昨天,特斯拉“秘密宏图”第四篇章正式发布,核心愿景是用“人工智能、机器人”突破资源与劳动力瓶颈,实现社会资源增长,让人类从枯燥劳动中解放。
前言中提到,有了电动汽车、能源产品和人形机器人奠定的基础,特斯拉正在大规模整合硬件与软件,打造一系列产品和服务,让人工智能深度融入到整个现实世界中,让世界更安全、清洁、美好。
特斯拉用一张图描绘了这样的世界:
图片中,电动汽车/Robovan是出行和物流的载体,无人驾驶技术是移动出行的核心技术;太阳能发电实现了能量资源的可再生;
人形机器人Optimus承担着劳动者角色,在进行修剪绿植、照顾婴儿和布置桌面等工作,而背后的推动者则是人工智能计算平台。
马斯克还在外网透露,特斯拉未来约80%的价值将来自Optimus人形机器人项目。
这也意味着特斯拉的重点目标要从“能源可持续化”转为“用AI重塑生产力”。
这次被称为史诗级的转型会遭遇什么,马斯克早有预判:“有些人会认为这是不可能完成的任务;还有人会看笑话。”
比如仅针对第四篇章的文字,就有网友指出这并非马斯克所写,因为全文用了太多破折号,更像是由AI生成。
大家不认可的原因也很简单:这份数千字的第四篇章更像是一场科技狂想,没有任何具体计划支撑,落地之日遥遥无期,那马斯克的信心又来自哪里呢?
秘密蓝图4
为了实现“可持续富足”,马斯克在第四篇章中提出了5项指导原则:
1.增长潜力无限
技术的进步和创新可以解决资源短缺问题,比如半导体和互联网等发明创造了更多的就业岗位,提供了更广泛的信息获取渠道,同时促进了人与人之间的联结。
2.以创新冲破束缚
就像内燃机汽车替代马匹一样,特斯拉克服电池开发的技术限制,开创出一个由可再生资源驱动的产业,让交通行业摆脱传统化石燃料的想法不再是痴人说梦。
3.通过技术解决现实问题
太阳能发电与大规模电池储能技术提升社会清洁电力的可用性与可靠性;
自动驾驶电动车(目前仅在美国部分地区推出)有望大幅提高交通的经济性、普及度和安全性,同时减少污染;
特斯拉人形机器人完成危险或单调的工作,把时间还给人类,让所有人可以专注于自己喜欢的事情。
4.自动化必须造福全人类
自动化技术的能力以能否改善人类生活为衡量标准。
5.越普惠,越繁荣
需要创造技术先进、价格亲民、可大规模供应的产品。
这五项指导原则不涉及任何执行细节,但它构造了一个“机器创造机器、机器服务人类”的美好设想,除了向民众暗示这些产品性价比极高,还放出了一个政策气球。
比如机器人的规模化参与将引发社会分工变动等,马斯克在这里强调一切自动化技术都是为了改善人类生活,
并不会减少资源,这也能为后续的监管审核环节做一个铺垫。
实际进度
然而联想到特斯拉前三篇章的进度,就能感受到第四篇章这张“饼”的碳水量属实惊人。
2006年,宏伟蓝图第一篇章定了“三步走”的目标:
1.先造出一辆高性能电动跑车;
2.用跑车挣到的钱造中端电动轿车;
3.再用这笔钱造一辆“更便宜”的电动车,并同时提供零排放发电方案。
目前第3点仍未实现,大众化的Model 3和Model Y确实做到了大规模普及,但谈不上价格亲民,备受期待的3万美金小车迟迟不见踪影。零排放方面,特斯拉在部分地区实现了“零排放发电+储能”的闭环,但远远没达到全球标准。
2016年,宏伟蓝图第二篇章定了四大任务:
1.打造集成太阳能屋顶、固定式储能的“能源生态”;
2.扩充轿车、SUV、皮卡、重卡、公交车产品线,覆盖所有主要地面运输领域 ;
3.开发比人类手动驾驶安全 10 倍以上的全自动驾驶能力;
4.让车辆在闲置时成为共享车队,为车主“赚钱”。
时间节点上, 2020 年全球电动车年产规模要推到 100 万辆; 2022 年左右实现 Robotaxi 网络试运营。
目前能源生态规模不及预期,产品线仅乘用车覆盖量大,FSD全自动驾驶还在小范围试点,为车主盈利更是完全没有实现。
2023年,宏伟蓝图第三篇章定了三大量化目标:
1.240 TWh 年产能的储能/动力电池;
2.每年生产 20 TW 的可再生电力装备(光伏、风电);
3.为上述规模配套 10 万亿美元级制造投资,并由此在 2050 年前把全球能源系统彻底转型为“可持续形态”。
第三篇章的目标最为实际,特斯拉也进行了譬如打造上海储能超级工厂等工作,但完成这一步,也还需要二十多年。
相比起改变世界,第四篇章目前更像是Optimus开售前的预热,毕竟在特斯拉的计划中,Optimus要“今年推出、明年量产,5年内实现年产100万台”。
写在最后
可能是由于第四篇章的目标过于远大,一时让人看不到落地时间。第四篇章发布后,特斯拉股价连续两日下跌。
不过也有人相信马斯克擅长将不可能变为可能。网传北美三大仓储物流集团就与特斯拉签署了排产意向书,如果第一批机器人能够实现每日工作8小时,就再投第二批订单。
“机器人乌托邦”能否实现,就要看接下来全球机器人的保有量和利润率如何,能否冲上1000 万台达到“大数据自训练”的起点,形成“机器训练机器”的闭环,再用高性价比走进大众的生活。
这样看来,也许在机器人真正解放全人类之前,得先解放马斯克的产能焦虑。