# 2023 Investor Day｜Tesla > - 原标题：2023 Investor Day | Tesla - 时间：2023 年 - 频道：Tesla - 网页版：https://elon.qiaomu.ai/ep/2023-investor-day-tesla/ - 精读字数：约 17188 字（阅读约 38 分钟） > 本文为 elon.qiaomu.ai 基于原始视频与文稿的 AI 改写中文精读，非官方翻译；引用请注明出处并链接网页版。 全球一次能源消费里，80% 以上来自化石燃料。这些能量最终只有三分之一变成了有用的功或者热。剩下那些，在开采、精炼、运输、燃烧、怠速的过程中，散成了废热。 这是特斯拉 2023 投资者日开场摆出的第一个数字。马斯克和动力总成与能源高级副总裁 Drew Baglino 一起讲了将近四十分钟，想说明一件事：把整个地球切换到可持续能源，需要的总能量比现在少一半。 他们算了一笔完整的账，从太阳能板需要多少土地，到挖矿会不会掏空地球，再到十万亿美元的投资到底算不算大。结论是：**这条路径在物理上是通的，在资源上是够的，在钱上也不算夸张。** 这场发布会的信息量太大了。从电池化学到工厂节拍，从 48 伏低压架构到人形机器人的执行器，二十几位高管轮番上台。下面按主题拆开讲。 ## 燃烧这件事，浪费了地球一半的能源 先看马斯克反复强调的那个效率问题。 一辆汽油车，汽油里的能量只有不到三分之一转化成前进的动能，其余变成热量散掉。如果算上把石油从地里抽出来、炼成汽油、再运到加油站的能耗，最后真正推动车往前走的能量，不到原油总能量的 20%。 所以，当有人估算"让全世界完成电动化需要多少能源"时，往往直接拿今天的化石能源消耗量当基数。这个基数本身就虚高。电气化经济在每一个环节都更省：发电端效率高，输电损耗小，电机把电能转成动能的效率超过 90%。 169 拍瓦时（PWh）的年一次能源消费，换成全电气化文明，能量需求直接砍半。Baglino 说这个假设甚至偏保守： > 在电气化经济里，你需要的能量大约是燃烧经济的二分之一。我们做假设时尽量合理，不做过分的乐观估计，实际上略微悲观了一点。真实的数字可能比一半还好。（Drew Baglino） 这场发布会的核心论点：问题比很多人想象的更容易解决。马斯克说了一句很直白的话： > 大多数我认识的聪明人都看不到这条清晰的路径。他们认为不存在通往可持续能源未来的路，或者至少在我们目前的人口规模下不存在，或者我们得诉诸某些极端手段。这些都不是真的。（马斯克） ## 十万亿美元，摊到二十年是全球 GDP 的 0.5% 整套方案需要的储能是 240 太瓦时（TWh），车用电池和电网级固定储能合计。配套的发电功率约 30 太瓦。 Baglino 说，他们内部按实际制造成本算出来的资本支出大约 6 万亿美元，对外公布时上调到了 10 万亿。这个数字覆盖采矿、精炼、电池工厂、回收、整车工厂，所有环节。 听起来很大。放进全球经济的尺度里：全世界一年的经济总量接近 100 万亿美元。这笔钱分十年花，占全球 GDP 的 1%；分二十年花，占 0.5%。 换个角度更直观。全球每年投在化石燃料基础设施上的钱，比建这套可持续能源体系所需的还多 40%。**继续维持旧系统，账面上比换一套新系统更贵。** 土地也不是问题。风光发电需要的土地不到地球陆地面积的 0.2%。今天全球集约农业用地是陆地面积的 12.5%，相差一个数量级以上。这些地可以放在人口稀少的荒漠地区，不需要占用农田、森林或者生态保护区。 马斯克补了一个常被忽略的物理事实：太阳辐射到地面的功率大约是每平方公里一吉瓦。乘个四五倍换算成连续功率，需要的太阳能板面积比大多数人直觉里的要小得多。风电场还能和光伏叠在同一块地上，等于土地利用率翻倍。 ## 挖矿会变少，这件事和大多数人的直觉相反 转向可持续能源，大家第一反应是要挖更多矿。Baglino 在台上专门强调了两遍： > 最终，为了建成这套经济，我们要开采的矿石比现在的化石能源经济更少。是更少，不是更多。（Drew Baglino） 今天全世界每年从地下挖出的矿石大约 680 亿吨。切换到可持续能源之后，化石燃料那部分开采完全消失，替换成电池、电机、光伏所需的金属。总量反而下降。 具体到锂，马斯克说了一句容易让人吃惊的话：美国的锂储量，足够把全地球的车都电动化，前提是美国是唯一的锂产地。锂是地球上最常见的元素之一。 真正的瓶颈在精炼。把锂矿石变成电池级的氢氧化锂或者碳酸锂，这一段的产能全球都不够。所以特斯拉自己在德州科珀斯克里斯蒂建了一座年产 50 吉瓦时的锂精炼厂。 镍是最麻烦的一个。按他们的测算，需要动用全球已知镍储量的 30% 左右。但镍只用得着在飞机、远洋船、超长续航的车和卡车这些地方。承担电动化主力的，是铁基电池。铁是地球质量里占比最高的元素，第二位是氧。马斯克开玩笑说，地球本质上就是一颗生锈的泥球，铁不可能用完。 还有一个容易被忽略的变量：回收。等这套体系建成，电池开始循环利用，每年需要新挖的矿石量会再下降一个数量级。 ## 五个领域，几个和直觉不一致的判断 Master Plan 3 把工作分成五块：用可再生能源重造电网、全面转向电动车、用热泵替代建筑和工业供暖、用高温储热和少量绿氢解决重工业、给飞机和船舶找可持续燃料。 几个细节值得单独拎出来。 **热泵是投资回报最低垂的果实。**目前热泵只满足全球 10% 的建筑供暖需求，年装机增长 10%。它能覆盖 200 摄氏度以下的所有应用，能耗只有传统供暖的三分之一。原理上，热泵不产生热，它搬运热，本质是一台反向运行的空调或者冰箱。全球变暖背景下，这件事的性价比高得离谱。 马斯克被问到会不会做家用热泵，回答是"也许吧，说不定"。 **重工业需要另一种解法。**超过一半的工业用热在 400 摄氏度以上，水泥、钢铁、化肥、化工、塑料、金属精炼普遍需要 1500 摄氏度。光伏和风机发出来的电不能直接烧，所以要专门设计电加热设备。碳和石墨能稳定到 2800 摄氏度，碳化硅这类材料可以覆盖 1500 摄氏度。思路是在可再生电力富余的时段制造并储存热量，然后 24 小时不间断地把热量送进工业流程。 **氢只用在必要的地方。**今天全球有约 1.2 亿吨氢来自化石燃料，主要用于炼钢和化工。绿氢可以直接还原铁，替代高炉。马斯克对氢燃料车的态度一如既往： > 我的个人观点是，氢在交通领域不会有什么实质性的用途。如果你要用化学燃料，应该用甲烷，而不是氢。氢只在工业流程里是必需的，而且它基本上就是电解水，这个技术已经做了几十年了，不是什么火箭科技。（马斯克） 他顺带讲了个有意思的推论：火星大气是二氧化碳，地表到处是水冰，把 CO2 和 H2O 变成 CH4 和 O2，加电就能完成。所以连火箭理论上都能"电动化"，燃料在别处用绿电制好就行。 **船比飞机好办。**航运占全球碳排放的 3%。磷酸铁锂电池的能量密度已经足够支撑长途货轮全面电动化。飞机短途今天就能做，长途需要重新设计机体架构，把电池做成结构件，配上大约 450 瓦时每公斤的电池。这个能量密度今天市面上买得到，只是贵，价格会降下来。 从增长倍数看，需要的扩张并不夸张。风光装机需要增长约 3 倍，太阳能 2022 年的部署增速已经是同比 50%。电动车需要增长 11 倍，而 2022 年全球电动车产量同比增长 59%，市场份额首次突破 10%。储能方面，特斯拉自己的储能业务从 2016 年至今复合年增长率是 65%。 ## 造车流程：从流水线到"拆箱" 第二部分由设计负责人 Franz von Holzhausen 和车辆工程高级副总裁 Lars Moravy 主讲。两人合作了十三年。 Franz 回忆 2008 年刚加入时的情形：那时候特斯拉没有工厂，设计团队只有几个人，工程师也没几个。正因为什么都没有，设计反而主导了所有讨论。七座轿车怎么塞进一个轿车车身、门把手怎么藏进车门里、中控放一块巨大的触摸屏，这些在今天看来平常的东西，当时都是从这里出来的。2013 年 Model S 拿到《Motor Trend》年度车。 但那个流程是线性的：先设计，再工程，最后才想怎么造。Lars 形容当时是"一边开飞机一边装翅膀、造发动机"。等到 Model 3，三个团队终于能同时工作，中途却把制造流程改成了全自动化，结果撞进了"生产地狱"。 Lars 说了一句很实在的话：把一个本来按手工装配设计的零件拿去自动化，难度高得离谱。弗里蒙特工厂拆掉了很多失败的自动化设备，也有少数活到了今天，而且跑得比当年还快。 到了 Cybertruck，顺序反过来了。先定制造工艺，材料决定设计。冷轧不锈钢不能按传统方式冲压成曲面，只能做很线性的折弯。这反而带来了两个好处：不用冲压，不用喷漆，工厂占地一下子小了很多。 传统汽车工厂的一百年没怎么变过。冲压、焊成白车身、喷漆、总装。Lars 在台上放了一段动画演示这个流程，然后吐槽：先把门装上，喷完漆再把门拆下来，人从门洞里钻进去装内饰，装完再把门装回去。整个过程里，车大部分时间在被搬来搬去，什么也没干。 > 挺有意思的是，丰田最近把 Model Y 的总装称为"工程艺术的杰作"。这话让人受宠若惊，但在特斯拉，这还不够好。（Lars Moravy） 新的思路叫"拆箱式装配"。车的六个面分别独立制造、独立喷漆、独立测试，最后只拼一次。内饰从上方或者下方整体送入，机械臂和人都有充分的操作空间。Lars 给的数字是：操作密度提升 44%，时空效率提升 30%，工厂占地减少 40% 以上，成本最多降 50%。 他管这叫"二换一"：同样的产出，一半的投入。这也是马斯克在财报电话会上反复提的概念。 下一代车长什么样，两人都守口如瓶。Franz 只说"你们得相信我们，我们一直以来都在交付令人兴奋的产品"。 ## 下一代动力总成：稀土归零，碳化硅减 75% 动力总成负责人 Colin Campbell 上台先秀了一把：Model S Plaid 超过一千马力，单位重量功率和喷气发动机相当。同级别电动车里，特斯拉的能效高出 25% 到 30%。 他讲的重点是一个词：效率，但含义比"省电"宽得多。Model 3 和 Model Y 的动力总成从 2017 年量产至今，同样功率下驱动单元轻了 20%，重稀土用量减少 25%，而制造它的工厂面积缩小 75%，成本降低 65%。 做到这些靠的是垂直整合。逆变器里的晶体管封装是自研的，散热能力是市面外购件的两倍，这意味着里面那块昂贵的碳化硅晶圆可以做得更小。控制这些晶体管开关的微处理器也是自研的，原本需要四颗芯片的工作，现在一颗做完，成本减半。 再往下是软件。电机里转子和定子之间的旋转磁场，特斯拉用自己写的仿真软件来算。市面上买得到这类工具，但自研的更快也更准，可以在几百万种设计方案里快速筛选。 这些积累都指向下一代动力总成。Colin 给出的三个数字是： - 碳化硅用量减少 75%，性能不打折 - 驱动单元成本降到 1000 美元左右，其他车厂离这个数字还很远 - 下一代永磁电机完全不用稀土 第三条尤其关键。全球能源转型会推高稀土需求，而稀土开采本身有环境和健康代价。做出完全不用稀土的永磁电机，等于把这个风险从供应链里彻底删掉。 新动力总成还兼容任何电池化学体系。这给了采购端极大的灵活性，哪种电池便宜、哪种供应稳定，就用哪种。 ## 48 伏：一个六十年没动过的数字 Pete Bannon 和 David Lau 讲的是看不见的部分：低压系统和软件。 2012 年的 Model S 有三百多个低压器件，从手套箱的灯到安全气囊、线控转向、线控刹车。线束是工人一根一根剪、压、插进连接器，手工活，容易出错，规模一上来就崩。 Model 3 开始自研控制器，线束比 Model S 少了 17 公斤。Lars 有个说法：谁能给车减掉一公斤，他就送一瓶好酒到工位上。这一项让他破费不少。 Cybertruck 上，85% 的控制器由特斯拉自己设计。下一代平台要做到 100%。 2022 年完成的另一件事是把铅酸 12 伏电池换成锂离子。Pete 说得很直白：这块电池的寿命和整车一样长，所以"没电打不着火"这件事可以从车上彻底消失。新的连接器不需要工具，维修更方便，装没装到位由软件验证。 然后是整车电压从 12 伏升到 48 伏。这个数字六十年没变过。车内用电功率一路上涨，已经需要承载 200 安培以上的粗线缆。电压提到四倍，同样功率下电流降到四分之一。线损和电流的平方成正比，所以损耗降到十六分之一。线更细，保险丝更小，控制器更小，散热器很多时候可以直接不用。 还有一个结构变化：控制器从集中式改为分布式。每个用电器接到最近的控制器，控制器之间用以太网通信。Cybertruck 上大部分横穿全车的线已经消失，下一代平台要彻底清零。 线少了，制造才可能自动化。48 伏真正的意义在这里：**它主要是为了把车造得更快更便宜，省电只是附带效果。** ## 软件定义硬件，数据定义设计 David Lau 讲的是软件和数据怎么反过来改变硬件设计。 他们发现一件小事：通过车联网数据看到，车主几乎从不打开天窗。于是天窗被取消了。这个决定做得很轻松。 更严肃的应用在碰撞安全。监管和消费者测试规定的碰撞工况就那么几种，特斯拉用车队回传的真实碰撞数据来设计约束系统，然后把每一次设计变更都在仿真里重跑一遍真实世界的碰撞。去年一项安全带预紧算法的改动，就是靠这些数据做出来的，最后通过 OTA 推给所有车，减少了实际事故中的伤害。 每天从车队收到的数据量：1.23 亿英里行驶，190 万次充电，还在涨。 他们把软件能力用在了制造上。Model 3 之后，装配线上的每一个连接动作，中央计算机会确认零件型号对不对、插到位没有、需不需要刷固件，然后跑一轮测试。发现问题立刻在屏幕上报警，同时通知后台，让人赶在下一道工序盖上去之前处理掉。 售后端也一样。车载诊断、对客户描述做自然语言处理、加上内部自研的工具，超过 33% 的服务需求可以自动完成诊断、排期和订件。 还有一个面向未来的铺垫：手机钥匙共享、账号配置云端同步、服务代步车自动加入客户账户。客户走到代步车旁边，车里的座椅、后视镜、电台、导航记录全是自己的。这套东西是给自动驾驶车队准备的：同步、权限、安全、隐私。 ## FSD：架构、数据、算力，三件事都得对 自动驾驶负责人 Ashok Elluswamy 2014 年加入，做这件事快九年了。 他先回答了那个必然会被问的问题：自动驾驶和可持续能源计划有什么关系？ 答案在资产利用率。今天的私家车一周只开十到十二个小时，剩下的时间都在停车场里贬值。自动驾驶真正跑通之后，同一辆车一周可以工作五六十个小时。整个社会的车队规模因此可以缩小，造车的压力也就小了。 他把这件事拆成三块。 **架构。**早期是单摄像头、单帧的神经网络，输出结果再用后处理拼起来。这套东西很脆，怎么也做不好。现在整个技术栈换成了多摄像头视频网络，八个摄像头的画面实时输入，输出一个统一的 3D 空间。障碍物、运动、车道、路口、红绿灯，都在这个空间里。车道之间的连通关系这类任务，用上了和大语言模型同源的技术：Transformer、注意力机制、token 的自回归建模。规划器也开始用神经网络，一个复杂路口的博弈被压缩进 50 毫秒的计算预算里，实时跑完。 **数据。**车队能提供数据是特斯拉的独特优势，但原始视频不能直接拿来训练，得有标注。人工标注撑不起这种规模的模型，所以建了一条自动标注流水线：把不同车辆拍到的片段拼成同一片区域的统一 3D 表示，车道、路沿、人行道、斑马线、路面文字全部重建出来。在此基础上还能做仿真，合成恶劣天气、极端光照，甚至改变其他交通参与者的"意图"，把现实中罕见的边角案例批量造出来。 他举了个具体例子。过去车辆会对路边停着的车误刹车，因为系统不确定那辆车会不会突然起步。解决办法是从车队里挖出 14000 段类似场景加入训练集，重新训练之后，网络学会了判断"车里没有驾驶员，所以它是停着的"，误刹车消失。 这个循环叫数据引擎：发现难例，挖掘数据，自动标注，加入训练，部署上车，再来一轮。每加一次数据，指标就往上走一截。 **算力。**车端计算机算力 150 TOPS。后台是一个 14000 张 GPU 的集群，30% 用于自动标注，70% 用于训练，配 30 PB 的视频缓存，正在扩到 200 PB。Dojo 上线后这些数字还会跳一大截。作为参照，光是前面提到的占用网络（occupancy network），训练就用了 14 亿帧。 成果：FSD Beta 已经推送给美国和加拿大几乎所有购买该功能的用户，大约 40 万人。车能自己完成转弯、识别红绿灯停车、避让其他交通参与者，把人送到目的地，全程仍需要监督。 Ashok 给了一个数据： > 我们观察到，使用 FSD 的用户已经比美国全国平均水平安全 5 到 6 倍。（Ashok Elluswamy） ## Optimus：车是轮子上的机器人，这是腿上的机器人 马斯克回到台上放了一段 Optimus 的视频。一年前的 AI Day 上，那台原型机根本不能动。现在它能在工厂里走，有多个副本，只是动作还谈不上优美。 他讲的核心优势只有一条：真实世界的人工智能。车是轮子上的机器人，Optimus 是腿上的机器人，同一套计算机和软件可以直接搬过去。 执行器全部自研。电机、齿轮箱、电力电子、电池包，一样外购都没有。马斯克说，他们本来以为市面上能买到现成的电机和减速器，找了一圈，发现没有任何一个能用在人形机器人上，一个都没有。于是设计 Model S Plaid 电机的那批人，转过来设计了机器人的执行器。 "特斯拉擅长为制造而设计，也擅长制造本身"，这句话在这件事上体现得最彻底。 至于规模，马斯克给了一个很马斯克的推演：人形机器人和人类的比例可能超过一比一。因为家庭有需求，工业有需求。到了那个阶段，经济学的定义会变得很奇怪。经济产出等于人均产出乘以人数，如果产出可以极高，人数不再受限，那经济的上限在哪里？ 他补了一句：这块业务目前是特斯拉最不被理解的部分，但长期看，价值可能显著超过汽车业务。 ## 充电网络：成本比同行低 20% 到 70% 充电基础设施负责人 Rebecca Tinucci 给了一组数据。2022 年特斯拉向车主提供了 9 太瓦时充电，一半以上来自家用交流桩。全球 8 万个充电点，其中 4 万个是超级充电桩。 过去十年，行业里没什么人愿意建充电网络，特斯拉自己建了。现在的结果是部署成本比替代方案低 20%，某些情况下低 70%。原因还是垂直整合：设备自己设计自己造，不同产品线共用零件，超充站自己安装自己运营。 最近的一个创新是把制造思维搬到了建站上。在纽约工厂里预先把四桩一组的单元装好，卡车运到现场，吊车吊装到位。这一招省了 15% 的部署成本，一个站点几天就能装完。 运营端的数字：过去几年每千瓦时成本下降 40%，站点利用率提升 30%，等待时间缩短一半。这两件事本来是矛盾的，能同时做到靠的是路径规划系统。别的车厂有车端数据，别的充电运营商有站点数据，特斯拉两边都有。导航会把车流引向空闲站点，避开拥堵。下一步要做到预测：根据正在驶向某个站点的车辆，提前判断那个站会不会排队。 开放网络是另一个方向。欧洲超过一半的超充已经向其他品牌开放，亚太从澳洲开始，北美前十个站点在发布会前一天刚刚开放。其他品牌的车主只要在特斯拉 App 里登录就能充电。硬件上加了"魔法底座"（Magic Dock）适配器，第四代超充桩的线缆也加长了，方便不同位置充电口的车。 还有一个长期的算盘：让充电需求和可再生能源的出力对上。加州的太阳能中午最猛，德州的风半夜最强。所以要在车辆白天停放的地方大量铺设低成本的交流慢充桩。这既是电网的需要，也是车主省钱的需要。 ## 供应链：完美只是及格 供应链负责人 Karn Budhiraj 和 Roshan Thomas 讲的这part，信息密度很高。 特斯拉的供应链不是纯粹的商业关系。有一个叫"供应商工业化工程"的团队，拿到一张图纸，把它变成量产方案，选设备，然后整个团队飞到供应商的工厂里住上几周甚至几个月，直到产线跑通、良率达标。这些人拿的是特斯拉的工资。 全球大约一万家工厂在为特斯拉供货，这些工厂的健康状况在仪表盘上实时可见。用 Karn 的话说，供应是"完美只是及格"的游戏。任意一个零件没到，产线就停，CEO 二十分钟内就会知道。 复杂度到底有多高？他举了车载电脑的例子。两块双面八层的电路板，一块是自动驾驶板，一块是多媒体板，中间夹着液冷散热器，密封成一个整体，刷好软件，作为一个零件号送进工厂。里面七千多个元件，产线上每 1.4 毫秒贴装一个，产线长度有一个足球场那么长。 这条线最初靠大量人工，跑顺之后开始减人，再往后是全自动，终极目标是关灯运行。 物流规模：去年一年从供应商运到工厂的托盘有 1600 万个，排起来能绕地球半圈。每周流转的电子元件 10 亿个，一年 220 亿。685 个服务中心需要准点收到零件。 过去三年他们经历了一整套灾难：疫情、各国封锁、西海岸港口拥堵、芯片短缺。港口拥堵时，船舶到港时间预测的准确率不到 35%，系统里 75% 的 ETA 是错的。芯片短缺时，特斯拉的产量在涨，整个行业在收缩。 应对办法有三个。一是深度介入二级、三级供应商，很多关系是十年前就建立的，出了事知道该找谁。二是双源、三源，45 个国家都有供应商。三是产能规划前置，二级供应商的产能必须比一级更早上线，三级还要更早。 芯片够不够用？Karn 算了一笔账。一辆搭载 FSD 电脑的特斯拉，硅含量是普通车的四倍。年产 200 万辆时，消耗约 70 万片 12 英寸晶圆当量。全球晶圆产能大约 1.35 亿片，占比不到 0.5%。 年产 2000 万辆时，假设完全不做架构简化，最悲观估计需要 800 万片，而届时行业产能预计到 2 亿片，占比不到 5%。所以，"特斯拉会把芯片行业吃垮"这个担心不成立。 还有一个案例值得单独说。热泵系统里的"超级歧管"，把 100 个零件、50 个密封界面、好几种制造工艺塞进一个篮球大小的体积里。这个零件在疫情最严重的时候量产，团队没法去供应商现场，只能远程管着全球一百多个零件。先做手工线，质量一塌糊涂；换半自动线，产能上来了质量还是不行；最后决定全自动化。 动工之前先在 3D 仿真里把整条线建了一遍，和供应商的厂房布局拼在一起反复迭代。结果八个月建成全自动线：人力减少 99%，原本需要 1000 人的产线现在只要 10 个人，缺陷率低于 0.05%，每 7 秒下线一个。厂房面积两个足球场。 Karn 说这就是他们打算推向整个供应链的思路。劳动力成本在涨，劳动参与率在降，人员流动率高，而自动化的成本十年内会降三倍。 ## 上海速度与 45 秒节拍 全球生产负责人、同时也是大中华区负责人的 Tom Zhu 讲工厂。 目前四个整车厂分布在三个大洲，制造员工超过 6.5 万人，总产能约每年 200 万辆。交付数字上，第一个一百万辆花了 12 年，第二个 18 个月，第三个 11 个月，第四个不到 7 个月。第四百万辆在发布会当天早上刚刚下线。 上海工厂从一片空地到投产用了九个半月，三个月后开始交付客户。怎么做到的？Tom 说他们找了经历过"生产地狱"的人复盘，把所有犯过的错误列出来避开。设计上做成一条直线，尽量减少上下坡和转弯，方便施工也方便生产。所有不必要的缓冲和冗余全部删掉。施工是自己人干的，从设计、工程到现场管理全部自有团队，这个团队后来还建了柏林、德州和内华达。 衡量工厂的两个指标：整体设备效率（OEE）和节拍。特斯拉的标准是 OEE 90%，节拍 45 秒，也就是每 45 秒有一辆车从总装线下线。 降本的办法还是那套顺序：删除、简化、加速、最后才谈自动化。上海喷漆车间发现 PVC 密封胶和面漆的烘烤温度区间有重叠，本来是两道工序两个烤炉，合并之后节拍缩短，能耗和碳排放各降 9%。弗里蒙特把 Model S 和 Model X 的车身、大灯做成共用的，减掉 40 个零件，节拍缩短 10%。柏林工厂在车间里铺了 5G 专网，解决了总装某道工序 90% 的超时问题，这套方案接下来会推到全球。 把所有工厂放进一个组织管理，好处是新工厂能直接复制老工厂的经验，爬产更快，质量更好，成本更低。 ## 干电极和两座材料工厂 Baglino 回来讲电池。 电池日上那个"从干粉直接变成电极膜"的视频，当时被调侃成变魔术。这次他说：没有勺子了。德州工厂里的干电极产线全自动运行，粉末和箔进去，涂层电极出来，单台设备的产能是当年展示设备的二十倍以上。 电池工厂的形态也在变。从 2170 圆柱电池到 4680，工厂的占地面积和体积缩小到五分之一。从弗里蒙特的试产线到德州，再改进一轮；到内华达还会再改进。背后是产品设计、制造设计、工艺设计、设备设计、厂房设计五个团队坐在一起做。结果是工厂体积小十倍，单位吉瓦时产能的资本支出大幅下降。 上游材料也在自己做。德州科珀斯克里斯蒂的锂精炼厂，年产 50 吉瓦时，从破土到开始调试目标十个月，十二个月内出产品。工艺用的是直接苏打灰浸出，跳过了酸焙烧，也就没有对应的废料问题。原料主要是锂辉石，也能处理其他来源。厂址离港口半小时，铁路直连。 旁边是年产 60 吉瓦时的阴极材料工厂，同样是十个月建成，第一条线的设备正在安装，下个季度开始调试。 Baglino 强调，特斯拉做这些是被迫的。这些环节本该由专业公司来做，但美国本土几乎没有大规模阴极材料产能，速度也跟不上。"如果别人能做，我们更希望别人做。我们做，是因为必须做。"而且一旦验证成功，这些工艺会分享给现有的供应商。 ## Megapack：一块电池怎么变成一座电厂 Megapack 业务负责人 Mike Snyder 讲储能。 产品已经迭代到第六代，Megapack XL，在加州拉思罗普工厂生产。全球 50 个国家部署了超过 16 吉瓦时的工业和住宅储能产品。XL 是能在公共道路上运输的最大最重的物体，再大就得封路办特殊许可了。所以他明确说：不会有 XXL。 产品设计上有一些很实在的细节。线槽直接集成在机柜底座里，现场不用再挖沟埋管，吊装到位就能接线，安装更快更便宜。电力电子部分是整个产品的核心，出厂就能接入世界上任何一个电网，同一个站点上的所有 Megapack 协同工作像一个单元。 能量密度是每英亩 300 兆瓦时以上，是典型燃气调峰电站的两倍功率密度。 特斯拉在储能和车辆上累计部署了 1.4 太瓦的电力电子设备，按功率算，比光伏和风电行业加起来还多。这些设备每秒开关成千上万次，因为核心是软件驱动的，能提供电网过去没有的功能。 一个例子是"虚拟电机模式"。它让电池储能电站通过软件模拟出一台巨大的旋转电机的惯性，抑制电网振荡，作用类似汽车的减震器。有一家电网运营商明确表示，如果没有这个功能，他们不会让电网在 100% 可再生能源下运行。 另一个是 Autobidder，自动能源交易平台。电池储能的运营极其复杂，每五分钟要做几百上千个决策，比光伏电站或者火电站复杂得多。市场上没有现成方案，特斯拉自己写了一个，在澳洲、德州、英国都是市场领先。 速度方面，拉思罗普工厂原来是一个百货公司的配送中心，不到 12 个月改造成世界级制造基地。项目安装速度四年提升四倍，总劳动量减少三倍。 再往下是分布式储能和零售电力。特斯拉电力（Tesla Electric）在南澳运营一个虚拟电厂，5000 户家庭的样本数据很能说明问题。如果这些家庭用默认电力服务，每月电费约 140 美元。如果他们装了光伏和 Powerwall 但不参与电力市场，电费降到 70 美元。如果由特斯拉的软件智能调度这些资产去帮助电网，不仅电费更低，还能反过来给客户付钱。 南澳 2022 年 70% 的电力来自风光，德州是 30%，加州是 35%。南澳代表的是未来。 德州今年夏天要推出的方案是：有特斯拉车的用户，每月 30 美元，夜间在家无限充电。德州的风电夜里最猛，让车主在夜里充电，对电网、对车主、对可再生能源消纳都是最优解。 ## 财务：50% 的成本削减和 60% 的 OPEX 削减 最后是 CFO Zach Kirkhorn。 Model 3 在 2018 年中达到每周 5000 辆的设计产能，之后成本又降了 30%。这中间的难点在于，降本的同时产品还得变好。今天下线的 Model 3 和 2018 年那批相比，改进项列出来是一长串。 下一代车的目标是成本再降 50%。上一次从 Model S/X 平台切换到 3/Y 平台，降的也是 50%。 降本不来自某一个地方。电池和动力总成、制造成本、其他项，三个桶大小差不多，每一块都得动。 更关键的是使用成本。按五年周期算每英里总拥有成本，包含融资、保险、电费、维护，美国市场的基础版 Model 3 已经低于丰田卡罗拉，而卡罗拉是全球销量最高的车型。下一代平台加上自动驾驶出租车版本，这个数字还会往下走。 运营费用这块，2018 年至今，非 GAAP 运营费用占收入的比例下降 60%，按每辆交付车算下降 75%。 销售及管理费用按每辆车算，比传统车企加上经销商网络低 60% 到 70%，折算成美元是每辆车几千美元的差距。这就是为什么 Zach 说他更关注营业利润率而不是毛利率。 这个变化不是自然发生的。Model 3 爬产到每周 7000 辆的时候，前端在生产地狱，后端同时在经历"后台运营地狱"。Zach 说，当时的目标是年产 2000 万辆，却在 7000 辆/周这个数字上挣扎，必须彻底重做后台系统。 他们的做法叫"特斯拉操作系统"：公司几乎所有的核心部门都改用自研软件。最近刚把第三方招聘系统换掉，用自己写的。理由是通用的第三方系统要花大量精力定制，自研的轻量工具只做需要做的事。 效果是，北美销售团队的效率比 2018 年提升四倍。保险业务完全垂直整合，自有代理、自理赔软件、自配理赔人员。财务团队提交 10-Q 和 10-K 的速度，在全球市值前 20 的公司里排得上最快的那一档。 要达成 2000 万辆年产能加 1 太瓦时储能，累计投资估算下来，公司历史上已经花了约 280 亿美元。Zach 认为这个总数相对野心来说不算大，靠 2022 年的运营现金流加上适度增长就能覆盖。 资本配置的顺序也很清楚：日常运营周转、下行保护、增长投资、机会性投资、最后才是回购或者分红。 ## 墨西哥工厂，和 Q&A 里的几个真实回答 发布会最后一个环节，马斯克宣布下一个超级工厂建在墨西哥蒙特雷附近。他特意强调，所有现有工厂都继续扩产，墨西哥是增量，不从任何地方搬产能。 Q&A 部分有一些不含糊的判断，值得单独拎出来。 **需求被什么卡住。**马斯克说了一句被引用很多次的话： > 人们想拥有一辆特斯拉的欲望极其强烈，这一点是压倒性的。限制因素是他们的支付能力，不是他们想不想要。在这个房间里的人很容易忽略这一点。如果你的收入远高于一辆车的价格，你看的是性价比，根本不会考虑买不买得起。但对绝大多数人来说，这是支付能力的问题。（马斯克） 他还提到一个实测结果：特斯拉过去不确定价格弹性有多大，试下来发现小幅降价对需求的拉动非常明显。 **造车难在哪。**马斯克说最难的是造车和配套的整个供应链。零件少一个，不管原因是地震、洪水、火灾还是别的什么，整条线就停。有人问为什么不都做三源，他的回答很直接：三个引擎的飞机，任何一个失效都会坠毁。大件没法三源，只能接受一定程度的产能冗余和加急成本。 他顺带解释了为什么电池要故意做多：电池产能低于整车需求，工厂就会停。多出来的电芯怎么办？拿去做 Powerwall 和 Megapack，储能产线的产能调节比整车线容易得多，而且 Megapack 的需求几乎是无限的，资本支出又比整车厂小得多。 **双向充电为什么一直没做。**特斯拉过去不太积极，被问到原因，回答是：这件事一直没排上优先级。接下来两年电力电子全面换代，会把双向功能带进所有车型。但马斯克补了一句实际考虑：除非家里有 Powerwall，否则把车当电源用意义不大，因为车一拔，房子就黑了。 **车型要几款。**有人问做到 2000 万辆需要几款车。马斯克的回答是不需要很多款。传统车企的问题是没别的事可做，只能不停改款，"为了变而变"。他拿手机做类比：功能机时代有几百种翻盖机，智能机收敛成了两三种形态。 **中国市场怎么看。**Tom Zhu 说年初调价之后，需求超出了产能。只要产品有价值、价格可负担，就不担心需求。中国工厂 95% 以上的供应链已经本地化，三级供应商都在国内，3 万多员工里外派人员不到 20 个。 **干电极进度。**Baglino 说，德州工厂里跑的是真实的量产线，不是实验室项目。阳极和阴极两条线都在推进，进度没有停滞。工厂里甚至同时跑着两种略有不同的最后一道工序，让它们互相竞争，看哪个良率更高。马斯克给团队的规矩是：可以报废设备，可以烧钱，不能浪费时间。内部目标是每季度每周产能提升约 1 千瓦时级别，目前按计划走。今年内规模量产是有可能的。 **AI 能不能帮着造车。**马斯克说短期内看不到可能，如果真到了那一步，大家都不用上班了。然后他认真表达了一次担忧： > 我对 AI 这件事有点担心。我们需要某种监管机构来监督 AI 的发展，确保它在公共利益范围内运行。这是一项相当危险的技术。我可能做了一些加速它发展的事情，这让我……不好说。（马斯克） 他也解释了为什么特斯拉的自动驾驶要用摄像头加数字神经网络：道路系统是为人眼和生物神经网络设计的，模拟它的自然选择就是摄像头加数字神经网络。车里那套网络结构复杂到可视化工具都画不出来，"打开就崩溃"，他形容看起来"疯了一样"。 **训练算力怎么扩。**今年年底之前提升一个数量级，明年年底再提升一个数量级，英伟达和 Dojo 混用。 ## 这场发布会真正说了什么 通读完整场，最有价值的不是那些大数字，是那些具体的成本拆解和工艺选择。 一辆车从流水线上下来，决定它贵不贵的不是电池一项，是线束长度、控制器数量、焊点数量、工厂占地面积、喷漆次数、零件总数、供应链层级、每一个环节里多余的动作。特斯拉这场发布会讲的就是一件事：**把这些多余的动作一个一个找出来删掉。** 48 伏是为了减少铜。以太网架构是为了减少线。控制器自研是为了减少芯片。干电极是为了减少工序。一体化压铸是为了减少零件。拆箱式装配是为了减少车身在线上的停留时间。垂直整合供应链是为了减少中间环节。自研后台软件是为了减少管理费用。 这些改动单看都不性感，叠在一起就是 50% 的成本削减，就是每英里使用成本低于全球最畅销的燃油车。 至于 10 万亿美元、240 太瓦时、地球 0.2% 的土地这些数字，马斯克自己说得很清楚，这场发布会想传递的是一个基于物理和真实计算的乐观判断，背后有完整的白皮书和假设可以逐条核对。 ## 不能改进你没测量的东西 Q&A 里有一个问题，问的是特斯拉怎么跟踪学习曲线的速度，怎么把这种能力复制到新领域。 马斯克的回答很短，但很硬： > 你没法改进你没有测量的东西。而在特斯拉，我们是一群无情的测量者。一旦你开始测量那些影响运营效率的指标，你实际上就有了一条去改进它的路径。所以核心是有没有一把好的尺子。（马斯克） 这句话能解释这场发布会上大量细节的来源。45 秒的节拍、90% 的 OEE、每辆车分摊的销售管理费用、每个托盘的物流成本、每千瓦时的充电成本、每英里的总拥有成本，都是被量出来的数字，然后才成为被攻击的目标。 反过来看，大部分车企讲不清楚自己一辆车的销售管理费用是多少，因为这部分散落在几百上千家经销商手里。特斯拉能讲，因为它是直销。 这也是整场发布会一个隐含的前提：**垂直整合真正的价值，是让所有环节都变得可测量，省钱只是副产品。**你控制了设计、制造、销售、服务、充电、保险，才有可能知道每一个环节的真实成本，才有资格谈优化。 ## 关于人和可持续，一段容易被跳过的内容 环境和安全负责人 Lori Shelby 讲的部分，通常是发布会里最容易被快进掉的。但里面有几个数字值得留一下。 特斯拉目前有 12.9 万名员工，一半以上在整车制造，接近 60% 在美国。2021 年收到 300 万份求职申请。她提到一个排名：工程师最想去的公司，第一是 SpaceX，第二是特斯拉。 她讲了一个内部机制叫"take charge"，本质是员工提案制度。任何人在任何时间都可以就安全、人员、成本、生产、质量提出改进建议。她给了一张图：提案数量上升，工伤率下降。理由也很朴素：干活的人最知道怎么改进活。 产品侧的减碳数据：2021 年特斯拉客户累计避免了 840 万吨温室气体，相当于把 170 万辆燃油车从路上撤下来一整年。 还有一个数字很多人不知道。从 2012 年到 2021 年，特斯拉产品（光伏加储能）产生的电量，超过了所有特斯拉车辆加所有工厂消耗的电量总和。公司在能源账上已经是净正的。 至于车本身的排放，Lori 补了一句：即使电网 100% 是煤电，Model 3 的全生命周期排放依然低于美国平均燃油车。而且这个差距只会越拉越大，因为电网在变绿，车在变高效。 她最后提到，公司正在对齐 TCFD（气候相关财务信息披露工作组）框架，完整的 Impact Report 会后续发布。这类承诺听起来枯燥，但对机构投资者来说是硬指标。 ## 为什么下一代车不能只在墨西哥造 有人问，下一代平台会不会先在现有工厂投产，再等墨西哥工厂建好。 Lars 的回答分了两个层次。第一，最深刻的架构变革一定出现在新车型上，因为改造一座工厂意味着把它停掉很长一段时间，这个代价没人愿意付。第二，Model Y 本身已经在不断演进，有后底板一体压铸版本，有前后双压铸加结构电池包的版本，还有一堆小改动在持续发生。 关于时间表，他的说法是"尽我们所能地快，从左到右"。 马斯克补了一句更实际的：墨西哥会造下一代车，其他工厂也会造。下一代平台不止一款车，会覆盖多个细分市场，是"多款车"而不是"一款车"。这和前面那个"不需要很多款车型"的回答并不矛盾：**车型少，但每一款要能覆盖足够大的价格带和车身形式。** 被问到能不能透露下一代车的尺寸、性能、什么时候能看到原型车，Lars 和马斯克都拒了。理由是会有专门的产品发布会，现在说就是抢跑。这个拒绝本身也是信息：产品形态还没到可以对外锁定的阶段。 ## 3D 重建不是为了做地图，是为了做标注 有人问 Ashok，那套多车片段拼起来的 3D 重建，和 Mobileye 的 REM 地图有什么区别。 这个回答澄清了一个常见误解。很多人看到"车队协同建图"，第一反应是特斯拉在做高精地图。事实相反。 > 既然我们要建的是一个可扩展的自动驾驶系统，我们就不想依赖高精地图或者类似的东西，尽管用同样的技术我们随随便便就能做出来。这套东西主要是用于自动标注，它为重建过程中涉及的所有视频序列提供精确的 3D 标签。（Ashok Elluswamy） 区别在用途。高精地图是运行时依赖，车要靠它开；自动标注是训练时依赖，模型靠它学。前者一旦地图过期就出问题，后者过期了只是训练数据旧了一点。 这也解释了为什么特斯拉敢把 FSD 推给 40 万人，在任何城市都能打开，不需要事先测绘。 ## 区域差异的答案比想象中统一 有人问，中国的成本结构明显优于弗里蒙特，那今天的降本策略是按区域定制的，还是全球统一的。 Tom Zhu 的回答是：策略一致，执行本地化。上海工厂 95% 以上的供应链本地化，一级、二级、三级供应商都在国内。三万多名员工里外派不到 20 人。长三角有充足的熟练劳动力。这些加起来构成了成本优势。这套本地化打法会往其他工厂复制，只是各地的供应商基础、劳动力市场不一样。 他补了一点：直销模式省下的钱也很可观。公司不投广告、不做营销，省下来的都变成了可以让给消费者的价格空间。 Zach 的回答更有意思，他说方向其实是反的：**正在往更高的标准化走。**Model Y 时代，每一座工厂都是上一座工厂的增量改进，代价是每座工厂都要投工程资源，最后每座工厂都不太一样。下一代平台要的是"复制粘贴"，第一次就做对，尽量少改。这样才能用最快的速度在全球铺开产能。 Lars 那句"复制粘贴"被 Zach 在台上专门点了出来，这大概是整场发布会里对制造业最有价值的一句话。 ## 那个没人愿意回答的问题，和那个必须回答的问题 整场 Q&A 里，马斯克唯一一次明显不想聊的，是 AI 对造车的帮助。他说短期内看不到可能，如果真到了那一步，大家都不用工作了。 但同一个问题让他主动讲了另一段话，这段话比发布会的任何一张 PPT 都更值得琢磨： > 我对 AI 这件事有点担心。我们需要某种监管机构来监督 AI 的发展，确保它在公共利益范围内运行。这是一项相当危险的技术。我可能做了一些加速它发展的事情，这让我……不好说。（马斯克） 说这话的人，同时在做三件事：把最强的真实世界 AI 装进几百万辆车里，造人形机器人，建全球最大的神经网络训练集群之一。他没有回避这个矛盾，只是没有答案。 关于自动驾驶为什么必须用摄像头，他给的理由依然是第一性原理：道路系统是为人眼和生物神经网络设计的，那么最自然的对应物就是摄像头加数字神经网络。他还提到一件有意思的事，车里那套神经网络复杂到可视化工具一打开就崩溃，"看起来疯了一样"。他说，大概我们大脑开车的时候也在跑类似的东西，这挺不可思议的。 ## 把这场发布会压缩成几句话 如果只记三件事： **第一，能源转型的账算得过来。**需要的能量是现在的一半，需要的土地不到陆地的 0.2%，需要的投资摊到二十年是全球 GDP 的 0.5%，比继续维持化石燃料体系还便宜。挖矿总量会下降，回收会让它继续下降。这有完整的白皮书和假设，可以逐条核对。 **第二，造车的成本还有一半空间。**这 50% 来自几十项看起来零碎的改动：48 伏、以太网、控制器全自研、干电极、一体化压铸、拆箱式装配、工厂复制粘贴、供应链下沉到三级。每一项单独看都不足以改变行业，叠在一起就是下一代平台。 **第三，真正的杠杆在软件和 AI。**同样一辆车，自动驾驶跑通之后一周能工作五六十小时而不是十小时。同样一座工厂，软件定义硬件之后可以少掉几千根线、几百个控制器、无数次返工。同样一块电池，虚拟电机模式让它能替代一座燃气调峰电站。 马斯克在开场说的那句话，其实是整场的主旨： > 地球能够、也一定会走向可持续能源经济，而且会在你有生之年实现。（马斯克） 他说这场发布会不只是给股东看的，是给"地球的投资者"看的。 ## 普通读者能拿走什么 看完整场发布会，如果你不是基金经理也不是车企工程师，能带走的东西大概是这样几条： - **判断一家制造业公司的效率，别只看毛利率，看它敢不敢公开单位指标。**每辆车分摊多少销售管理费用、工厂 OEE 多少、节拍多少秒、每千瓦时成本多少。敢公开的，通常是真的在量；不敢公开的，多半自己也没算清。 - **降本的顺序是删除、简化、加速、自动化，不能反过来。**这条不只适用于造车。任何流程优化，先问这个步骤能不能删，再问能不能合并，最后才谈提速和上工具。上来就自动化一个本来就多余的环节，是效率最低的做法。 - **垂直整合最值钱的地方是可测量性。**当一个环节外包出去，你失去的不只是那部分利润，还有那部分数据。凡是你想优化的环节，最好放在自己手里。 - **看技术路线，先看物理约束，再看行业叙事。**摄像头加神经网络这个选择之所以成立，是因为道路是为人眼设计的。48 伏之所以成立，是因为线损和电流的平方成正比。物理约束不会因为行业风向改变。 - **对"资源不够用"这类判断保持怀疑。**锂、镍、铁的历史数据都指向同一件事：随着需求上升，探明储量也在上升。真正的瓶颈通常在中间环节，比如精炼产能，而不是地底下有没有。 - **如果你在能源或制造业，关注"中间环节"的创业机会。**马斯克在台上直接说了一句：想找稳赚不赔的生意，去做锂、正极、负极或者任何电池材料的精炼。需求确定，技术路径清晰，只是需要有人去干。 - **对 AI 保持两件事同时成立的态度。**它确实在解决真实世界最难的问题之一，也确实需要有人认真讨论监管。这两件事不冲突，同时承认它们才是不偷懒的立场。 最后一点私人的观察。这场发布会最不像车企的地方，是它花了大段时间讲线束、讲保险丝、讲 12 伏升 48 伏。这些话题在汽车行业里属于"没人想听"的部分。但恰恰是这些地方，决定了一辆车能不能便宜一半。 真正的护城河很少藏在最亮的地方。