特斯拉第三代Optimus设计意外曝光！
日前，一名机器人爱好者解析特斯拉安卓App安装包后，发现Optimus Gen 3量产版此前未公开的设计：关节采用流线型遮盖，小腿为黑色。图片显示，新机器人外观更简洁，更像为工厂流水线而非实验室设计。
近日，有国内媒体报道，特斯拉正在中国长三角地区推进新一轮人形机器人供应链审厂；而此前，有外媒称，特斯拉德州机器人工厂建设进展很快。券商认为，Optimus量产提速的置信度持续上升，现已进入关键节点。
今日（9月24日）盘中，A股部分机器人概念股逆市上涨。其中，大业股份、长华集团、宁波东力、奥佳华等直线涨停。
Optimus Gen 3设计泄露
过去几个月，特斯拉对其人形机器人项目一直相当低调，但它自己的手机应用可能泄露了天机。
日前，特斯拉爱好者@WholeMars在X平台上发布了一篇帖子（现已删除），指出他从特斯拉应用中提取了相关素材，这些文件并非风格化概念草图，而是官方应用内UI模型，用于在手机上展示特斯拉机器人。这些图像素材，似乎让外界首次清晰、无遮挡地看到量产版Optimus Gen 3机器人。
据报道，提取出的渲染图将即将推出的Gen 3与较旧的Gen 2.5原型素材直接对比，凸显出明确转向大规模制造。
Optimus Gen 2.5下肢有外露机械连杆和金色金属镀层，而Gen 3采用了更简洁的工业外观：骨盆和髋部总成现在在躯干与大腿上端连接处配备一体化柔性关节盖，将夹点和轴承密封起来，隔绝外部灰尘和碎屑——更不用说看起来更整洁、更精致。Gen 2.5膝部和胫骨护板上的亮金色饰面，已被低调的哑光黑色护板取代，形成黑与香槟金协调统一的双色美学。
手臂和手部看起来更加完整，尤其是Gen 3的手部是巨大升级。据特斯拉称，Optimus Gen 3手部拥有22个自由度，几乎达到类人功能。整体机身面板看起来紧密得多，使机器人轮廓更流畅，看起来像面向消费者的成品硬件，而非外露的实验室测试项目。
Gen 3一直被定位为专为工厂量产而设计的版本，而更精细的设计表明，制造简便性和最终外观都被置于首位。
特斯拉此前推迟了Optimus Gen 3公开亮相，马斯克今年春季早些时候表示，这款机器人登台前还需要几处“最后润色”。
今年早些时候，特斯拉Optimus项目负责人在一次工程演示中预告了Gen 3的剪影。由于特斯拉目前专注于10月1日在韦科举行的下一代Roadster发布，Optimus的独立展示更可能今年年底或明年年初举行。
在幕后，工厂工装设备已在快速推进。今年夏初，特斯拉开始将弗里蒙特工厂原Model S和Model X生产线改造用于组装Optimus机器人，目标是在产量爬坡后达到每年100万台。未来产量目标更高，计划未来将得州超级工厂扩大至每年1000万台Optimus。
“多方因素下，我们判断，Optimus的量产节奏提速的置信度持续提升，现在已进入到关键节点，预计周产爬坡量级有望在年底提速，达到2000台/周的水平。”华福证券在其最新发布研报中写道。
华福证券指出，特斯拉机器人量产年底提速具备确定性，几个变化值得注意：
1）FSD：Cybercab发布，完全依赖特斯拉FSD完全自动驾驶系统运行。Cybercab的FSD在车上的成功有望提升市场对特斯拉机器人成熟度的期待；
2）丝杠方案优化方向：随着特斯拉机器人方案的持续优化，低成本、维护方便的滚珠丝杠的用量有望提升。同时，手部的滚珠丝杠数量也可能进一步提升。相关供应链公司有望直接受益；
3）结构件和轻量化：根据复材网消息，特斯拉Optimus人形机器人的最新方案可能已经正式把碳纤维复合材料应用于四肢骨架结构。
4）减速器：谐波方案为主，RV等多种方案有望作为备选。
5）灵巧手：细节方案持续优化。考虑到成本和体积等多重因素，核心手部模组电机方案有可能会从空心杯方案向微型无框力矩方案进行尝试。相关电机供应链有望受益。
马斯克：10年内人形机器人至少有10亿台
据央视财经报道，9月23日，特斯拉CEO埃隆·马斯克就中国市场、人工智能、人形机器人等热点问题分享了最新思考。
谈及特斯拉在华业务，马斯克高度评价上海超级工厂。他表示，中国具备极强的制造业底蕴。特斯拉上海超级工厂的成功，靠的是中国团队。团队人才济济、勤恳可靠，产品质量一流，生产效率极高。上海超级工厂是一块瑰宝。
近年来，中国人形机器人技术频频突破，引发全球关注。马斯克在社交媒体多次转发中国人形机器人的图片和视频。
谈及人形机器人时，他展望未来：每个人都能拥有专属机器人，它们可以照料年迈的父母，看护孩童，还能担任孩子的一对一私教，承担各类工作。未来世界，一个人可以操控成百上千台，甚至上万台实体机器人和数字智能体。
“我预测10年内或不到10年，人形机器人至少有10亿台；未来15年或许达100亿台；未来20年可能会达1000亿台。”马斯克说道。
谈及AI时代的教育，马斯克建议大家广泛学习，兼顾人文艺术、科学与工程，夯实通识基础。“想要向机器人下达指令，就要学会组织问题。知识面越广，越擅长提问题。”
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