來源：市場資訊

（來源：星海情報局）

最近，全球的汽車圈，都被一個全新的賽道吸引住了目光。

先是比亞迪高層在采訪中，公開表示在正開發人形機器人。

小鵬汽車也宣布，機器人項目進入量產沖刺階段，目標是明年進線下門店。

就連一向穩健的理想，內部也進行了一次組織架構大調整，新增了三個二級部門：具身工程、具身交互、具身行為，計劃研發代號為Nexus的理想人形機器人。

而大洋彼岸的美國，特斯拉加州弗里蒙特工廠正在熱火朝天地拆除ModelS/X的生產線，為下半年轉產Optimus三代機器人做準備，設計產能100萬臺。

怪了，這些車企大佬，為啥突然全都扎堆跨界去造機器人了？

難道是車不好賣了，需要找個新故事圈錢？

如果你真這么想，可就太小看他們了。

他們之所以扎堆跨界，是因為他們都在搶物理AI世界的入場券。

而拿不到入場券的車企，也必將失去未來。

我們先從一封警告信說起。

2025年10月，邁克爾?伯里發布了一封警告信，說當下AI行情存在巨大泡沫，并悄悄布局做空了英偉達。

邁克爾?伯里可不是什么阿貓阿狗，他當年是全市場最早看穿次貸泡沫的人，僅僅通過一次次貸危機，他就幫客戶賺了725億美元，一戰封神。

后來的電影《大空頭》，拍的就是他的故事。

怪事，明明現在AI火熱，英偉達市值飛上天，無數熱錢涌入AI賽道，看起來一片欣欣向榮，為什么他不看好呢？

很簡單，因為現在的AI，存在一個致命缺陷——缸中之腦。

它也許能寫出感人的文章，做出漂亮的PPT，甚至生成足以亂真的視頻，但問題在于，你讓它幫你把桌子上的一杯水端過來，它卻做不到。

不管它的參數有幾千億還是幾萬億，都永遠只是一個被封印在機箱里的賽博工具。

這也就決定了，它創造的價值上限，只能是文章、繪畫、視頻、代碼這些數字資產，卻連一個螺絲都沒法幫人類擰。

可是，人類社會GDP的大頭，是建立在物理世界里的，擰螺絲、修路搭橋，乃至做飯端盤子，都是實打實的物理勞動。

這就是華爾街焦慮的原因，AI帶來的新鮮感和邊際效應正在迅速遞減，如果未來它無法重塑第一、第二產業的生產力，那一旦AI經濟到達上限，那燒了無數金錢的AI泡沫，就會啪的一聲瞬間破掉。

所以，這兩年無論科技界還是資本圈子，都形成了一個共識：

AI的下一站，必須擁有肉身，必須能干預和改造物理世界，概括起來就是——具身智能。

問題來了，用啥來當AI的肉身呢？

現階段，最合適AI的軀體，莫過于智能汽車。

它擁有激光雷達、攝像頭（眼睛），擁有高算力芯片（大腦），擁有電機電控和底盤（四肢），可以自主控制自由行動。

但問題在于，汽車的活動場景是有局限的，它只能在路上跑，連小巷子都鉆不進去，更別提進家門了。

汽車不行，那就只有人形機器人了。

不止一個人有過疑問，為啥非要人形？給機械臂安個輪子或者履帶不行嗎？

不行，因為人類的所有物理空間和工具，無論是車門、臺階，還是工具、門把手，都是為人量身定制的，只有人形機器人，可以無障礙、無需改造地使用他們，復刻人類所有復雜的勞動。

所以，只有人形機器人，才讓AI真正具備替代人類勞動的可能性。

正如李想所言：“自動駕駛是具身智能的上半場，通用人形機器人是下半場?！?/p>

這兩個半場，看似是兩個行業，但本質上是同一場物理AI革命，在不同階段、不同形態下的表現。

很多人看到車企去造機器人，總覺得有一種“不務正業”的違和感。

在我們的刻板印象里，造機器人的應該是波士頓動力或者宇樹這種極客企業，車企來湊什么熱鬧？

不過呢？如果我們研究一下二者的供應鏈和生產模式就會發現，沒有誰比車企更適合造機器人了！

——先看“大腦”。

在過去，自動駕駛和工業機器人的“大腦”完全不同。

工業機器人靠固定程序，X軸走多少，Y軸走多少。而自動駕駛靠“感知-融合-規劃-控制”的算法。

但現在呢？兩個大腦，合二為一了！

舉個例子，小鵬。

現在的小鵬，無論是智駕，還是機器人，用的都是自研的VLA大模型。

這意味著，機器人不再需要程序員去寫“腳抬起15度”的代碼，它可以汽車一樣，直接通過攝像頭看到場景，然后通過端到端網絡，自動學習如何避障、抓取和行走。

這就是車企的算盤，同一個大模型底座，直接可以兩家共用，不用另起爐灶。

而且，車企過去十年為了自動駕駛建設的超算中心和仿真系統，也可以直接用在機器人上，這叫技術資產的二次變現。

——再看“肉體”。

人形機器人的硬件成本主要集中在三大塊：電機、電池，傳感器。

巧了，這三樣，都是中國新能源汽車爐火純青的看家本領！

千萬不要低估車企在這個領域的絕對優勢。

同一個高扭矩、輕量化的伺服電機，你讓宇樹去采購，價格和比亞迪去采購，能一樣嗎？

你讓智元去找寧德時代定制電池，和比亞迪給弗迪部門發個函，溝通成本能一樣嗎？

肯定不一樣！

采購量大，成本就低，正統機器人企業，根本不具備比亞迪那種對供應鏈絕對的生殺大權和規?；圃斓慕y治力。

所以，當車企把自己的供應鏈直接套用到機器人身上時，別的不敢說，起碼成本肯定斷崖式下跌。

一個實驗室里百萬美元的機器人，讓比亞迪生產出來，可能連5萬塊錢都用不了，這就是車企的恐怖之處。

當然，汽車工業也并非全能，因為車企沒有“手”。

人形機器人要干活，就必須擁有力控極其精準的機械手，在實際使用場景中，靈巧手的工作量，甚至占到了機器人整機的近50%。

而這恰恰是車企的空白，畢竟汽車不需要手。

但這算事兒嗎？根本不算事！沒有手，買不就完了？

5月29日，曦諾未來完成數億元A輪融資，誰領投的？就是理想。

曦諾未來是干嘛的？就是靈巧手供應商。

無獨有偶，今年3月份，可以同步感知到六維力、材質、溫度等15種信息的帕西尼靈巧手，也拿到了比亞迪的投資。

車企最后一塊拼圖，嚴絲合縫地扣上了。

最后看數據。

前面提到了，共享了汽車端到端大模型的機器人，能夠自己學會在物理世界工作和生活。

那么問題來了，怎么學呢？這就需要大量且高質量的真實世界的物理交互數據。

自動駕駛為什么能迭代得這么快？因為幾百萬智能汽車在街上上天天跑，車主實際上就是免費的數據采集員，每天都會把海量的路況視頻、駕駛決策傳回云端。

但人形機器人怎么收集數據呢？

你不可能一上來就把一個機器人塞進老百姓家里吧？

絆倒了老人、摔了孩子倒罷了，萬一弄出個火災啥的，事可就大了。

所以我們發現，雖然現在機器人已經隨處可見了，但其主要應用場景，仍然還是舞臺表演，只不過從扭秧歌變成了耍功夫而已。

但這樣的場景，訓練出一個練習生是有可能的，但訓練不出能干活的機器人。

那咋辦？只有一條路：進廠。

在前幾年，亞馬遜已經安排了一堆工程師戴著VR眼鏡和數據手套，在工廠里像機器人干活。

但問題在于，這種方式采集的數據不僅效率低、成本高，而且數據質量極差。

為了獲取真正高質量的數據，美國的大廠已經不僅僅滿足于蒸餾程序員了，甚至連工人都開始蒸餾了，他們開始讓工人戴上特制攝像頭，去采集自己的工作過程。

說起來挺黑色幽默的，程序員寫出的AI消滅了程序員，而這些工人們正在用自己的肉體采集到的數據，喂養著那些終將取代他們工作的機器人。

這個時候，車企的優勢再次凸顯。

一個純粹的科技公司，他們上哪找工廠去訓練機器人？哪怕你給工廠主免費，工廠主還怕你的帕金森機器人影響自己生產效率呢！

所以他們只能在實驗室里讓機器人反復抓皮球，可這種貧乏的數據，怎么可能喂出能夠適應復雜生活場景的機器人呢？

不過這個問題放到車企身上，根本不算問題。

自己造出機器人，然后直接扔到工廠里去不就完了嗎？讓他們打螺絲、搬箱子，然后再繼續收集數據。

機器人每一次跌倒、每一次識別錯誤、每一次組裝時的力道偏差，都會在成為寶貴的訓練數據，用于下一代大模型的迭代。

等模型徹底成熟，最后一步，就是以幾萬塊的低價，把機器人推進千家萬戶。

這才是車企造人最核心的底牌：

大腦相通，軀干重合，雙手補齊，靈魂共生。

這個時候，你還覺得車企是在跨界嗎？

不，他們根本沒有跨界，他們只是拿著造車的圖紙和產線，重新組裝了一臺能站立起來的智能汽車，僅此而已。

縱觀人類汽車工業史，本質上就是一部殘酷的產業洗牌史。

第一次是流水線生產淘汰了手工作坊；第二次是豐田的精益生產擊敗了美國的汽車工業；第三次，就是我們剛剛經歷的，新能源智能網聯汽車把燃油車送進了歷史的垃圾堆。

那么下一次洗牌是什么？

毫無疑問，是成本低廉化和高度智能化。

而在這一輪洗牌中，誰不造車，被淘汰的可能就是他。

先說智能化。

未來的汽車，已經不再是傳統意義上的交通工具了，而是一個人AI助手的一部分。

同一個大模型，出門可以幫你駕車，到了家里就是一個機器人保姆，它們共享著同一套云端大腦，同一種芯片架構，同一種理解物理世界的方式。

試想一下五年后的生活場景吧：你有一個機器人保姆，幫你做了早餐，感覺你食欲不振，猜到你心情不好。當你出門上車時，機器人和你的汽車完成了工作交接，汽車接收了機器人的記憶，自動調整了車內的溫度，放了一首舒緩的音樂，甚至還能給你講個笑話，舒緩你的心情。

在這個生態里，車和機器人是一個整體。

那么如果一家車企只造車、不造機器人，會發生什么？

車還是車，只會開車，沒有感情，沒有溫度，比別家的車笨很多。

在智能座艙決定生死的時代，你的車比別家笨，那誰還會買你的車？

到時候你再想去造機器人，想去打通機器人和汽車的生態，對不起，已經晚了，你連機會都沒了。

再看看成本問題。

馬斯克為什么要拆掉加州工廠的產線去造Optimus？

很簡單，為了省錢。

說實話，現在汽車的價格戰，已經快到了極限了。

碳酸鋰的價格已經觸底，壓鑄機的效率已經拉滿，再怎么壓榨供應鏈，成本就擺在那里，很難再壓下去了。

那剩下的最大一塊開銷是什么？是人！是工人的工資！

如果把這些人都換成機器人，那這筆開銷不就省下來了么？

信不信，只要特斯拉的機器人量產成功，馬斯克絕對會毫不猶豫把他們部署到工廠里，然后把大部分人替代掉。

到那個時候，特斯拉造一輛汽車的“人力成本”，將無限趨近于零！

車企老板們已經想盡辦法省錢了，無論是一體化壓鑄，還是自動噴漆，都基本上不用人了。但在總裝線上，那些線束插接、精密內飾件的卡扣拼裝、各種管路連接等等工作，還是要靠人。

目前，已經有150臺“堯舜禹”在比亞迪深圳坪山和長沙的工廠里測試干活了，2026年內，部署數量要超過2萬臺。那么當成機器人大批大批進入流水線后，車企的總裝人工成本，將無限趨近于零！

這太可怕了。試想一下，三年后，當特斯拉和比亞迪用自己造的機器人，把整車制造成本再砍掉10%的時候，那些不造機器人的車企，該怎么辦？

這就是為什么比亞迪、小鵬、理想、特斯拉全都在跨界造車，表面上看他們在搞副業，而實際上，他們是在為未來幾十年立于不敗之地，構建一條深不見底的護城河。

更關鍵的在于，誰規定他們造出的機器人只能自己用呢？自己把產量提上去、成本降下來之后，賣到千家萬戶，也只是時間問題了。

這么看來，車企造人，盯著的也不僅是汽車這幾萬億的市場，他們真正盯上的，是未來全社會所有的勞動力紅利。

1908年，第一輛福特T型車從流水線駛下，開啟了屬于汽車工業的時代。

傳統的馬車夫們很快就被時代無情地淘汰了。

如今，我們正處在一個一模一樣的時代。

未來的世界，不會再有純粹的造車公司，也不會有孤立的機器人公司。

未來的競爭，將是一場從芯片、算力到數據、大模型，再到全產業鏈垂直整合的體系大戰。

在這場大戰中，有人已經拿到了第一批入場券。

歷史的交替總是如此，有人在舒適區里優哉游哉，而有人早已赤手空拳，去叩問新世界的大門。