造車的人，開始扎堆“造人”

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。”

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模化制造的統治力。

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。