特斯拉为Optimus建造“机器人学校” 马斯克称训练人形机器人就像养育孩子

特斯拉正在为旗下人形机器人Optimus打造一套特殊的训练体系。与传统机器人依靠预设程序执行任务不同，特斯拉希望让机器人通过观察、反复练习和自主探索，逐步掌握现实世界中的各种技能。

当地时间10月21日，在特斯拉2026年第三季度财报电话会议上，CEO埃隆·马斯克透露，公司正在建设名为“Optimus Academy”的机器人训练体系，并计划制造约1万至2万台机器人，让它们通过自主练习生成训练数据。

马斯克将这一过程比作养育孩子：孩子通过观察、尝试和玩耍逐渐学会各种技能，机器人也需要类似的学习过程。

为什么要给机器人办一所“学校”？

对于自动驾驶汽车，特斯拉可以利用庞大的车辆规模收集道路数据，持续改进自动驾驶系统。

但Optimus面临不同的问题。

汽车主要在道路环境中运行，特斯拉能够从实际驾驶过程中积累大量数据。而人形机器人需要处理的任务更加多样，包括搬运物品、使用工具、操作设备，以及在不同环境中完成复杂的动作。

机器人不仅要识别物体，还必须理解如何与物体发生交互。例如，看到一个杯子并不意味着机器人就知道如何稳定地拿起它；识别出一件物品，也不意味着机器人能够准确判断抓取位置、施加合适的力度并安全地完成搬运。

这些能力需要大量实践数据支撑。

马斯克表示，特斯拉需要制造足够多的Optimus，让它们练习各种任务，并通过训练过程中产生的数据不断改进后续模型。

从观察人类到机器人自主练习

特斯拉披露的训练思路，可以概括为两个阶段。

第一阶段：观察人类学习任务。

机器人首先通过人类示范学习动作和任务的基本流程，建立对现实世界及操作方式的初步理解。

第二阶段：通过自主练习不断改进。

在掌握基本技能后，机器人需要亲自执行任务，从结果中发现问题，再调整动作。特斯拉计划通过大规模练习，让机器人持续积累经验。

这种训练方式被称为“自我练习”（Self-play）。在机器人领域，它并不意味着机器人只是在玩游戏，而是通过反复执行任务、获得反馈并优化策略来提升能力。

特斯拉还计划结合仿真环境与真实世界中的训练，形成持续迭代的训练循环。

马斯克认为，只有让Optimus在足够大的规模上进行练习，才能帮助它更好地应对真实环境中的任务。

1万至2万台机器人，意味着什么？

马斯克提出，特斯拉可能需要制造约1万至2万台机器人，以满足Optimus的训练数据需求。

这一数字体现出具身智能与传统软件训练之间的重要区别：机器人需要与物理世界互动，单靠互联网上已有的文本和图片，难以完整学习现实任务中的动作、力度、空间关系和操作结果。

大量机器人可以并行执行不同任务，积累更多操作经验。不过，机器人数量本身并不等于有效训练数据的数量。任务设计、数据质量、训练效率以及不同机器人之间能否共享经验，同样会影响最终效果。

特斯拉希望通过这种规模化训练，形成一个持续改进的循环：机器人越多，能够积累的练习数据就越丰富；训练数据进一步改善模型，再帮助机器人完成更多任务。

这一思路与具身智能行业普遍面临的数据瓶颈直接相关。

特斯拉已经启动Optimus初期生产

在同一场财报电话会议上，马斯克还表示，特斯拉已经在美国加利福尼亚州弗里蒙特工厂启动Optimus高产能生产线的初期生产。

他称，公司已经将大部分规划中的年产百万台生产线设备运抵弗里蒙特，但要达到每周生产2万台、即年化约百万台的速度，预计还需要至少一年，甚至更长时间。

马斯克同时提醒，机器人生产仍面临大量工程挑战，产品设计也还在持续完善。

其中，机器人灵巧手是重要难题之一：既要足够耐用，承受长期反复操作，又要具备足够的灵敏度，以便拿起易碎或形状复杂的物品。此外，让人工智能可靠地处理开放式、非预设任务，也仍然需要持续研发。

特斯拉预计在2027年底前开始向外部企业交付Optimus。

人形机器人竞争，正在转向训练体系

过去，人形机器人行业的关注点主要集中在运动能力、机械结构、灵巧手和硬件成本上。如今，如何获得足够多的真实任务数据、如何训练机器人自主完成工作，正成为另一条关键竞争路线。

与大语言模型可以利用海量互联网文本不同，机器人需要学习的是现实世界中的动作与结果之间的关系。一个模型即使能够准确描述如何拿起物品，也不代表它已经具备稳定完成这一动作的能力。

特斯拉建设Optimus Academy，正是试图通过规模化制造和训练解决这一问题。

不过，训练体系的建立并不意味着机器人已经能够熟练完成所有任务。从训练场中的重复操作，到真实工厂里的稳定运行，仍然需要经过可靠性、安全性和长期使用效果的检验。

未来，谁能够更高效地积累真实世界数据，并将数据转化为稳定、可迁移的操作能力，谁就有可能在人形机器人走向规模化应用的过程中占据优势。

责任编辑：李斌

文章来源：http://www.anfangnews.com/2026/1024/16765.shtml