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　　埃隆·马斯克周三宣称，特斯拉正朝着成为少数几家能够构建通用人工智能（AGI）的公司之一的目标迈进，并暗示特斯拉可能是第一个达到这一里程碑的公司，而实现这一目标的方式并非仅仅依靠软件，而是通过人形机器人的物理形态。马斯克在其拥有的社交媒体平台X上发布的一篇文章中，特别指出特斯拉在Optimus人形机器人和先进制造能力方面的工作，是该公司实现通用人工智能（AGI）最有希望的途径。目前正在研发中的Optimus机器人旨在执行重复性且体力消耗大的任务，它利用了特斯拉为其自动驾驶项目构建的同一套人工智能基础设施。

　　自2022年Bumblebee原型机开启研发进程以来，特斯拉通过2023年Gen1、Gen2型号的相继推出，在运动控制与环境感知领域实现了质变突破。2025年9月，特斯拉发布Gen2.5版本及其定型设计，进一步升级了灵巧手、运动性能及AI架构；同年Optimus顺利进入试生产阶段，特斯拉同步启动了弗里蒙特工厂试点产线月，特斯拉官方正式宣布Optimus V3将于2026年第一季度亮相，目前第三版设计已经定型，具备三大核心优势：人类级别的手部灵巧度、AI大脑以及大规模量产能力”。马斯克在特斯拉2025年股东大会上表示，“首先在加州弗里蒙特工厂建立年产100万台的生产线年投产，随后将在德州工厂建设年产1000万台的第二条生产线年投产”。我们认为当前特斯拉Optimus已进入大规模量产前的供应链准备阶段，且未来量产指引将从上一个阶段的百万台指引逐渐演进到德州工厂驱动的千万台，行业空间有望十倍打开。

　　1）数据侧：召唤感觉运动幽灵，NV EgoScale验证人类视频数据的Scaling Law。2026年2月19日，NVEgoScale框架基于2万+小时的带动作标签的第一人称(egocentric)人类视频数据集，验证了灵巧手操作泛化性的Scaling Law。2月底，NV GROOT研究员Danfei Xu在X上发布长文，再次指出“人类数据本质上是伪装的机器人数据”的观点。①理想的人类数据：虽然形态不同、驱动和传感堆栈不同，但通过充分的传感器和状态估计，人类行为可以被捕捉并视为另一个机器人的数据，仍然是由相同物理规律支配的从感知到动作的映射。②相比遥操作数据：遥操作会扭曲人类行为，许多自然且细微的感觉运动智能从未进入数据集，而日常人类数据包含丰富的人与人之间的互动。③相比视频数据：在预测的视觉画面和物理执行之间仍然存在最后一英寸（或牛顿）的差距。几毫米的误差、几毫秒的延迟，或单个牛顿的力差都可能决定物体是滑落还是保持稳定。2）模型侧：顶尖具身大脑公司的商业化进入试水阶段。2月24日，PI发布Blog，认为机器人行业也需要一个像大模型API那样可复用、可调用的“基础智能层”，从而让应用团队不必每次都从控制器、数据管线和模型训练重新搭起整套系统，同时给出了Weave和Ultra两家合作伙伴的标杆案例。我们认为，抛出商业化橄榄枝、展示合作伙伴案例秀肌肉本身证明SOTA级别的具身大脑渐渐进入可用阶段。