特斯拉交付疲軟，AI轉型支撐長期預期
TradingKey - 2025年第二季，特斯拉汽車交付表現依舊低迷。該季度特斯拉共生產約41萬輛汽車，交付約38.4萬輛，雖略高於市場預期，但已連續第二個季度出現明顯下滑。面對來自中國車廠為主的激烈電動車競爭——這些對手推出更新且性價比更高的車型——特斯拉正承受前所未見的市場壓力。
儘管公司在多個市場推出諸如「0%融資」等促銷活動，惟成效有限，未能有效提振整體銷量。在今年第一季，公司將銷量下滑部分歸因於消費者為等待於3月起交付的 Model Y SUV 升級版，導致訂單遞延。
此外，特斯拉執行長伊隆・馬斯克在政治層面亦持續面臨壓力。針對特斯拉的抗議活動日益高漲，不僅損害品牌聲譽，亦對其銷量構成影響。
從政策層面觀察，美國政府當前推動的數萬億美元稅收與支出法案亦被視為可能對特斯拉的太陽能與儲能電池業務構成不利衝擊。根據 CNBC 分析，該方案至2035年恐導致電動車年銷量減少約10萬輛。
與此同時，前總統川普陣營持續釋放威脅信號，表示可能終止對馬斯克旗下企業的補貼與優惠政策，涵蓋的不僅是特斯拉，也包括其旗下航太與國防科技公司 SpaceX。
儘管營運在短期受到壓力，部分投資人仍維持對特斯拉的長線看多立場，認為其現已不再僅是一家純電動車製造商，而正加速轉型為一個以科技與人工智慧為核心的平台型企業。
神經網路技術驅動 FSD 升級
AI 已成為推動特斯拉未來關鍵成長動能之一。上週，特斯拉在德州奧斯汀地區小規模啟動 Robotaxi（無人計程車）服務的消息發布後，公司股價短期內出現明顯拉升。
Robotaxi 計畫的推動依賴於其 FSD 全自動駕駛系統的技術突破。FSD v12 是此技術路線的重要里程碑，其採用的「端對端神經網路」架構，透過特斯拉 Dojo 超級電腦平台，對來自全球超過400萬輛車所蒐集累積的逾1.5PB駕駛數據進行建模，並以高效算力支援低延遲即時推理與決策。
Neuralink 技術除為特斯拉提供先進神經運算硬體與演算法支援外，也推動 FSD 系統從「規則驅動」向「純AI驅動」轉型。
早期自動駕駛系統，包括特斯拉第一代的版本，都仰賴工程師為每一種可能情境撰寫明確規則，如「紅燈時停車」、「偵測行人時讓行」等。然而，駕駛情境變化萬千，該方法逐漸難以應對未來挑戰。
特斯拉的顛覆性方法徹底摒棄這一邏輯。FSD v12 不再透過硬編碼教導車輛如何駕駛，而是透過觀察數百萬小時的人類駕駛紀錄進行深度學習。系統接收來自攝影機的原始影像輸入，再由單一神經網路模型直接輸出轉向、加速、煞車等駕駛控制指令。
與多數競爭對手（如 Waymo 採用的感測器融合路線）不同，特斯拉堅持「純視覺（Camera-only）」策略。整套系統由約48個神經網路組成，處理自8顆攝影鏡頭錄得的360度全景畫面，並透過「鳥瞰圖轉換」與「佔用網路」等技術，將2D影像重建為3D空間感知資訊，進一步支援複雜環境的判斷能力。完整訓練過程每一輪約需70,000 GPU 小時，過程高度仰賴海量資料與算力支援。
然而，對僅採用攝影機的技術路線，業界看法仍有分歧，許多自動駕駛專家質疑此法在各種突發或極端條件下能否具備所需的冗餘度與安全性。
Optimus 打開估值想像空間
FSD 的技術延展已不再局限於車載場景。例如特斯拉所開發的人形機器人 Optimus，亦採用端對端神經網路架構，融合 FSD 系統的即時視覺辨識與決策能力。
根據早前公開展示，Optimus 透過神經網路框架執行工廠中常見任務，包括自動矯正操作時出現的錯誤。負責領導機器人開發的 Kovac 團隊表示，目前技術已經實現具實用性的神經運算系統，使 Optimus 有能力在執行任務過程中進行現場校正。
NVIDIA 高級研究員 Jim Fan 對此更新表示肯定，並將其評為「突破性進展」，特別是該影片展示其人類模仿學習訓練流程，顯示出與傳統工業機器人截然不同的發展路徑。
目前，Optimus 配備具備11個自由度的人形手部系統，遠優於市面上主流程的6–7自由度產品，大幅提升其執行精密任務的潛力。此外，特斯拉已對其前庭控制系統、步態控制邏輯以及觸地反應靈敏度進行升級，並經優化規劃演算法以降低反應延遲。
特斯拉並展示以「零次遷移學習（Zero-Shot Transfer）」為核心的訓練范式——Optimus 能在模擬環境中完成任務後，即可「無縫遷移」至真實世界運作，無須再進行實體訓練。在2025年5月公開影片中，Optimus 能完成包含節奏變換與快速平衡調整在內的複雜舞蹈。Tesla Bot 副總裁 Milan Kovac 指出，這種訓練方法大幅提升機器人在多通用環境下的實用性與適應力。
馬斯克瞄準「全腦連結」
除了自動駕駛與人形機器人外，馬斯克旗下腦機科技公司 Neuralink 亦於2025年夏季發布其最新腦機介面技術突破。
公司計劃於2028年前實現於單一植入裝置中整合超過25,000個神經電極通道，並支援多腦區同步植入，涵蓋包含運動、語言、視覺皮層等功能區域，應用目標包括神經退化症、脊椎損傷、語言與視覺障礙等醫學場景。
最新釋出的雙向傳導神經晶片「S2」具備神經訊號雙向轉換能力，既可讀取大腦神經信號，也可將外部設備的數位輸出轉譯為特定電刺激，精準活化目標腦域。此款晶片亦為推進「盲視」（重建視覺功能）等重大應用奠下基礎。
截至目前，Neuralink 已完成對7位患者進行植入，包括脊髓損傷癱瘓者、漸凍症與具重度身障者。部分受試者已經能恢復言語交流功能，並具備以腦控方式遠距完成基本文書工作的能力。
伊隆・馬斯克進一步指出，Neuralink 的終極願景是打造一套適用於「全腦連網」的高頻寬、無線神經通訊體系。其目標不僅於醫療治療，更在於加速大腦與外部世界之間資訊流通效率，實現未來人機融合，突破語言與身體傳達的限制。
以下是馬斯克的AI版圖與核心供應鏈
🔷 上游：核心材料、晶片、電池與關鍵零組件供應商 | ||
公司名稱 | 股票代碼 | 主要供應內容（供應對象：Tesla / Neuralink） |
台積電（TSMC） | 2330.TW | 為Tesla FSD自研晶片代工（Neuralink腦機晶片有潛在代工可能） |
三星電子（Samsung Electronics，美國ADR） | SSNLF | 曾為Tesla晶片代工，並提供部分半導體及儲存解決方案 |
德州儀器（Texas Instruments, TI） | TXN | 提供車用級類比晶片與感測器，支援 Tesla FSD 攝影機與雷達系統 |
意法半導體（STMicroelectronics） | STM | 供應包含MEMS與IMU在內的感測器晶片，用於車輛定位與感知 |
安費諾（Amphenol） | APH | 提供高速連接器、線束與數據傳輸電纜，用於特斯拉整車內部資料溝通系統 |
松下控股（Panasonic Holdings） | PCRFY | Tesla電動車與儲能系統的主要電池夥伴，並與其共同營運美國Gigafactory |
LG 化學 / LG 能源解決方案 | 051910.KQ / LGCLF | 中國工廠Model 3/Y標準版車型主要電池供應商，主供LFP電池 |
雅保公司（Albemarle） | ALB | 全球鋰礦巨頭，為Tesla提供氫氧化鋰等電池關鍵原料 |
Livent | LTHM | 提供高純度鋰原料與化學加工產品，屬於Tesla電池原材料供應鏈 |
🔷 中游：系統整合、核心硬體設計、AI平台與自研技術 | ||
公司名稱 | 股票代碼 | 主要供應內容（系統整合 / 設計平台 / 硬體支撐） |
特斯拉（Tesla） | TSLA | 自主整車製造商，也是FSD核心AI晶片、Dojo超級電腦、人形機器人（Optimus）等系統的自研者 |
Neuralink 公司 | — | 自主開發腦機介面植入設備與專用手術機器人，包含神經電極控制、AI學習與訊號解碼系統 |
新思科技（Synopsys） | SNPS | 提供晶片設計所需的EDA電子設計自動化工具，如邏輯驗證、模擬流片等，支援 Tesla 與 Neuralink |
楷登電子（Cadence Design Systems） | CDNS | 與Synopsys同為EDA雙龍頭，與Tesla自研晶片團隊深度合作 |
輝達（NVIDIA） | NVDA | 早期FSD模型訓練依賴NVIDIA GPU平台，目前成為Tesla Dojo系統之技術對比參考 |
🔷 下游：應用場景、產品落地與領域拓展 | ||
公司名稱 | 股票代碼 | Tesla / Neuralink技術應用領域 |
特斯拉（Tesla） | TSLA | 應用於自駕車輛、Robotaxi落地、人形機器人（Optimus）、AI模型部署 |
Neuralink 公司 | — | 腦機介面臨床應用：協助瘫痪患者溝通、人腦控制裝置，未來擴展於軍事或沉浸式娛樂 |
亞馬遜 AWS（Amazon Web Services） | AMZN | Tesla 早期神經網路模型訓練使用 AWS 雲端平台（後續為自建 Dojo 所取代） |
微軟 Azure（Microsoft Azure） | MSFT | Neuralink 初期或其合作研究團隊使用 Azure 雲端平台進行醫療與AI數據處理基礎設施 |
直覺外科（Intuitive Surgical） | ISRG | 雖並非直接供應商，其手術機器人設計被 Neuralink 借鏡應用於腦部植入輔助設備 |
