物理AI实验室 // 第 0.5 集 // 一页纸
人形机器人热潮
演示、样机、量产,差在哪?
三个要点
- 演示是"最好的一次":常经多次尝试、甚至有人在后台遥控;它告诉你上限,不告诉你平常做十次能成几次。
- Tesla 2026 Q2 报告第 6 页:Optimus 首代产线正在安装,首批机器人计划用于训练数据采集和功能开发;产线表标 Construction。厂商在该报告期的自报,不是当前产量、交付规模或长期可靠作业的独立证明。
- 一篇行业分析分别提到 95%+ uptime 和 30–90 分钟连续工作(M);占比与单次时长不能直接换算,也不是全部机型的实测基准。看新闻先查 O/R/M 出处,厂商性能数字注明是自报。
证据:O 官方一手 · R 学术文献 · M 媒体二手
| M | 最好一次 / 遥操作 | 行业分析称,演示常是多次尝试后的最好情况,许多“自主”演示依赖遥操作;不是对每段视频的核查(M) |
| M | 95%+ / 30–90 分钟 | 行业分析分别讨论 uptime 占比和单次连续工作时长;两类指标不能直接换算,也不是全部机型的实测基准(M) |
| O | 建设中 · 2026 Q2 | Tesla 2026 Q2 报告第 6 页:Optimus 首代产线正在安装,首批机器人计划用于训练数据采集和功能开发;产线表标 Construction。厂商在该报告期的自报,不是当前产量、交付规模或长期可靠作业的独立证明。 |
延伸阅读
- Tesla · Q2 2026 Update · p. 6 (reporting period ends 2026-06-30)
https://assets-ir.tesla.com/tesla-contents/IR/TSLA-Q2-2026-Update.pdf - Challenges in Humanoid Robotics(RoboZaps,可靠性与成本)
https://blog.robozaps.com/b/challenges-in-humanoid-robotics - Physical AI 前沿雷达(证据分级 O/R/M 的方法)
https://noteflowai.github.io/physical-ai-radar/