万亿美元赛道启航：特斯拉硬件规模化与FigureAI通用化的机器人战略对决

镀金版本的特斯拉Optimus机器人依照指令在办公室中搜寻可乐，而Figure的人形机器人则能自主完成将碗碟装入洗碗机的复杂任务...当硅谷科技巨头们接连“炫技”展示机器人最新进展时，一场估值万亿美元的行业重塑风暴正以前所未有的速度席卷而来。

本期，我们特邀一位硅谷顶级风险投资机构的合伙人，透过他的专业视角，深度解构这波热潮背后，两家明星公司所押注的截然不同的未来蓝图。

Salesforce联合创始人Marc Benioff在造访特斯拉总部后，于社交平台分享了一段特斯拉最新迭代人形机器人Optimus（擎天柱）的测试影像。

视频里，这台焕然一新的金色Optimus根据语音命令，在办公环境中执行“寻找可乐”的指令，其展现出的环境感知精度与肢体动作流畅度令人瞩目。是的，它披上了“金色”战衣！

相较于此前亮相的银灰色版本，这款疑似为Optimus V3的机型不仅外观更具未来感，其整体结构也更为紧凑精炼，关节、腰部及膝关节的设计均有显著优化。

最夺人眼球的莫过于它那双高度拟人化的灵巧双手。

这双手的精细仿生构造瞬间引爆网络讨论，既有对其技术跨越的赞叹，也不乏怀疑论者猜测这或许仅是外观装饰。

然而，从实际操作演示判断，该机器人表现出了审慎的行动规划能力，懂得在开始移动前为自己预留安全空间，这充分揭示了其空间感知与运动控制系统已步入成熟阶段。

Benioff的点评切中要害：“一个会找饮料的机器人本身并无惊人之处，但一个能够替代年薪数十万美元人工的机器人，必将重构全球经济框架。”

机器人行业正处在从“技术可行性”迈向“规模商业化”的关键拐点，而这正是特斯拉的核心竞争力所在。

马斯克的底层逻辑，与其颠覆汽车业时如出一辙：硬件驱动，成本制胜。

他深信，只要充分发挥特斯拉在高端制造、全球供应链、自研AI芯片与电池技术上的深厚积淀，以极致效率将机器人“躯体”的成本压至最低（目标2万美元），并快速铺开产能（计划明年达5000台），便能抢占市场高地。这实质上是一场关于“高端制造”的战役。

马斯克赌的是，只要物理载体足够廉价，其“智能灵魂”可以后续持续迭代。但另一家明星公司，却奉行着相反的哲学。

就在特斯拉展示金色Optimus之际，机器人新锐Figure也强势亮剑。

Figure近期发布了其Figure 02人形机器人的最新测试视频，完整呈现了机器人自主完成“将餐具放入洗碗机”这一系列复杂家务的过程。

这个看似日常的任务，实则攻克了机器人学领域的多项难关：

混杂餐具的识别与分拣

针对湿滑或易碎物品的指尖级精细操控

应对洗碗机碗篮有限的厘米级容错空间

处理无序初始状态与潜在碰撞风险

尤为引人注目的是，Figure团队宣称，他们仅依靠现有的视觉语言动作模型（Helix），通过注入新的训练数据便实现了此次技能升级，并未开发底层新算法。

Figure创始人Brett Adcock断言，这标志着“通往真正通用机器人的正确道路”。

这揭示了何种战略？Figure的路线图，是AI定义万物，通用智能是根基。

他们不追逐最快的量产节奏，而是优先锻造一个足够强大的“智慧大脑”（通用模型）。一旦这个核心智能成熟，将其搭载至不同形态的“躯体”（硬件平台）将水到渠成。Figure押注的是，只要灵魂（AI模型）足够卓越，身体（硬件载体）终将趋之若鹜。

特斯拉与Figure勾勒出人形机器人发展的两大范式：一方强调硬件、软件的垂直整合与大规模制造能力；另一方则专注于通过数据闭环驱动AI的泛化适应能力。

英伟达CEO黄仁勋对特斯拉Optimus给予了极高评价，视其为“首款有望实现规模化量产并达成技术成熟度的机器人产品”。

更重要的是，黄仁勋预言人形机器人将成长为“下一个万亿美元规模的庞大产业”。

在特斯拉的《宏伟蓝图第四篇章》中，马斯克曾明确指出：“特斯拉未来价值的80%将源于Optimus”。

此番论断分量几何？以特斯拉当前约7000亿美元市值计算，这意味着马斯克预估Optimus的潜在价值可达5600亿美元之巨。

倘若马斯克的“80%价值论”成为现实，随着Optimus量产进程的推进，资本市场或将不得不对特斯拉的长期价值进行彻底重估。

同时，马斯克强调，Optimus的使命并非“取代人类”，而是接管那些重复、枯燥或高危的工作，从而将人类解放出来，投身于更具创造性的活动中。可以预见，一旦人形机器人实现大规模商业应用，其对制造业、物流、家政服务乃至养老护理等劳动密集型领域的冲击将是颠覆性的，整个商业模式都将面临重构。

与此同时，整个机器人产业链将迎来一波全新的投资浪潮。从传感器、核心芯片、控制系统到人工智能软件，产业链的每一个环节都将获益。

这场物理智能革命区别于以往的软件革命，它将直接改写人类数千年来与物理世界互动的基本方式。

特斯拉Optimus与Figure 02的突破仅是这场宏大变革的序曲。在这样一个充满不确定性的前沿领域，对于投资者而言，传统的财报与公告已难以揭示最关键的问题：

特斯拉FSD所积累的海量视觉数据，在多大程度上能够迁移应用到需要触觉、力觉反馈的实体交互场景中？真实存在的数据与技术鸿沟究竟有多大？

Figure设想的“数据飞轮”效应如何有效启动？在缺乏大规模硬件部署的前提下，它从何种渠道获取足量、高质量的训练数据？其硬件工程与供应链管理能力会否成为致命的短板？

在双方所宣扬的成本与性能目标背后，能源效率（续航能力）、系统安全性、核心零部件的实际性能瓶颈究竟位于何处？