次的工作。因此，Tesla 目前最大的挑戰可能不再是規模化生產 Optimus，而是使這些機器人在規模上具有實用性。在它們能夠以最小的訓練適應新任務並承受日常工業工作的要求之前，單靠大規模生產並不足以讓人形機器人真正具備改變性。

Optimus 的實用性與生產挑戰

Tesla 的 Optimus 機器人雖然在生產能力上有所提升，但其實用性仍受到限制。機器人需要具備一般化能力，才能在工業環境中有效執行各種任務，這對於其智慧系統的發展提出了高要求。此外，手部的機械設計複雜，影響了其功能的實現。這些挑戰意味著，單靠生產量的增加並不足以確保 Optimus 能在市場上取得成功，Tesla 必須解決這些技術問題，才能讓其產品真正具備改變性。