馬斯克的特斯拉人形機器人驚艷市場,但也可能只是一場笑話?
馬斯克的特斯拉人形機器人驚艷市場,但也可能只是一場笑話?

對於掌控觀眾情緒這件事,馬斯克有一套屢試不爽的方法。在一年前的中國產Model 3的交付會上,他興奮地跳動起來,迅速將現場氣氛帶向了高潮,而在最近的特斯拉AI日中,馬斯克又復刻了這一個行為。

只不過這次是由「機器人」演員來跳舞。

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圖/ ifanr

幽默風趣的舞蹈總是能降低活動的嚴肅性,讓人從緊繃的狀態中脫離,獲得片刻的歡愉。

而馬斯克又出其不意地來給現場氛圍加了一把火——「明年推出跳舞機器人Tesla Bot原型產品」,氣氛順勢再上一層樓,人們歡呼不斷。

只是,馬斯克的計劃真的可靠嗎?

明年推出Tesla Bot,其實是一個相當「激進」的目標

馬斯克對於Tesla Bot的期望,從機器人的「三圍」數據就可以看出。

高5英尺8吋(約172cm)、重125磅(約56.7kg),承重能力為45磅,約20kg,能以5公里每小時的速度運行,這樣的數據已經和一位普通成年人相差無幾。

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「特斯拉機器人」(Tesla Bot)原型機預計2022年發表。
圖/ tesla YouTube

他想製造的是一款和普通人相像的機器人,幫助人們去解決那些危險、重複、無聊的工作,比如幫人們跑腿、去便利商店買東西、收拾居家用品等等。

在馬斯克看來: 「汽車就是有輪子的半智慧機器人。」

目前特斯拉汽車的自動輔助駕駛系統,正是通過攝影鏡頭、雷達加上演算法等組成的系統感知周邊環境,識別紅綠燈、行走的路人、駕駛中的汽車等等。

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特斯拉的視覺感知系統會將攝影鏡頭採集的影片內容 3D 化,以便汽車識別。
圖/ ifanr

在特斯拉AI活動中,馬斯克和相關工作人員還展示了更先進的反饋系統,汽車不僅可以透過攝影鏡頭收集街區數據,還會對迎面而來的行駛車輛做出多種預測,進而調整自己的行駛行為,保證兩車不會相撞。

人形機器人同樣需要識別周邊物體,才能完成搬運、清理等任務,兩者需求相似,使用同一套核心系統似乎是順其自然的選擇。

聽起來似乎很符合邏輯,但馬斯克從明年推出原型機器人的計劃來看,這無疑又是一個「激進」的目標。

即便是做一些簡單的家務活,也意味著Tesla Bot具備著極強的識別和處理能力,在具體的識別內容上和汽車也有不小的區別。

汽車日常使用的環境是城市街區、高速公路等等,而Tesla Bot完成家務勞動時完全是在家中,面對的也是沙發等居家用品,每一個家庭的環境、居家用品也會有差別,不同組合產生的極端情況幾乎是無限的。

Tesla Bot還不能如汽車一般,在量產汽車上提供自動輔助駕駛功能,讓大量的客戶在駕駛過程中,幫助公司收集各種各樣的行駛路況數據,以訓練汽車感知系統。

在這種情況下,構建虛擬環境訓練似乎已經是必須的方案了。

此前特斯拉就展示了基於AI晶片Dojo,在雲端創建的一個虛擬城市交通系統。它能幫助特斯拉的自動輔助駕駛系統Autopilot訓練,以便應付更多極端情況。

顯然Tesla Bot也需要一個相應的虛擬訓練系統,幫助它識別不同的居家環境、傢俱用品、乃至根據不同情況作出不同反應。不過缺乏像汽車行駛一樣的真實環境訓練,在訓練速度乃至最終識別訓練結果上,終究會弱上一些。

其次,Tesla Bot和汽車相比,人機互動系統也有一些區別,汽車配備了中控大螢幕,而Tesla Bot僅臉部螢幕可以顯示訊息,這意味著它在互動方面更依賴語音。

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圖/ Tesla

在理解人類語言方面,各大語音助手都已經給出了答案,能用,但不能算特別好用。

更重要的是,人類的反應動作系統遠比汽車駕駛複雜,除了方向和速度,還需要保持平衡性,更別說跳躍等更精細的動作了,這也是雙足機器人遲遲未能落地商用的原因之一。

人形雙足機器人並不算新鮮,在Tesla Bot之前,波士頓機器人早就靠跳舞征服了觀眾,同樣是在今年8月,波士頓動力公司還分享了人形機器人Atlas的跑酷影片。

突然間,兩台Atlas機器人跨越了一個又一個木箱,在影片最後甚至來了個標準的後空翻。

如此精彩的動作也為它贏得了掌聲,影片播放量很快突破了600萬,讚數超過19萬,但即便是如此強大的Atlas,被廣泛認為是全球最先進的機器人公司波士頓動力,也從未公佈人形機器人Atlas的商用計劃。

在波士頓動力公司的官方網站上,明確地寫著Atlas是一個推動技術發展的研究平台。

為什麼會這樣?

技術限制是首要原因,即便是最新的Atlas機器人,完成跑酷動作時仍然需要技術人員提前部署,「教會」它一些基礎動作,以便Atlas根據情況作出判斷,應該執行什麼樣的操作。

要知道早在2016年Atlas就具備了現在新能源汽車上常見的雷射雷達,也配有相應的識別演算法等,但要讓機器人理解動作,做出反應仍然是一件困難的事,這也讓它難以應用到更多領域。

人形機器人能做到的事物有限,也就無可避免地難以商業化,甚至於波士頓動力公司都幾度賣身,Google、日本軟銀、現代都曾是波士頓動力公司的掌控者。

目前波士頓動力公司商用的產品,還是像四足狗型機器人Spot這樣的產品,一來四足設計具備更好的穩定,二來相對簡單的體型也讓它能適應工業環境當中。

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圖為波士頓動力的四足機器人「Spot」。

將電影中的人物「造」出來

迪士尼倒是為人形機器人找到了一個合適的商業應用領域——將電影中的人物「造」出來,今年4月份,迪士尼展示了旗下幻想工作室的最新進度,他們將漫威中的人物Groot製造了出來,並試圖讓這些機器人演員成為遊樂園的互動設施。

由於市場上並沒有現成的方案,迪士尼甚至請來了打造初代Atlas機器人的 LaValley,經過近三年的研發,終於製造出了一位機器人演員Groot。

根據迪士尼展示的影片,機器人Groot就像是真的從電影裡走出來了一樣,雖然步伐並不算快,但很穩定,甚至還和人們打起了招呼。

只不過Groot機器人也有著明顯的限制,比如它身後的控制線,又比如僅有45分鐘的續航時間。

迪士尼也表示還會繼續研究,後續會推出相應的更新產品,但人們什麼時候能見到,仍是未知數。

Groot
Groot。
圖/ ifanr

這樣看來,儘管特斯拉在感測器、AI識別乃至晶片領域均有不錯的積累,但要在一年內超越波士頓動力Atlas機器人,實現如馬斯克所言的「能做家務的人形機器人」,恐怕還是極其艱難的。

別對Tesla Bot抱太高期待

激進宣傳幾乎已經成為了特斯拉的傳統了,從FSD(全自動駕駛系統)到特斯拉無聊隧道,甚至是這次的Tesla Bot,馬斯克在初次談論它們時都給出了一個相當宏偉的目標。

這為特斯拉乃至馬斯克帶來了極高的關注,甚至形成了一種宗教化崇拜,愛范兒在之前的文章中就提到了:

「拜馬斯克教」是一種新的個人崇拜,他們崇拜的不只是馬斯克出類拔萃的個人能力、成績斐然的履歷,而是馬斯克創造出的使命感,環保、探索外太空等等項目讓他與「人類進步」的場景綁定了一起,這種使命感讓他的粉絲相信,支持馬斯克就是與崇高的人類進步站在了一起。

但並非所有宏大目標都能實現,在特斯拉AI日最後的採訪過程中,馬斯克對於自動駕駛的態度就不那麼激進了,甚至表示:
「我相信未來汽車肯定都會有自動駕駛能力,但是還需不需要駕駛員呢?大概還是需要的,就像在汽車時代,其實馬車也存在一樣。」

而無聊隧道實現半小時從洛杉磯到達舊金山的創意發想也落了空,如今它只不過是一條1.29公里長的汽車載運隧道而已。

更重要的是個人崇拜並不總是帶來正向的結果,早前就有人認為馬斯克間接操縱了比特幣價格,起初鼓吹比特幣引得不少人入局,後又表示比特幣生產並不環保而放棄比特幣,導致價格下跌。

狗狗幣(Dogecoin)的案例則更為直接,有人利用馬斯克的個人崇拜建構騙局,通過網路廣告引誘人們向指定帳戶支付狗狗幣,宣稱支付後就能獲得馬斯克補貼的雙倍狗狗幣獎勵。

實際上這只是釣魚廣告而已,人們並不能收到雙倍獎勵。這也讓不少人對馬斯克產生了懷疑,他似乎只是在營銷自己、營銷公司。

Tesla Bot同樣引來了不少懷疑,The Verge甚至在文章中稱它是個笑話,在他們看來這只不過是馬斯克用來分散人們注意力的方式。

前段時間特斯拉就因安全事故,引起了美國汽車安全監管機構的注意,甚至開啟了對特斯拉輔助駕駛系統Autopilot的安全調查。

建構一台真正可用的人形機器人遠比想像中難,波士頓動力從初次展示Atlas到現在已經持續研發了8年,卡內基美隆大學電氣和計算機工程的教授 Raj Rajkumar 在接受路透社採訪時也表示:「我可以肯定地說,地球任何一家公司都需要花費10年,才能讓人形機器人為你去便利店跑腿。」

有一家新公司願意投入到人形機器人領域當中自然是一件好事,但不可忽視的是這仍然是一件極為艱難的事,基於馬斯克和特斯拉在以往諸多項目過度誇大的表現,或許我們應該對Tesla Bot機器人持保留態度。

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本文授權轉載自:愛范兒

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責任編輯:傅珮晴

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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