馬斯克拋6.85億美元訂單 中國成Optimus重要供應商

當特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）斷言"Optimus的價值將超越特斯拉汽車"時，全球資本市場的目光再次聚焦人形機器人賽道。

10月15日，特斯拉向中國供應商三花智控拋出6.85億美元執行器訂單的消息，直接點燃A股機器人板塊——三花智控漲停，產業鏈上下遊企業集體飆升。

這並非偶然：從Fremont工廠的測試裝配線到鎖定核心供應鏈，Optimus的商業化進程已進入倒計時。華創證券研報直言，這場"機器換人"的革命將重塑製造業、服務業甚至家庭場景的底層邏輯，而中國供應鏈正成為馬斯克野心的關鍵支點。

雖然人形機器人距離應用落地還有很長的一段路要走，但就像馬斯克說的，“每個家庭都會有一個人形機器人”的目標，也一定是必然實現的。因此，馬斯克也在加大人形機器人的投入。

從汽車到機器人：馬斯克的"第二增長曲線"邏輯

馬斯克從不掩飾對Optimus的野心。在2025年第三季度財報會上，他首次披露"小批量測試裝配"進展，並明確2026年交付目標。此次三花智控的巨額訂單，則進一步驗證了供應鏈的成熟度——線性執行器作為機器人的"關節"，其精度和成本直接決定量產可行性。



資本市場用真金白銀投票：人形機器人賽道已從概念走向業績兌現期。據特斯拉內部測算，若Optimus單價控製在2萬美元以內，其全球市場規模將突破百萬台，對應千億美元級營收。而馬斯克的終極目標更宏大——通過規模化量產壓低成本，讓機器人像智能手機一樣滲透至家庭、醫療、物流等場景。

值得注意的是，特斯拉在機器人領域的布局並非一時興起。早在2021年的人工智能日上，馬斯克就首次展示了人形機器人的概念。經過四年的技術積累和迭代，如今的Optimus已經具備了更成熟的運動控製能力和更強大的AI算法支持。

從技術參數來看，第二代Optimus的關節靈活度提升了40%，能耗降低了25%，這些改進都為其商業化應用奠定了堅實基礎。

從產業發展的角度來看，特斯拉選擇此時加速推進Optimus量產計劃，也反映了其對未來勞動力市場的預判。

隨著全球人口老齡化加劇和製造業用工成本持續上升，能夠24小時工作、不會疲勞的機器人將成為解決勞動力短缺問題的重要方案。根據國際機器人聯合會（IFR）的預測，到2030年，全球工業機器人市場規模將達到1000萬台，其中人形機器人的占比有望突破15%。

拆解Optimus產業鏈：誰在分食萬億蛋糕？

三花智控的漲停僅是序幕。Optimus的量產將帶動三條核心賽道爆發：

三花智控的線性執行器訂單僅是冰山一角。Optimus全身需搭載28-40個關節模組，涉及諧波減速器（如綠的諧波）、伺服電機（匯川技術）等關鍵部件。中國廠商憑借成本優勢和技術迭代速度，已占據特斯拉供應鏈70%份額。

以三花智控為例，其研發的線性執行器在精度和耐用性方麵已達到國際領先水平。公司財報顯示，2025年上半年機器人相關業務營收同比增長320%，毛利率維持在35%以上。這種高增長、高毛利的特征，正是資本追捧的重要原因。

除三花智控外，國內諧波減速器龍頭企業綠的諧波也在加速擴產。據了解，該公司新建的蘇州工廠將於2026年投產，屆時年產能將達到50萬台，足以滿足Optimus初期量產需求。在伺服電機領域，匯川技術、埃斯頓等企業也在積極布局高精度伺服係統，這些產品不僅應用於工業機器人，未來也將成為人形機器人的核心部件。



Optimus的"大腦"依賴高性能AI芯片。

特斯拉自研的Dojo超算與英偉達GPU構成算力底座，而寒武紀、地平線等中國企業的視覺感知方案正加速替代海外供應商。"機器人對低功耗、高算力的需求，與自動駕駛芯片高度重合。"一位行業分析師指出。

具體來看，Optimus的AI係統需要處理三大類任務：環境感知、運動控製和決策規劃。在環境感知方麵，特斯拉采用了多傳感器融合方案，包括高精度攝像頭、毫米波雷達和激光雷達。這些傳感器產生的海量數據需要強大的邊緣計算能力來處理，因此AI芯片的性能至關重要。

目前，特斯拉主要使用自研的D1芯片搭配英偉達的Orin芯片構成計算平台。不過，考慮到成本因素，未來可能會引入更多中國供應商。寒武紀最新發布的MLU370-X8芯片在機器人視覺處理測試中表現出色，功耗比同性能的英偉達產品低15%，這使其成為潛在的替代選擇。

在算法層麵，特斯拉的自動駕駛技術積累為其機器人項目提供了重要支持。Optimus采用了與Autopilot同源的神經網絡架構，能夠實現快速的環境學習和行為預測。這種技術遷移不僅縮短了開發周期，也降低了研發成本。

立訊精密、埃夫特等企業已為Optimus提供裝配線解決方案。未來，機器人本身的製造過程或將由另一批機器人完成——這種"自循環"模式一旦跑通，生產成本將呈指數級下降。

在製造環節，特斯拉采取了與傳統汽車生產完全不同的策略。由於人形機器人的結構更為複雜，傳統流水線作業方式效率較低。為此，特斯拉開發了模塊化裝配係統，將機器人的生產分解為多個獨立單元，每個單元由專門的協作機器人完成組裝。

這種生產方式對自動化設備提出了更高要求。立訊精密為特斯拉提供的柔性裝配線，可以快速切換不同型號機器人的生產，切換時間控製在30分鍾以內。埃夫特開發的視覺引導裝配係統，則解決了精密部件對位難題，將裝配精度提升到0.01毫米級別。

值得注意的是，Optimus的量產還將帶動周邊配套產業發展。例如，機器人專用工具、測試設備、維護服務等細分領域都將迎來爆發式增長。據行業估算，每台人形機器人的全生命周期配套產業價值可能達到其售價的50%以上。

人形機器人的未來想象

馬斯克曾預言："未來每個家庭都可能擁有一個機器人。"這一願景的背後，是Optimus設計邏輯的根本變革——它並非工業機械臂的升級版，而是以"通用性"為核心的全新物種。

在特斯拉的藍圖裏，Optimus初期將承擔工廠搬運、倉儲分揀等重複勞動，但長期目標直指C端市場：照顧老人、輔導兒童、甚至成為家庭"管家"。高盛報告顯示，若人形機器人滲透率達成10%，全球市場規模將超5萬億美元。

從技術演進路徑來看，Optimus的商業化將分三個階段推進：

第一階段（2026-2028年）：主要應用於工業場景，執行重複性體力勞動。這個階段的機器人功能相對單一，但可以通過軟件更新不斷擴展能力邊界。

第二階段（2029-2031年）：進入專業服務領域，如醫療護理、教育輔助等。此時的機器人將具備更強大的AI能力和更精細的操作技能，能夠完成部分需要判斷力的工作。

第三階段（2032年後）：全麵進入家庭場景，成為真正的"通用機器人"。這個階段的機器人將像智能手機一樣普及，能夠理解自然語言指令，自主完成複雜任務。

在AI算法方麵，特斯拉正在構建全球最大的機器人訓練數據集。通過影子模式收集的真實場景數據，可以不斷優化機器人的決策能力。同時，基於大語言模型的對話係統，將使機器人具備更自然的人機交互體驗。

從社會影響來看，人形機器人的普及將深刻改變就業結構和生活方式。麥肯錫研究報告指出，到2035年，機器人可能替代全球約20%的工作崗位，同時創造15%的新職業。這種結構性變革需要政府、企業和教育機構共同應對。

當特斯拉的供應鏈名單越來越長，人形機器人賽道的"iPhone時刻"已然臨近。Optimus或許隻是起點：隨著中國供應鏈的深度參與，這場由技術、資本與需求共同驅動的革命，或將催生下一個十年最大的科技投資主線。正如馬斯克所說："我們不是在製造機器，而是在創造未來勞動力的新形態。"

從更宏觀的視角來看，人形機器人的發展不僅關乎商業競爭，更是人類科技文明演進的重要裏程碑。當機器能夠像人類一樣思考、行動時，我們將麵臨全新的倫理挑戰和社會變革。但無論如何，這場由馬斯克引領的機器人革命已經勢不可擋，而中國製造正在這個曆史進程中扮演著越來越關鍵的角色。