10月11日，蓋世汽車注意到，科技媒體The Information報道，特斯拉機器人量產正面臨難題。

據(jù)悉，特斯拉不僅將Optimus的年產目標從5000臺下調至2000臺，更因機器人手部和前臂設計存在嚴重技術難題，工程團隊遲遲無法實現(xiàn)類人靈活操作，該公司已暫時停產并積壓大量無手機體。

據(jù)知情人士透露，特斯拉工程團隊難以打造具有人類般靈活度的機械手，這一問題早在2024年夏天便被發(fā)現(xiàn)，但團隊經過數(shù)輪嘗試后仍未突破。

馬斯克曾在播客中坦言，手部精細操作是整個項目最難環(huán)節(jié)，公司已將資源集中于重新設計，但未給出復產時間表。此前，他也在多次采訪中提到，要實現(xiàn)類人手的復雜動作是一項工程上的重大關卡。

此事件在一定程度上映射出一個事實：實現(xiàn)真正類人靈活操作的技術鴻溝，遠比我們想象中更為深邃。

人形機器人領域面臨的困境之一是：我們能夠教會機器人行走、下蹲、甚至打拳，卻難以賦予它們一雙能夠靈活操作物體的“雙手”。這場由一雙機械手引發(fā)的量產難題，正在成為檢驗整個人形機器人產業(yè)成熟度的試金石。

從5000臺到2000臺，再到“無手”積壓的驟變

特斯拉對于人形機器人Optimus的野心，自其首次亮相以來便昭然若揭。

馬斯克在訪談中將Optimus人形機器人定位為特斯拉迄今為止“最偉大的產品”，其重要性甚至超越了公司的汽車業(yè)務和全自動駕駛（FSD）技術。

去年9月，馬斯克曾表示Optimus最終將占特斯拉市值的80%。馬斯克甚至押上了自己的薪酬。在下個月的股東大會上，股東們將投票決定是否批準馬斯克價值高達1萬億美元的薪酬方案，該方案部分取決于特斯拉未來10年內能否成功部署100萬臺機器人。

這種愿景驅動下，設定一個激進的量產目標——2024年生產至少5000臺——似乎順理成章，它符合特斯拉一貫的“高目標驅動”文化。

然而，工程的嚴謹性很快對商業(yè)雄心提出了挑戰(zhàn)。

報道指出，首先是有工程師內部提出反對，認為5000臺的目標不切實際，促使公司將目標下調至2000臺。這第一次“縮水”已經是一個明確的信號，表明項目在初期就可能面臨整體集成或核心部件成熟度不足的問題。但真正的“滑鐵盧”發(fā)生在更底層、更精細的環(huán)節(jié)——機械手與前臂的設計。

知情人士透露，工程團隊在打造具有人類般靈活度的機械手上遇到了嚴重技術難題。這一問題在2024年夏天被識別，但經過數(shù)輪迭代嘗試后，團隊依然未能突破瓶頸。

其直接后果是：生產線能夠制造出機器人的主體軀干、四肢和頭部，卻無法為其裝上能夠精細操作的手部。最終，公司不得不做出“暫停生產”的艱難決定，以避免制造更多無法完工的半成品，導致工廠內積壓了大量缺失關鍵部件的“殘次”機體。

圖片來源：特斯拉微博

這一從5000到2000，再到因局部難題而全面停產的演變過程，清晰地勾勒出理想藍圖與工程現(xiàn)實之間的巨大落差。

它表明，即使是像特斯拉這樣以垂直整合和快速迭代著稱的公司，在攻克人形機器人這種極端復雜的系統(tǒng)時，也無法繞過基礎物理和機械工程的客觀規(guī)律。

目標的層層下調與最終的生產停滯，是一次對過度樂觀預期的修正，也是對行業(yè)整體技術成熟度的現(xiàn)實檢驗。

靈巧之“手”，怎么這么難？

正如前文所述，馬斯克本人在播客節(jié)目中坦言，“手部的精細操作是整個設計中最難的部分”。這句看似輕描淡寫的評價，背后是整個機器人領域極具挑戰(zhàn)性的技術高峰。

首先，從生物仿生學的角度看，人手是一個極其復雜的精密系統(tǒng)。

人類的手有27個自由度，包含27塊骨頭、29個關節(jié)、34塊肌肉，以及數(shù)不清的神經末梢——這是一個經過了數(shù)百萬年進化的“精密儀器”。

這個“儀器”由大量的關節(jié)、肌肉、肌腱和神經末梢協(xié)同控制，能夠實現(xiàn)抓、握、捏、揉、彈等成千上萬種精細動作，并具備敏銳的觸覺反饋，這樣的能力造就了人類文明。

但對機器人來說，要復刻這樣的能力，十分具有挑戰(zhàn)性。

要將這套高度集成的生物系統(tǒng)，通過電機、執(zhí)行器、傳感器和剛性材料進行工程化復現(xiàn)，其難度超乎想象。

在此大膽推測，Optimus團隊面臨的，可能包括但不限于：如何在有限的空間內布置足夠多的驅動單元以實現(xiàn)多自由度運動；如何確保這些驅動單元具備足夠的功率密度和響應速度，同時又能精確控制力度，避免捏碎雞蛋或拿不穩(wěn)工具；如何設計高效可靠的傳動機構，將動力從緊湊的前臂傳遞至手指各關節(jié)。

其次，還有材料科學與控制的雙重挑戰(zhàn)。

機械手不僅需要“靈巧”，還需要“耐用”和“經濟”。過于復雜的機械結構可能導致可靠性下降、成本飆升和能耗增加。而即便硬件設計取得突破，與之匹配的控制軟件和算法更是另一座大山。

讓機器人實時感知物體形狀、材質，并規(guī)劃出最合適的抓取策略和力度，需要強大的感知計算能力和高度自適應的人工智能算法。

目前來看，特斯拉或許在高層運動控制，如行走、下蹲，取得了顯著進展，但在末端執(zhí)行器——手部的毫米級、克重級的精細控制上，或許還未找到穩(wěn)定、可靠的解決方案。

特斯拉決定暫停生產，將資源集中用于手部設計的改進，是一個面對現(xiàn)實的務實選擇。但與此同時，攻克“靈巧手”的難題沒有明確的時間表，馬斯克也未能承諾量產恢復的具體時間。這也意味著，這場圍繞著一雙“手”的攻堅持久戰(zhàn)，已經成為特斯拉當下最為棘手的問題。