对话陶琳:特斯拉如何应对中国的“卷”
创始人
2026-02-09 11:41:12
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特斯拉全面详解为何“反直觉”。

凤凰网科技 出品

作者|于浩

编辑|董雨晴

2026年初,特斯拉正站在一个巨大的转折点上。

在2月6日下午的一次媒体沟通会上,特斯拉全球副总裁陶琳面对包括凤凰网科技在内的中国媒体,试图厘清这家公司在喧嚣竞争中的真实底色。在外界看来,特斯拉正经历一场“反直觉”的冒险:当全球车企疯狂卷 SKU、卷 800V 高压平台、卷沙发大彩电时,特斯拉却显得异常冷峻——它在精简车型,并把每年超过 200 亿美元的资本支出砸向那些看不见的算力中心、人形机器人和能源网络 。

“特斯拉已不再仅仅是一家电动车公司,而是转型为以 AI、机器人和能源为核心的科技企业。”陶琳在采访中直言 。

这是马斯克“第一性原理”的又一次大规模迁徙:当物理世界开始被 AI 接管,汽车不再是唯一的终点,而是一个移动的 AI 载体。

产品层面拒绝“伪需求”

2025年,特斯拉的交付量出现了波动,这让不少分析师感到担忧。但在陶琳看来,这种波动并非需求萎缩,而是由于车型换代前的“产线阵痛”。

“2025年交付量的波动,是因为 Model Y 焕新阶段,全球四个工厂产线进行切换,都不是满产。”陶琳解释道 。仅上海超级工厂,在下半年进行 Model Y L 的产线切换压力下,依然交付了超过 85 万辆 。

面对国内新势力动辄“一月一款新车”的打法,特斯拉始终坚持极简的 SKU 策略。这听起来非常“反直觉”。

“一家公司的资源是有限的,它不是无限的,所以必须把资源花在最紧要的地方。”陶琳指出,做更多款车型在特斯拉看来是“没有意义的” 。每一个新增的 SKU 都要分散大量的资源和精力,而这些往往只满足了短暂的需求。

陶琳举了一个例子:很多家庭为了满足“两个安全座椅加一个成人”的三排需求,不得不放弃特斯拉去购买大型 SUV 或 MPV。但在特斯拉看来,这可能是一个即将被技术抹平的“伪需求”。

“假设我们的车可以全自动驾驶,你这个时候就不会把安全座椅放在第三排。” 这种“为了未来牺牲现在”的决策逻辑,贯穿了特斯拉的产品定义。特斯拉认为,当自动驾驶时代到来,如果不具备全自动驾驶能力,现有的再多 SKU 也是没有意义的 。

在技术路线上,特斯拉同样表现出一种“技术极客”的固执。面对行业热炒的 800V 高压快充,特斯拉迟迟没有全线跟进。

“特斯拉是一个技术驱动的公司,所有的这些技术我们都有储备,都能做得出来。”陶琳回应道,之所以没有盲目跟进,是因为特斯拉追求的是综合体验的最优解。

“你如果车端做到 800V,你的充电(桩)还是不能全部都是 800V,实际上种意义上是让(消费者)买单一个并不是真的能够用上的功能。” 陶琳认为,目前的 V3/V4 超充配合特斯拉的 BMS(电池管理系统),在 15 分钟内能充 320 公里,这在现有的基础设施下已经达到了体验的平衡点 。

相比于参数上的军备竞赛,特斯拉更看重底层的技术革新。例如 4680 电池的干法电极工艺。陶琳确认,这项传闻已久的技术“是真的”,并且已经实现了量产 。

“它会直接造成 4680 电池变得更便宜,性能会提升。” 这种在几年前就开始布局的工厂和工艺,才是特斯拉眼中的“核心技术”。

虽然外观看似没有大改,但特斯拉通过OTA在疯狂迭代。数据显示,过去四年,特斯拉进行了 58 次OTA,新增了超过 105项重要功能。

“我们的车是全自研的,动力系统、底盘系统、热管理、BMS、辅助驾驶、主动安全,其实全部都是自研。” 全栈自研带来的优势是系统的高度集成和长久的生命力。陶琳自信地表示,即便是开了七八年的特斯拉,屏幕依然不会卡顿,因为其背后是一套工业级的电脑交互系统,而非简单的消费级平板。

FSD是纯视觉路线的胜利与中国市场的“最后一块拼图”

如果说汽车是硬件载体,那么 FSD(智能辅助驾驶能力)就是特斯拉的灵魂。截至 2026 年 2 月,特斯拉 FSD 的全球累计行驶里程已突破 120 亿公里(75 亿英里) 。

关于 FSD 何时进入中国,市场传闻已久。陶琳虽然没有给出确切的时间表,但给出了明确的信号:“我们并没有浪费任何的时间,就像一个孩子或者演员,他在没有对外亮相的时候,他的练功其实并没有耽误。” 。

她透露,特斯拉已经在中国建立了训练中心,并组建了专门的团队 。目前的准备工作正在积极推进中,“一旦可以亮相的时候,它其实会是一个在那个阶段应该有的最佳状态。” 对于数据安全的担忧,陶琳明确表示,特斯拉严格遵守中国法律法规,“我们的辅助驾驶不需要数据出境……我们在中国也有训练中心。”

外界普遍担心,特斯拉在美国训练的 FSD 能否适应中国复杂的路况?陶琳对此非常有信心,因为特斯拉走的是“视觉+端到端”技术路线。“我们在美国得州的这个训练中心,它训练出的这个智能辅助驾驶系统,它是可以适应全世界的路况的。”

陶琳解释道,对于 AI 来说,99% 的驾驶场景(如物理规律、车辆动态、复杂交互)是全球通用的。中国市场的特殊性(如特殊的红绿灯、路标)只占很小一部分的“调优”工作 。

“对于 AI 来讲,它翻译就是看懂中文的标识……它是一个非常有限的数据。它用很短的时间就可以掌握。”这意味着,特斯拉不需要像本土车企那样依靠大量堆砌本地车队来“扫图”,而是直接降维打击——将一个已经拥有 120 亿公里经验的“老司机”带入中国,只需要告诉它中国的交通规则即可。

在沟通会上,陶琳表示:特斯拉愿意将 FSD 授权给其他车企。“特斯拉是一个 open 的公司,我们的自驾系统将来也是可以开放给其他的车去使用的。” 。

这一逻辑与特斯拉开放超级充电桩如出一辙。陶琳认为,自动驾驶的研发门槛极高,需要几百亿美元的投入和海量数据,绝大部分车企并不具备这个能力 。

“不可能说那些车就变成没有智驾、裸奔的车。”通过将特斯拉的智能辅助驾驶系统经过适配部署到其他品牌车辆上,可以加速全社会的自动驾驶进程。虽然目前尚未有具体落地的合作,但这种“开放”的态度表明,特斯拉意图成为自动驾驶时代的“基础设施提供商”。

Robotaxi将颠覆出行

在 FSD 逐渐成熟的基础上,特斯拉的 Robotaxi(无人驾驶网约车)业务也在逐渐揭开面纱。

不同于现有的改装车,特斯拉的 Cybercab 是一款全新设计的车型。“它就是一个没有方向盘的车,是全自动驾驶的。” 这种设计不仅是为了激进,更是为了极致的成本控制和效率。陶琳透露,这款车将采用新的合金材料和模块化生产方式。

陶琳认为,Robotaxi 的出现将极大地改变人类的出行经济学。

“它其实会取代很多的公共交通,因为随着自动驾驶,人力成本不用了,然后车的折旧成本也会大幅度增加(摊薄),每公里的出行成本可能会比你坐公交地铁还便宜。”由于车辆可以 24 小时运行,不需要停车位,这将释放大量的城市空间,并解决“最后一公里”的问题 。

尽管技术已经具备,但特斯拉在推广 Robotaxi 时显得格外谨慎。目前,Robotaxi仅在美国得州、旧金山湾区等限定区域进行无人监管的运行测试。

对于为何不立刻像 Waymo 那样大规模铺开,陶琳用“婴儿学步”来比喻:“当这个小孩刚学走路的时候,你走每一个地方你要确保他走得好。一旦他像你今天这样,你走哪去都可以随便走。” 。

特斯拉的目标不是在几个城市通过“特批”来运营,而是要验证系统的绝对安全性,从而实现指数级的全球爆发。

特斯拉人形机器人会重构物理世界的供应链

如果说 FSD 和 Robotaxi 还在汽车产业的范畴内,那么特斯拉人形机器人 Optimus(擎天柱)则是特斯拉迈向“通用人工智能机器人”公司的关键一步。

2026 年,特斯拉计划实现 Optimus 的量产。但陶琳坦言,目前行业仍处于早期阶段,真正的难点在于硬件上的“灵巧手”。

特斯拉即将推出的第三代机器人,重点突破的就是手部的触感和关节灵活性,使其真正接近人手的能力 。

为了造出 Optimus,特斯拉不得不从零开始建立一条全新的供应链。

“它其实没有一个成型的机器人供应链,有些东西市场上可能还没有,你还要自己重新去研发,然后再去制造。”

陶琳将这一过程比作百年前福特建立汽车供应链。目前,特斯拉的机器人零部件主要依靠自研和全球采购,并没有现成的体系可供依赖 。

“我们一旦开始实现了量产,也就意味着全世界范围之内就有了一个初步的机器人供应链。” 这或许是特斯拉对工业界最大的贡献——它将带动一整条全新的高精密制造产业链。

对于 Optimus 的应用场景,特斯拉拒绝将其局限于“工业”或“服务”一个领域。

“我觉得机器人,没有必要分你是工业级的还是其他级的。简单来讲,这个人放在这里,你今天训练他去工厂他就去工厂,你明天训练他去家里他就去家里。”

这种“通用性”来源于特斯拉统一的 AI 大模型。无论是车(Robotaxi)还是人(Optimus),它们共用同一个大脑,只是执行终端不同 。

采访的最后,话题回归到了特斯拉的终极愿景。在马斯克的新书中,汽车的篇幅似乎在减少,而 AI 和能源的比重在增加。

陶琳对此回应道:“车在相当长的一段时间之内,还是非常重要的 AI 载体,但我们不是一个纯车厂。”

特斯拉正在下一盘大棋:通过光伏和储能解决能源获取问题 ,通过 FSD 和 Robotaxi 解决物理移动成本问题,通过 Optimus 解决劳动力短缺问题。

“我们人类的经济发展是随着我们的活动半径而展开的,假设车可以自动驾驶,我们整个人类的经济活动就会更加繁荣。”

2026年,对于特斯拉来说,是验证这套“AI物理世界”底层逻辑是否跑得通的关键之年。正如陶琳所说:“我们用自己的各种各样的方式去推动这个行业发展的更快,告诉大家这条路是可以走的。”

来源:凤凰网科技

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