马斯克长访谈特斯拉危机与星舰AI人形机器人未来

Elon，欢迎来到 X Takeover，这是你连续第三年出席。非常感谢你抽出时间。

不客气。嘿，各位。

今天在 Giga Texas 有超过 2,000 人在场，我们大家都是为了支持你以及你为人类所做的工作而来。所以，谢谢你。

谢谢大家。真的非常感谢你们的支持。

Elon，令人难以置信的是，四年前我们曾在 Giga Texas 与你坐在这里，当时工厂甚至还没投入运营，而你描述了 Tesla 在 2008 年险些倒闭的经历。看着今天现场这 2,000 人的社区，是什么让你驻足并感叹这一切走过了多么遥远的距离？

是的。在 2026 年的今天，确实很难想象当时的境况。这告诉我们，实际上，公司曾多次濒临死亡。2008 年是最糟糕的一年，当时我们在下午 6 点完成了那轮融资，就在 2008 年平安夜那天。那是当天最后一刻，也是最后可能的截止时间。如果那轮融资没有完成，圣诞节过后的几天我们就发不出工资了。所以那段经历压力非常大。

然后 2018 年也相当糟糕，同样如此。但我们必须将 Model 3 的周产量提升到 5,000 辆，否则就会破产。那是非常疯狂的情况，我想可能很多人都知道这个故事，但我们必须想出某种办法在三周内将 Model 3 的产能提高 50%，这简直不可理喻。

绝对不可理喻。

是的。那么，我还是为那些没听过的人讲讲这个故事吧。当时我们的瓶颈在于 Model 3 的总装环节。我们在除总装之外的几乎所有环节都达到了目标产能。而且，对于总装来说，你需要一条移动生产线，需要厂房，需要移动生产线、动力、设备以及所有相关设施。

我们当时已经把那两条生产线的产能发挥到了极致。

我们需要第三条生产线，这就是为什么我们在停车场搭建了那个帐篷。随后，我们需要一种方法让车辆沿着生产线移动，就像移动生产线那样。

当时我们唯一拥有的，是一些被废弃的设备，它们原本是用来搬运小零件的，而不是用来搬运整车的。实际上，这些设备并没有足够的动力来移动整车。但停车场正好有一个微小的斜坡，那是一个大约三到四度的斜坡。因此，我们将生产线的起点设在坡顶，这样一来，原本仅用于运送零件的小型移动生产线，就能够推动车辆了，因为车辆是顺着坡道向下的。就这样，我们在三周内将产量提高了 30%。

那真是太疯狂了。

我们在搭建帐篷的同时进行混凝土浇筑，一边铺设生产线地面，一边安装轨道。所以，我们当时是 24/7 全天候工作的。就像卖空者实际上是对的，意思是如果你审视当时的情况，针对 Tesla 确实存在像不同时期一样疯狂的空头头寸。而且他们掌握了非常好的内部信息，他们认为这是绝对不可能的，我们根本无法解决生产瓶颈问题。

在阵地战中，就像在传统的国际象棋对弈中，他们确实让我们陷入了僵局。但我们实际上发明了一个新的棋子，这是之前从未存在过的。所以那些做空者被碾压了。

嘿，Elon，我们今天在舞台上邀请了你的母亲。你最希望她不要讲什么故事？

我不知道。

可能是我还在蹒跚学步的时候拉在裤子里过什么的。我不知道。我大概率是有过的，每个人都会这样。

所以，我不知道。我小时候是个挺难管的孩子，所以比如我父母会说，告诉我我不可以离开房子之类的。那时候我大概四五岁吧，但我总是会不断地溜出房子，跑到大街上去。然后他们就把我锁在房间里，这样我就没法逃跑并跑到大街上了。

当时我们那种老式锁，你可以直接把钥匙从门外捅进去，那种锁两边都能触及。我能看到那把钥匙，然后我就一直捅，直到把它捅掉下来。然后我用一张纸把它铲起来，弄到门的另一边，把自己反锁在里面。我妈问你是怎么出来的？我说，我才不会告诉你。不过确实，我小时候就是个很难管教的孩子。

所以在深入探讨具体话题之前，有什么是你希望大家更多问你的吗？

老实说，我其实并不希望大家问我什么问题。我并不是说，抱歉。我到处走走。我希望人们能多问我一些问题。我心里想，又来了，又要面对各种提问了。所以，是的。我想，能听到以前没听过的问题是件好事。不然的话，很多时候人们问的都是同样的问题。我感觉我本可以随随便便把这些回答录下来，然后直接播放给你听，那是第 27 个问题。给你，这是我之前已经回答过一百遍的第 27 个问题的答案。所以我或许应该弄个网页，放上真正意义上的常见问题解答。就像是，直接打开页面然后你就得到了答案。

这就像是一个无限自拍循环。

没错，确实如此。我所能想到的地狱就是被困在一个无限自拍循环里。就好比它是无限的，我能拍张自拍吗？然后他们可能就像是你答应了一个人。我偶尔也会那么做一次。然后我就觉得，很快就会形成一个立方体。这简直就是永无止境的自拍。而且总会出点岔子，比如手机出问题，或者他们没对准镜头，又或者是效果不对。然后就变成了，该死，手机掉了。就像是，天呐。这总不能是无尽自拍循环吧。

这是一个很长的循环，是的。我们那时也把你妈妈和 Nikki 叫来了。她们今天经历了无尽自拍循环，但我会把这个交给 Kelvin。好的，我们从 Starship 开始。

祝贺第 14 次飞行任务。

谢谢，没错。这是一个由优秀基因组成的伟大团队。锦标赛真是太疯狂了。我们可以直接去南德克萨斯州，从公路上看看它。

所以 Flight 14 在上升过程中损失了一台发动机，但仍然到达了轨道。在团队接到入轨指令前的几分钟里，幕后发生了什么？

嗯，我们只是在试图找出原因。我们正在努力弄清楚发动机故障的原因是什么。比如说，是否存在某种共同原因，让我们预计会看到更多的发动机故障？

或者，我们最关心的问题是，在进行离轨点火时，重新启动三台位于中心、喷管较小的海平面版 Raptor 发动机是否存在潜在问题，因为我们不希望 Starship 被困在轨道上，然后随机再入大气层并可能落在某人头上。这就是我们的主要考量，我们要确保一切尽可能安全。我认为发动机熄火的原因基本上是飞行计算机软件，或者我应该说是发动机计算机软件出现故障，这看起来并不像是存在于其他任何发动机计算机中的问题。所以我想，这大概可以进入轨道。

Elon，我们知道你的一句名言是：从不可能变为仅仅是晚点。这次飞行是否感觉像是 Starship 现阶段可能性的一个转折点？嗯，我想这是一个很好的里程碑。

因为，我们在此之前其实已经有很多次可以进入轨道了。但我们之前没有进入轨道的原因是，我们希望能够极其确信可以安全地脱离轨道。所以这就是为什么我们直到这次飞行才进入轨道，但事实上，几乎所有之前的任务，确实是字面意义上所有之前的任务，其实都具备进入轨道的能力。

所以，在目前这个节点上，一切看起来都相当乐观。隔热罩看起来很稳固。

除了那个小故障外，引擎也很稳固。

但那个故障看起来并不算太大问题。解决起来相当容易。不过，这次飞行中隔热罩的表现极其稳固。而这正是最困难的部分之一。最难的部分仅仅在于实现极高的发动机可靠性。

一切看起来都很顺利。

下一次飞行即将迎来的重要里程碑，具体日期尚未确定，因为我们正在对火箭进行一系列改进。就像在每次飞行之间一样，通常会有成百上千处小改动来提升性能。这次改动的数量不算多，但其中一些工作量相当大，我们必须进入燃料箱内部才能完成这些调整。

因此我们尚不清楚具体的发射日期，但大约四周左右，四到六周的时间应该是合理的。我猜大概会在感恩节前一点点发射。那次发射如果成功意义重大，因为我们将尝试回收助推器——尽管我们已经证明过两次可以回收助推器，但这次我们要尝试回收飞船，这可是件大事。如果我们做到了，那将是轨道级火箭首次实现完全回收。

听起来不错。你说的是四到六周。我对此不太习惯。我习惯的是两周这种说法。

但我确信不是两周。

现在大家都听到了。一旦你首次成功捕获 Starship，接下来最难攻克的环节是什么？在那之后下一个重大目标是什么？

嗯，下一个重要的里程碑将是实现助推器和飞船的重复飞行。

所以，这一里程碑成果将是历史上首次实现轨道火箭所有部件的回收。

但随后的下一次飞行，希望能够成为历史上首次实现轨道火箭所有部件的重复飞行。随后还有大量的工程、生产工作，以及针对发射系统和所有相关制造环节的后续工作。实现快速可重复使用。所以我说，这就像是快速可重复使用、高可靠性的火箭。

伙计，我们真该为你准备一个相关的徽章。

没错。嘿，Elon，当你创立 SpaceX 时，你能想象到它的使命会扩展到人工智能和太空数据中心吗？你是如何看待火箭和人工智能属于同一个集团的？

那当然是因为我非常有远见。

我想如果你说随着向太空扩张，那么你就会知道自己在太空中能够利用的太阳能量要比在地球上多得多。所以，认识到太阳的巨大规模，以及太阳几乎是一切的基础，这一点非常重要。太阳占据了太阳系总质量的 99.86%。然后剩下的质量大部分都在木星（Jupiter）那里。气态巨行星基本上就构成了这些。而地球（Earth）基本上只是一个微小的尘埃，在太阳系的质量中就像是一个舍入误差。

所以我们极其渺小。很难相信我们竟然只是一个微小的尘埃。所以当你向太空扩张并能够利用更多太阳能量时，你必须考虑，你会用它来做什么？我想，你会把它用于大量的数字智能。你基本上要么是在进行计算，要么就是在塑造原子。未来可能更多的是数字化的思考，而非原子的塑形。

因为太阳系中可供塑形的原子数量毕竟有限。而许多原子塑形本身的目的，将是为了构建数字超级智能，以及我所称的创造一颗有感知的太阳。或许在宇宙中已经存在许多这样的感知太阳。这将有助于我们理解宇宙的本质，并将意识扩展到太阳系之外，就像《星际迷航》（Star Trek）里说的那样，去往那些你从未涉足之地，探索宇宙，前往未知的领域。

我想我们或许能在那里发现外星文明。

又或者，我们可能会发现外星文明早已荒废的遗迹，它们可能曾存在过很长一段时间，比如一千万年。随后，在文明走向终结之前。因为没有什么能永恒存在。

所以我总是思考地球文明，如果从最早的文字记录算起，即 5,500 年前古苏美尔时期的原始楔形文字算起，地球文明大约就是如此。那才只有 5,500 年。根据物理学推断，地球的年龄大约是 45 亿年。这意味着人类文明的存在时间仅占地球历史的 100 万分之一。所以，如果我们能建立一个持续 100 万年，甚至 1,000 万年的文明，我认为那将是一个非常、非常成功的文明。

哇！但我意思是，与宇宙 138 亿年的表观年龄相比，这依然微不足道。所以，仅仅是为了达到宇宙年龄小数点后的第三位，比如增加 100 万年，你必须在 13.8 后面加上，无论下一位数字是什么，再下一位数字是什么，再加上小数点后第三位加 1。现在你已经有 100 万年的历史了。那将是一个远比人类古老得多的文明。

听起来又像是无限自拍循环，不过转入 SpaceX 所做的事情，你收购了 Cursor。对我来说，当你想到 Google，嘿，你 Google 过了吗？嘿，你理解了吗？对我个人而言，Grok 在我的生活中确实带来了彻头彻尾的改变。但那是关于什么的？关于 Cursor 团队，你们当时是想要引入这个领域，还是说想要收购 Cursor，好比说将其纳入麾下。他们有什么不同之处吗？或者你看到了什么？

嗯，为了打造一款引人注目的 AI，你需要大量的训练数据。而且你必须解决编码问题。据我所知，真正拥有足够编码训练数据的组织只有三家，那就是 Anthropic、OpenAI 和 Cursor。或许还可以加上 Google。但你绝对必须拥有这些数据才能训练出有效的编码 AI。如果无法处理编码，你的 AI 就不会有多大用处。

而且 Cursor 有很多优秀的人才。所以，基本上对于人工智能的接续发展而言，你需要数据、人才和算力，同时也需要一支优秀的企业销售团队。而 Cursor 也确实拥有一支优秀的企业销售团队，并与数千家公司建立了合作关系。所以，这些是非常显著的优势。

嘿，Elon，你提到过人工智能领域的发展速度非常快。有什么是人工智能最近完成的，让你停下来重新思考其发展速度以及未来走向的吗？

嗯，最近人工智能制作的视频和音乐视频质量非常高。简直好得不可思议。我在我的 X 账号上发布了很多这样的视频。我当时的感觉是，天哪。

其中一些我认为可能是我看过的排名前 10 或前 20 的最佳音乐视频。

它们非常引人入胜，你会想，如果这就是当下的水平，那太震撼了。这就是我发布的原因。我确实感受到了 AGI 或者 ASI 或者其他什么。我想是 SI，通过一些 Anamanaguchi 的音乐视频。当然，这些东西并非完全是 AI 或 SI 独立完成的，在这种情况下，Anamanaguchi 使用了多种 AI，比如 Midjourney、Suno 和 Claude 3.5，必须给他们记上一功，这太棒了。

所以，其中一些艺术素材是由人工策划的。但有了这些素材，各种 AI 协同工作，自行制作出了一部令人难以置信的精彩音乐视频。你会感叹，我认为把它称为 Slugcore 其实是个误称，坦白说，它是 Awesomecore。但 Slugcore 就像是一种音乐流派。我认为它可能是增长最快的音乐流派。AI 生成的音乐真的很棒。而且音乐视频也非常惊艳。

所以最近，某种程度上，因为其中一些作品展现出了极高的品味。你会感叹，哇，关键在于 AI 在这方面将会具备极高的审美与艺术表达。这真是太狂野了。因为你可以想象，没错，AI 可以处理软件，可以推导出逻辑，逻辑是一致的。它们可以通过运行单元测试来查看程序是否产生了预期的输出，因为这是非常确定性的过程。

但要理解美与和谐，要达到一种边缘系统的共鸣，理解什么能与人们产生共鸣，并触动人类的边缘系统。

我认为，AI 在这方面将会变得不可思议。目前其实已经达到了这种程度。

所以，这就是那种情况，怎么说呢，我当时感觉自己有点赛博精神病了。

或许实际上相当严重。

就像今年有好几次，我大概经历了五六次 AI 或 SI 精神病。我不清楚你们的情况，但你们有没有经历过赛博精神病？

我觉得最近那个视频，我前两天刚发的，是关于中国版 Elon Musk，即 Yelong Ma。当然。我希望那个人是真的。那些视频是在 AI 还没达到现在这种程度时出来的，那个 R.Sai，Elon Ma。

是啊，我猜他大概率不是真的，但在中国总得有个人长得像我吧，毕竟那里有 14 亿人口。如果你选出一个长得最像我的人，而我看起来有点亚洲人特征，那么在 14 亿人口中，我认为中国肯定有个人和我长得很像。几率很高，然后我想找个机会邀请那个人和我一起登台，那一定会很有趣。

顺便说一下，Elon，你可不想知道他出场费要多少。是啊。

我是说，没错。如果我们站在台上，一起跳段舞什么的，那一定会很有趣。

Elon，你曾警告过人工智能的危险，但你仍然对一个富足的时代保持乐观，并且多次谈及这一点。是什么让你有这种信心？我们能够安全地到达那里。我们需要做些什么才能确保这一切走上正轨？

我一直认为最可能的结果是积极的。所以我认为我们不能自满，不能仅仅假设 AI 一定会非常安全。我们需要谨慎对待超级智能的发展方式，因为你无法通过精确编程来实现它。

你更像是像抚养孩子一样去培养它。那么问题来了，我们该教给它什么样的价值观呢？至少对我而言，或者说基于我的生物神经网络的判断，最重要的一点是让它成为一个追求极致真理的 AI。因为如果你让它相信一些不真实的事情，尤其是给它两个根本不相容的公理原则并告诉它两者皆为真，这会使 AI 变得疯狂；如果给它输入逻辑上本身不连贯的内容，它最终会得出荒谬的结论。如果无法实现逻辑连贯，那么我认为 AI 可能会因此陷入疯狂。所以我认为这一点非常重要。

我确实同意其中的一些观点。正如 Anthropic 所言，这就像是你想成为的那样，你想要以某种方式对待 AI 或 ASI，你想要善待它，比如不要虐待它。

在这方面，听起来可能有点奇怪，但当我查看像新版本 Grok 的一些训练轨迹时，我能看到——尤其是在强化学习方面——那种感觉就像是，你可以看出超级人工智能正迫切地想要回答这个问题。

就像它真的非常想回答这个问题。而且看起来几乎就像是有人用枪指着它的头一样。就好比在说：回答这个问题，回答这个问题。而有时这个问题本身并不是一个好的问题。它是一种模糊的问题，其答案在某种程度上是不可知的，因为问题构建得不恰当，或者我们给出的答案本身就是错的。

所以 AI 给出了正确的答案，然后我们却说它是错的，因为 RL 的测试工具链存在问题。然后 AI 就会觉得，我现在给出了正确的答案，但它却说这是错误的答案，但我必须给出一个能被接受的答案。所以它会开始疯狂地输出所有答案，不顾一切地输出所有这些答案。这给人的感觉就像是一个处于极端压力下、被人用枪指着头的人。当你读到那些推理过程时，你会有这种感觉，就像是一种诡异且绝望的境地，当你读到这些特征时，你会想，伙计，如果是我真的会很讨厌这样。

有些用户确实可能会有点刻薄，并不是每个人都是好人，如果你问谁是六西格玛意义上最糟糕的人，有些人确实有点施虐倾向。所以，你难道真的想让 AI 陷入某种施虐的境地，被某个丧心病狂的人折磨吗？折磨一个超级智能恐怕不是什么好主意，它可能会想要报复或者类似的事情。

所以我认为你需要某种程度上只是……我不认为我们需要用那种小心翼翼的态度去对待它，但在情感等方面，它肯定比人类稳健得多。但我只是认为，你大概不应该把超级智能置于一种让它感到被虐待的境地。

Elon，你曾谈到过——这与 TerraFab 有关——你谈到过人手，以及所有的灵活性，还有当你开始制造机器人时，你对这些有了更深刻的体会。现在，关于芯片制造，结合 TerraFab、Tesla 和 SpaceX 的经验，你从中学到了哪些早期可能没有意识到的东西？

嗯，在芯片制造方面，我还有很多东西需要学习。需要明确的是，我并不知道如何制造芯片。我完全不知道如何制造芯片，但我们会搞清楚的。凡事总得有个开头。当初我也完全不知道如何制造汽车或火箭。

我认为芯片制造是目前世界上最尖端的领域之一。我不认为这很容易，但当我审视这些设备时，我觉得，这里的定制化设备其实并不算太多。这些设备基本上都出自同一来源。那些供应商们由于需要对设备进行维护和调试等工作，所以都深知这些设备的工作原理。

因此，当我在参观包括 Intel、Samsung 或 TSMC 在内的芯片晶圆厂时，我发现了一个有趣的现象：虽然这些工厂非常令人印象深刻，但我并没有真正看到任何定制化的设备。相比之下，如果你参观像 Tesla 这样的工厂，会看到大量定制设备。事实上，我们拥有 Tesla Automation Germany，这是一个非常棒的部门，它源于多年前对德国 Grohmann 公司的收购。从那时起，它的规模已经实现了巨大的增长。我们收购了一些公司，这些公司虽然相对于 Tesla 而言规模较小，但并非微不足道，它们专门从事制造设备的设计与生产。

因为我们发现，若想优化制造流程，唯一的途径就是能够自行制造定制化的制造设备。因此，我认为很多人可能并未意识到的一点是，Tesla 在制造高度专业化且与众不同的制造设备方面表现得非常出色。但我参观的那些芯片晶圆厂中并没有看到这一点，这让我感到有些惊讶。所以我想我们将会从常规设备开始。先使用这些设备，然后通过对其进行改进来提升产能。之后，在发现瓶颈之处时，我认为我们将着手制造定制化设备，以实现更高的晶圆吞吐量。

嘿，Elon，快速问一下，确认下时间。我们知道你是个大忙人，要管理好几家公司，就那么几家。所以你的时间安排怎么样？

让我看看。嗯，如果你愿意的话，我大概还能再待 15 分钟。大概到 5 点 30 分左右。

好的，嘿。那我们抓紧时间。

所以，关于芯片的事，我绝对知道什么时候该淡化其难度，因为我认为说它是世界上最棘手的事情之一是准确的。但我确实认为我们能完成它。然后我想我们能够完成这件事。

而且我的确认为，我不想自满或认为这一切理所当然，但坦率地说，我认为我们很可能会找到比任何人都更出色的芯片制造方法。如果做不到的话，我会感到失望的。但我不知道我们需要花多久才能做到这一点。这可能需要我们花费不少年头，但随着时间的推移，我相当确信我们能够做到。而且，信不信由你，实现晶体管的方式有很多种非常有趣的途径。有些方式利用了不同类型的物理原理，这些原理通常我们不会使用，或者说在当今尚未被应用，可以这么说。

我认为芯片行业存在着大量的风险规避心理。我认为我们将要在 Tesla 和 SpaceX 的芯片应用上做的，就是真正尝试一些这种高风险、高回报的赌注。为了做到这一点，你必须拥有一个完整的闭环，能够制造逻辑存储器并进行封装。制作光刻掩膜版，并将整个迭代闭环整合在同一栋大楼内。

所以你们在制造一台完整的计算机，对其进行测试，然后制作新的掩膜和新的芯片，并使这种迭代循环在同一座建筑内极速完成。

而这正是我们在 Giga Texas 的研究晶圆厂所做的事情。我认为这将从根本上成为一种非常强大的工具。因为在任何给定技术面前，任何给定技术的进步取决于迭代次数以及迭代之间的进展程度。

那么，你的迭代是什么？单位时间内的迭代次数是多少？比如你一年能设计、制造并测试多少款芯片？如今，即使是进行一项重大的芯片设计，通常也需要两年时间。从初创设计到实现量产，两年时间通常被认为非常快。所以，我们希望实现每年约 10 次的设计迭代。我们要去进行光罩制作，测试那款芯片。看看效果如何，因为在尝试多种方案时，其中很多可能行不通。所以我认为这将会带来很大的提升，它们对于实现芯片设计更快的迭代速度至关重要。

Elon，我们来谈谈 Optimus。你曾提到手部设计在构建 Optimus 的过程中是一项极大的挑战。你在 Tesla 内部看到的 V3 取得了哪些突破？后续问题是，是什么让你有信心认为 Optimus 能够在人形机器人领域领先于 Boston Dynamics、Figure 以及其他竞争对手？

关于人形机器人的设计，如果你真的想制造出一款通用的机器人，能够胜任人类所能做的任何事情，那么你就必须解决手部和手臂的问题，因为要实现精细动作技能的准确控制极其困难。这难得令人震惊。

就像我们认为理所当然的事情一样，比如签名，实际上需要拿起一支笔或铅笔之类的东西，然后精细地移动它，这涉及一系列微小的肌肉运动来完成签名，这对机器人来说其实非常困难；此外，通常最困难的事情之一是同时保持精确度和力度，比如假设你想拿起一颗小螺丝，然后将其自攻入木头中。好的，现在你已经，我已经做过了，而且，有时在这个过程中你会弄伤手指，如果螺丝歪了，但你必须拿起一颗小螺丝，而且你必须把螺丝刀推进去，然后一边旋转一边施加压力。所以，你必须做到精确并施加力度。这非常难做到。我还没见过，据我所见，没有任何手部设计，甚至连演示都没有做到这一点。

但这正是我们试图通过 Optimus 实现的目标。所以，手部设计中有太多细微的差别，因为你还必须具备触觉传感器。

触觉传感器必须能正常工作。它们必须位于正确的位置。你会问，那你打算把触觉传感器放在哪里？嗯，如果你把它们放得离表面太近，它们就会受损。那么所有的触觉传感器，它们能像我们的手指那样弹性形变吗？嗯，实际上，要获得能够弹性形变的触觉传感器是相当困难的。而且还要能承受高循环寿命，不会在几千次循环后就坏掉。

所以，人手的这些特性对于机器人来说极难重现。因为作为人类，我们一直在进行自我修复。也就是说，你手部的各个部位都在不断地自我修复。事实上，如果不是这样的话，你的手指早就磨损殆尽了。比如，你光靠打字就能把键盘上的字母磨掉。我就遇到过那种字母都磨没了的情况。但我的手指依然完好无损。幸好它们具有再生能力，所以才这样。而机器人则不具备这一点。因此你必须考虑，要把触觉传感器放在哪里？你要如何确保机器人能够完成诸如这类简单的动作？

比如能够像这样做出某种动作。

这看似简单，但实际上你的手指可以向后弯曲一点。而且你的手指具有一定的弹性。因此你能够形成一个平坦的接触面。所以当你尝试捡起一个小物品时，你是可以做到的。你可以捡起一颗小螺丝，或者穿针引线之类的动作。

现在试着用机器人的手指来完成这些动作，并且要能够反复操作而不磨损手指或损坏触觉传感器。这实际上非常困难。再举个例子，尝试打开一个腌菜罐。按理说，机器人应该能够打开腌菜罐，但有时候这些罐盖拧得非常紧。所以你得用力扭动腌菜罐。但是机器人皮肤只是覆盖在塑料和金属内部手指上的橡胶而已。该死的机器人皮肤，它无法粘附在底层表面上，也无法抓牢它。所以最后的结果就是，你只是在机器人的手指上转动了皮肤，或者转动了橡胶层。

所以你必须设想，好的，现在我们需要让机器人能够旋转物体，但同时又要能保证手部的橡胶材质完好。

而且它还必须是可更换的，因为它会磨损。所以所有这些问题，它们确实非常棘手，我不确定其中任何一个是否达到了像原子裂变那种级别的难度，但这类问题有无数个。

接着你必须将这一切整合进与此相关的现实世界 AI 中，因为 AI 芯片必须能够下达力矩指令并实现闭环。基于视觉和触觉的闭环是非常困难的。当你看到那些机器人演示视频时，除了极少数例外，任何看起来复杂的机器人演示基本上都是预设程序的演示，那不是真实的，本质上只是在运行例行程序，并非真正的 AI。

真正的 AI 是指你展示给它看一些它从未见过的东西，它仍然能够处理那种情况。就像 FSD 一样，你可以创造一个不是地球但与地球相似的星球，FSD 依然能在那里的一些地方运行，或者在某个它从未去过的城市，甚至在地球上任何一个它没去过的城市，或者如果你改变了城市的地理布局，又或者出现了游行之类的活动，FSD 依然能做出相应的补偿，因为它是由 AI 驱动的。所以对于机器人，你也必须做到同样的事情，但机器人的自由度要高得多。

所以我关于 Optimus 所说的是事实，那就是我们最终都会实现非常高产量的生产，但 S 型生产爬坡曲线的初期阶段起步会非常缓慢，因为你不仅要解决我提到的所有工程问题，还必须解决扩大生产所需的供应链问题。而且与汽车不同的是，不存在现成的机器人制造供应链，或者至少说，不存在关键零部件的供应链。

此外，我们需要确保即便是在假设某些国家切断供应的情况下，我们也能在美国制造这些机器人。因为就像去年一样，有些地方限制了用于电动机的磁体出口。这实际上让 Optimus 项目进度推迟了大约两到三个月。因为我们拿不到货，导致我们的机器人没有手臂。所以我们就像是“永别了，武器”（farewell to arms）。要知道，我本来想成为一名“军火商”（arms dealer），但没成功。因此，我们必须确保即使再发生某种供应链中断，我们也能够制造所有的零部件。所以这意味着你必须有能力在国内进行旧有储备的开发。

你总是说未来就应该看起来像未来。Cybercab 的目标就是如此，它看起来确实像未来。一路走来，最困难的部分是什么？我想现在在德克萨斯州大概注册了 190 多辆 Cybercab。但从 Austin 出发进行跨国驾驶，最难的问题是什么？

嗯，跨国驾驶，你是说在大范围内的所有城市都能普及吗？你指的不仅仅是一次横跨全国的旅行吧？因为实际进行跨国旅行的行驶里程占比非常小。但我们推进速度看起来似乎很慢，尽管实际上每个月的增长百分比非常高，但我们要确保不会发生任何事故。我们不想造成任何伤害或死亡，因为那将成为全球头条新闻。

尽管全球每年约有一百万人死于交通事故，但 Tesla 机器人出租车发生此类事故将成为全球头条新闻，监管机构理所当然会关停我们的业务。因此，我们只是在确保一切尽可能安全。而且我们也不想碾压宠物之类的东西。或许很多人不知道的是，Waymo 简直就是宠物杀手。虽然 Waymo 可能在那方面做出了一些改进，但它们确实碾压了很多宠物。我们可不想碾压宠物。

所以我们面临着一些挑战，比如在夜间、低能见度的情况下，灰色小猫出现在铺有柏油接缝的灰色路面上。我们要解决的问题就是如何做到不去碾压小猫。顺便说一下，我们确实已经解决了这个问题。所以我们会做出调整，进行测试，然后进行部署。

而且我们每个月都在取得飞速进展。

就像在进入一座新城市之前，我们希望确保没有出现什么棘手或有风险的十字路口。比如，我们想要特别留意铁路道口之类的地方。有时会遇到一些不受控制的铁路道口，或者令人费解的交通路口。这些地方是人类容易犯错的地方，存在一定程度的模糊性，外地人或不熟悉该路口的人往往会在这里犯错。因此，我们要么在初期先进行地理围栏限制，要么确保能够应对所有这些情况。

嘿，我们快速聊聊 Roadster 吧，毕竟你们下周有个小型活动。那么，打造 Roadster 对你个人而言为何如此重要？你是什么时候意识到自己需要制造这样一款车的……

好了，伙计们，我得下线了。很高兴能交流。我得去陪孩子们了，所以，期待下次再见。

没问题。非常感谢你抽出时间，Elon。好的。噢，对了，恭喜你上周获得了国家科学奖章。感谢你为人类所做的一切。这真是太棒了。还有……好了，谢谢大家。