特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 0 特斯拉人形机器人的技 术突破解读 日期: 2025-12-09 姓名: llllll@patsnap.com 特斯拉人形机器人的技术突破解读 LICHENYANG@PATSNAP.COM 1 目录 1、人形机器人技术发展历程与目标 1、人形机器人技术发展历程与目标 ....................................................................... 2 2、特斯拉机器人市场需求分析................................................................................ 3 3、人形机器人技术现状与瓶颈....... .......................................... 4 4、特斯拉机器人技术演进路线................................................................................ 5 5、特斯拉机器人核心技术方案........................................

的必要条件。 要实现 NOA 对智能传感器硬件要求很 高 特斯拉 Model 3 小鹏 G9 厂商要搭建起高效的算法模型 ，开发的系统既要能精准识别并处理各传感器获得的数据 ，还要能有效应对模 型未考虑到的长尾问题。这大大增加了系统所需数据量 ，增加了开发难度。 软件在 NOA 系统中起决定性作用 特斯拉的 NOA 系统不仅能规划车辆行进路线等 ，还会 实 BEV+Tf 架构下， 特斯拉自动驾驶软件对 上图感知结果进行融合 后的效果。 资料来源：特斯拉 2021AI Day 2021 年 ，特斯拉在其 AI Day 上宣布将基于 BEV+Tf 架构开发其新版的完全自动驾驶系统（ FSD ） ，并于当 年开 始重新编写底层代码 ，成为在汽车业第一个使用 AI 大模型的主流厂商。 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 新架构下特斯拉自动驾驶软件的融合效果 特斯拉率先在汽车业应用 AI 大模 型 传统算法将自动驾驶系统划分为感知、规划、控制等 3 大块 ，每个部分又可细分为不同的模块和子模块。每个 模块各司其职 ，有着独立且明确的目标。 传统的自动驾驶算法框架 传统的自动驾驶算法是基于规则开发的 规划模块的作用主要是根据车辆实 际行驶时面临的实时交通环境 ，生 成对应的行进规划

也相应提升，因此 L3 上路有望 直接带动激光雷达和毫米波雷达渗透率提升。决策层：智驾芯片算力需求显著提 升。高级别自动驾驶对芯片的算力需求大幅提升，目前主要有自研与外采两种选 择，自研的代表作是特斯拉 FSD 芯片，多家国内车企也在加速自研智驾芯片；外 部采购方面，英伟达的 Orin 系列与 Thor 系列智驾芯片是高端车型的主流选择， 国产替代地平线与黑芝麻也在快速发展。执行层：方向盘解耦趋势下，线控转向 技术路线 产品 量产时间 搭载品牌（部分） 博世 EHB One-box IPB 2019 凯迪拉克、比亚迪 EHB Two-box iBooster 2013 特斯拉、蔚来、小鹏 EMB 已开发原型系统 弗迪 动力 EHB One-box BSC 2021 比亚迪、赛力斯 EHB One-box WCBS 2021 奇瑞、吉利、长安 链上下游企业从本体、零部件、数据采集、训练等多个环节赋能人形机器人，助 力人形机器人迎来量产落地。 人形机器人与智能汽车在传感器、芯片、动力系统等核心零部件高度重叠，使得 产业链高度重合。特斯拉 Optimus 复用汽车产业链资源，电池、电机、电控系统 与运动执行硬件大量采用汽车产业链供应商。这种共享模式不仅提高了产业链运 行效率，更通过规模化生产降低了零部件价格，为机器人量产降低成本。

“有手脚、会思考” 的“新东西”，正是当下备受瞩目的 "具身智能"。 2025年1月，英伟达创始人黄仁勋在CES展表示：“人工智能的下一个浪潮就是具身智能，蕴藏着价值万 亿美元的机会”；而在同月的一次访谈中，特斯拉创始人埃隆·马斯克则断言，其旗下人形机器人产量将 在未来3年内增加100倍……无不表示产业界对于具身智能前景的看好。 那么什么是具身智能？根据中国计算机学会（CCF）的定义：“具身智能（Embodied 受，而被视为具身智能最重要的载体之一。 相比传统机器人，人形机器人具备智能化程度高、工作场景限制小、能自主规划复杂工作等特点，成为 国内外厂商和科研机构的竞争焦点。在国外，科技巨头们火力全开，特斯拉、谷歌、OpenAI、英伟达、 微软、Meta、亚马逊等全球科技巨头纷纷从算法、平台、场景应用等不同维度积极探索，凭借巨额投入 和创新实践，全力推动具身智能技术迈向新高度；在国内，腾讯、阿里、字节、京东、美团等互联网巨 后，多模态大模型将语言、视觉、动作至同一模型，让具身智能体实现“一指令多任务”以及“感知‑决策‑行动‑反馈”闭环工作，大 幅提升了具身智能任务规划、场景泛化和人机协作能力。 人形机器人热潮：2022年，特斯拉发布人形机器人Optimus，迅速掀起全球人形机器人研发与投资热潮。随即英伟达、OpenAI、微 软等国际巨头与小米、华为、腾讯、阿里等国内头部互联网企业也纷纷布局人形机器人赛道。 -07 - 幸福招商

/ 人形机器人：具身智能的先锋载体 05 看竞争｜波士顿动力机器人：以自动化传感、检测、抓取搬运为核心能力 看竞争｜特斯拉人形机器人：通过人戴上模拟器收集数据训练机器人 图 4. 波士顿动力机器人无人类遥控完成任务 图 5. 特斯拉人形机器人技术重大进步 * 资料来源：技术创新促进会，百思特分析 * 资料来源：波士顿动力官网 波士顿动力公司（Boston Dynamics）成立于 其先进的全身协同运动控制算法。 特斯拉（Tesla）成立于 2003 年 7 月，是美国领先的电动汽车及可再生能源 企业，核心业务涵盖纯电动车、太阳能板、太阳能屋顶及储能系统。 2025 年 5 月，特斯拉人形机器人 Optimus 展示了流畅的舞蹈动作。其技术 原理为：工程师通过动作捕捉设备采集人类舞蹈数据，经算法模型训练后， 使机器人通过强化学习实现目标动作。目前特斯拉机器人月产能达 1000 1000 台，预计经过 2-3 代产品迭代后，年产量将突破 100 万台。 据预测，到 2030 年，单台特斯拉机器人的生产成本将低于其电动汽车售价， 标志着人形机器人规模化商用迈入新阶段。 * 资料来源：特斯拉官网 2025 年 5 月相关报道 BEST CONSULTING 06 看竞争｜宇树科技：为科研平台提供教具，逐步拓展到消防、应急等领域 看竞争｜优必选：应用于仓库检测与搬运领域

............. 12 2.2主要企业市场份额与定位 ........................................................14 2.2.1特斯拉FSD技术布局特征 ...............................................14 2.2.2新势力车企差异化战略 ...................... 上车(如小鹏G9 、蔚来ET7),叠加环视+侧视摄像头与超声波雷达，形成“视觉+激光雷达+毫米 波”三重冗余架构，显著提升对静态障碍物、施工区、异形物体的识别鲁棒性 ；当前L3级落地前夕，以特斯拉BEV(Bird’sEyeView)+Transformer为核心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 器“致盲”鸿沟 [2][3]。 下表对比了当前三大主流感知技术路线的核心能力特征： 技术路线 代表厂商/车型 核心优势 典型短板 适用场景 纯视觉 (BEV+Transformer) 特斯拉Model Y、小鹏XNGP (部分城市) 成本低、语义 理解强、数据 闭环效率高 弱光/恶劣天气 鲁棒性差、依赖 海量标注数据 城市主干道、 光照良好结构 化道路 激光雷达融合

14 算法框架上 训练上 目前海外特斯拉、 Wayve 、 Comma.ai ，国内包括小鹏、理想、华为、蔚来汽车、元戎启行、商汤、地平线等诸多玩家都提出自己的 端 到端自动驾驶方案，在算法上端到端已经成为大势所趋。 但在发展路径上，行 逻辑推理 AI 问 答 内容创作 特斯拉端到端大模型 特斯拉 TESLA 2021 年 引入 BEV+Transformer ，将多摄像头数据统一成俯视角度。 2022 年 提出 Occupancy Networks 判断空间占用。规划层引入交互搜索 ，逐步增加约束条件（其他参与者博弈行为）做最优路径规 划 。 2023 年 8 月 26 日 特斯拉演示 FSD Beta V12 ，是有史以来第一个端到端 ，是有史以来第一个端到端 AI 自动驾驶系统（ Full AI End-to-End ）。 2024 年 1 月 特斯拉 FSD v12 开始正式向用户推送 ，将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络。 特斯拉 FSD V 12 的 C++ 代码控制减少了 10 倍 ， 从 2 万多行减少到 2 千行。 特斯拉 99% 的决策都交给神经网络给出 ， 视觉输入 ， 控制输 出 ， 就像人类大脑一样。 另外

全球人形机器人产品已经处于产品发布和应用验证阶段，但到商 业落地和大规模量产仍有一段距离。 各国科技巨头已宣布推出多款人形机器人。特斯拉发布“擎天柱” (Optimus)二代的人形机器人。2024年6月，Optimus二代已经被 应用在特斯拉工厂，进行电池的分拣训练。波士顿动力（Boston Dynamics）发布了人形机器人Atlas，同样在汽车工厂得到应用， 实现汽车支柱 在全球人形机器人领域，特斯拉、Figure AI、波士顿动力处于第 一梯队，1X、Digit等欧美产品紧随其后。这些企业在硬件上追求轻量 化、高自由度，软件上借助AI大模型实现多模态感知与推理，部分产 品已进入场景测试阶段，展现了人形机器人在工业生产、民生服务、特 种作业等多元场景的应用潜力，预计2025年将成为人形机器人的量产 元年。 特斯拉Optimus系列展现了快速迭代能力。2022年10月发布 势， Transformer架构推动专用加速器发展，如美国Groq推出的LPU，加 速AI模型运算。 多模态传感器融合赋予人形机器人感知能力。视觉领域，3D视觉 传感器成焦点，特斯拉坚持纯视觉方案，而波士顿动力等企业通过激光 雷达与深度相机结合，提升环境建模精度。触觉与力觉传感器方面，柔 性触觉传感器应用突破，Optimus Gen2借此实现鸡蛋抓取；六维力传 感器在国际

蔚来汽车遭遇数据勒索，车企数据泄露谁来买单？ 11 3.3 YANDEX TAXI 遇黑客操纵，莫斯科上演交通大堵塞 13 3.4 奔驰、宝马、法拉利接连中招，API 漏洞再出江湖 15 3.5 特斯拉系统遭黑客破解，OTA 背后的“灰色”市场 16 3.6 供应商遭网络攻击，致丰田日本工厂被迫停工一天 18 3.7 操作系统 QNX 曝出漏洞，影响或达 1.95 亿辆汽车 20 3.8 MICODUS 在个性化服务与智能决策场景下，车联网数据和隐私泄露事件增多，同样也面临数据安全和个 人安全保护的风险。为了精准的个性化服务和智能决策，汽车行业不断增加用户数据的收集、分析 和利用，而从汽车服务商的研发数据泄露再到特斯拉个人隐私事件，不难发现数据在采集、传输、 存储、使用、共享、销毁各个环节中缺少了安全管控，导致数据安全和隐私风险不断增加，据研究 车联网安全研究报告（第六期） 7 机构对近十年车联网安全事件 中每一层都具有完备的安全防御措施。 3.5 特斯拉系统遭黑客破解，OTA 背后的“灰色”市场 3.5.1 事件回顾 众所周知，特斯拉除定期进行软件/固件更新，修复汽车漏洞，改善系统性能外，还支持以付费 方式，通过空中下载技术（OTA）对汽车提供额外的升级服务，这使得用户在购买汽车后还需要支 车联网安全研究报告（第六期） 17 付高额的费用才能体验到全部硬件功能。例如，针对 Model 3 动力系统，特斯拉此前发布了一个售

智能驾驶技术在国外发展较早，出现了特斯拉、Waymo、Wayve 等智能驾驶 开发商。在数据驱动的端到端自动驾驶系统展现强大的驾驶能力后，各自动驾驶 开发商以及宝马、奔驰等传统汽车厂商也开始积极进行探索和积累。 特斯拉在数据、算力和算法方面均处于国际领先地位。数据方面，特斯拉通 过保持少量标准化的车型并搭载“影子模式”，采集格式统一的道路交通和驾驶 行为数据，数年来累积了大量的高价值数据。算力方面，特斯拉 2024 2024 年底平台 算力总规模扩大到相当于 30 万块 A100 显卡的总算力，约为 100 EFLOPS（FP16）。 算法方面，特斯拉引领了 BEV、占据网络以及数据闭环端到端等自动驾驶技术 研发，并且开发了高度真实的仿真平台，兼具 WorldSim 和 LogSim 仿真能力。 Waymo 的主要优势之一在于可依托 Google 在全球的用户网络，通过用户的 机器人验证进行道路交通对象数据标注，帮助 应用领域为汽车行业的供应链数据共享与交换，遵循去中心化分散型系统和中立 治理原则，为自动驾驶数据的共享流通提供了借鉴价值。 2.1.2 国外现状小结 从已有资料来看，国外智能驾驶开发商中，特斯拉和英伟达是智能驾驶技术 开发的引领者。前者长期处于领先并在数据、算力和算法方面全方位累积了大量 资源；后者以算力芯片和 AI 架构制造和开发商的身份介入智能驾驶领域开展系 统研发，提供计算平台