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雷軍的One more thing裡，處處藏著馬斯克的影子。

在8月11日晚雷軍第三次年度演講暨小米秋季新品釋出會上，最後半個小時的One more thing驚喜時刻，雷軍對外展示了小米汽車的自動駕駛技術，以及小米首款全尺寸人形仿生機器人CyberOne（藝名“鐵大”）。

不怪雷軍直播間評論區第一時間刷起了“模仿馬斯克”的留言：引發外界關注的自動駕駛技術，得益於馬斯克從2019年以來不遺餘力的宣傳；去年8月份的特斯拉人工智慧開放日上，馬斯克更是首度推出全尺寸人形仿生機器人Tesla Bot，命名為Optimus（擎天柱）。

這讓馬斯克一週前在特斯拉2022年度股東大會上說的那句話，又有了新的憑證。當時，馬斯克談道：“每當我們的競爭對手為電動汽車打廣告時，我們的銷量也會上升。”

在馬斯克感慨“這很有趣”的時候，另一邊的雷軍則是在重新選擇小米未來值得對標的“新大哥”。

2011年推出第一代小米手機時，雷軍在接受採訪時反覆講述的一個故事是：自己在偶然讀到的喬布斯傳記《矽谷之火》激勵下，埋下了創辦小米的種子。越來越多媒體也開始將其形容為“中國版喬布斯”。

2021年3月對外解釋小米為什麼選擇造車時，雷軍總會提及的另一個故事是：自己2013年拜會過兩次馬斯克，並在當年就成為特斯拉車主。

但在成為“中國版馬斯克”的路上，雷軍或許正在跳進仍在困擾著馬斯克的兩大火坑，即當前自動駕駛何時能真正大範圍商業化的不確定性，和人形機器人是否只能賠本賺吆喝的變現難題。

儘管長期目標實現著困難重重，但從短期效果上看，在提升股價這方面，雷軍已經跟著馬斯克“偷師”成功。

為了讓特斯拉財報儘量好看，除了售賣碳積分之外，馬斯克籌謀過能源產品，並一度在財報會上表示未來清潔能源專案將是比汽車業務更賺錢的特斯拉新支柱，去年10月份又推出汽車保險業務，今年股東大會上再次放言稱FSD自動駕駛和機器人業務都將有著超越汽車業務的光明前景。

所有這一切業務嘗試，儘管目前在特斯拉財報中佔比都不足10%，但投資機構們從中看到了特斯拉的增長新故事，特斯拉市值隨之節節攀升。

受自動駕駛技術和人形機器人訊息刺激，8月12日港股開盤，小米股價一度上漲近3%。

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在去年3月30日官宣造車500天后，兼任小米汽車CEO的雷軍，首次對外披露了有關汽車業務的部分技術與人員籌備細節。

雷軍在當晚演講中介紹，小米自動駕駛技術採用全棧自研演算法，第一期已經投入33億元研發費用，目前專屬團隊規模已超過500人，到年底預計將突破600人，同時圍繞自動駕駛領域上下游企業的投資佈局已有十餘家，總金額超過20億元。

官方披露的自動駕駛路面測試實拍影片中，搭載小米自動駕駛技術的測試車輛，演示了自動掉頭，自動環島繞行及自動下連續坡道等行車場景。

雷軍還表示，小米自動駕駛團隊即將推出一體化的泊車智慧解決方案，涵蓋“預定車位”“自主代客泊車”“機械臂自動充電”等功能。

至於未來的目標，雷軍放言：2024年進入行業第一陣營。目前，小米第一期規劃了140輛測試車，陸續在全國進行真實道路測試。

對於小米能夠全棧自研自動駕駛技術，並在兩年後追趕上頭部車企的依仗，雷軍給出的解釋是因為有“小米集團多元融合的科技生態支撐”，如人工智慧實驗室、小愛團隊、手機相機部等也都實際參與著小米汽車自動駕駛技術的相關研發。

在2021年4月份對外直播中，雷軍用15分鐘透露了小米第一輛車的新動態：定位於中高階，定價在10萬～30萬之間，車型會在轎車和SUV中抉擇，預計2024年上市。

官宣5個月後的同年9月份，小米完成汽車公司工商註冊，與該訊息一同放出的還有雷軍攜部分造車團隊骨幹的合影，一共17人。這也是小米第一次對外公開汽車團隊成員。

今年一季度財報中，小米對外披露的汽車團隊人數規模突破1200人，環比去年四季度增加了300人。財報中還首度披露了汽車業務的開支——4。25億元。小米CFO林世偉解釋稱，4。25億支出大部分都被用作了研發，一小部分花在了行政和一般性支出上，其中沒有營銷費用，並表示“今年支出還會持續提升”。

除了自動駕駛技術的首次亮相，小米還推出了首款全尺寸人形仿生機器人CyberOne。

據雷軍介紹，CyberOne同樣由小米機器人實驗室全棧自研完成，具有高情商、可感知人類情緒，視覺敏銳、可對真實世界三維虛擬重建，“小腦”發達、可實現雙足運動姿態平衡，四肢強健、動力峰值扭矩300Nm等四大技術能力。

相比尚處於PPT階段的Tesla Bot，雷軍搶在馬斯克前面搞出了一款原型產品。CyberOne身高177cm，體重52公斤，單手可以垂直抓握3斤重的物體，透過相關聽覺和視覺感測器，來獲取外界資訊，能夠識別六大類共45種人類情緒語音，以及85種環境音。

根據雷軍的描述，CyberOne與馬斯克推出的Tesla Bot用途相似，都將用以服務人，幫助人解決一些輔助性工作。

關於CyberOne的量產時間和價格，與Tesla Bot一樣，暫時還是個謎。

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看到自動駕駛和機器人光明情景的造車企業，不只小米一家。馬斯克帶領下的特斯拉無疑是這方面的先驅和典範。

但摸著馬斯克過河的雷軍，也大機率逃不開跳入相似火坑的命運。

在推出FSD近兩年後，馬斯克在今年的股東大會上喊道“FSD到了需要掙錢的時候”，並呼籲外界不能因為一些問題就直接把它擱置起來，但馬斯克同時也承認，FSD很多地方還需要改進，尤其像“在複雜的左轉處”。

在2020年推出FSD訂閱服務時，馬斯克就曾放言2021年L5級別的自動駕駛就會到來。但直到2021年10月，基於自研晶片的FSD Beta公測版才開始陸續向用戶推送，且侷限在美國部分城市。“今年下半年，FSD版本將在北美更大範圍部署。基本上，任何想要體驗（FSD）的人年底前都能使用上。”這是馬斯克的最新宣言。

FSD推進屢屢受挫之後，意識到完全自動駕駛困境的馬斯克一改激進言論，在去年7月份認慫道：“實現通用自動駕駛是個難題，因為它需要解決很多涉及真實世界的AI挑戰。我沒想到會這麼難，但現在回想起來，困難是顯而易見的。”

馬斯克當前的最新預期是，認為在未來3-4年內，將有約九成的機率成功實現百分百自動駕駛。

對比來看，雷軍想要在2年後的小米首款汽車上市時，即追上特斯拉等一線陣營車企的步伐，這可能會是個等待雷軍跳下去的火坑。畢竟，就連忙碌多年、一心渴望從自動駕駛上賺點錢的馬斯克都還在進行無底洞式的投資，對於晚進場的雷軍來說，填補自動駕駛的資金黑洞、等待其商業回報的壓力只多不少。

相比雷軍，馬斯克在向資本市場講故事上顯然更勝一籌。描述特斯拉機器人時，馬斯克給出的判斷是這將“從本質上改變基於自動化的經濟”，一旦Tesla Bot實現了規劃中的願景，“我認為特斯拉將會是世界上最有價值的公司。”

這還是面對PPT階段時的豪言，不知道等到9月份的人工智慧開放日上，攜原型機亮相的馬斯克，又會畫出怎樣的新藍圖。

與小米CyberOne相比，特斯拉人形機器人Tesla Bot身高172m，略矮了5cm，但卻更重，達到57公斤，負載能力也更為強悍，達到20公斤，行走速度2m/s，從雷軍當天與CyberOne的互動來看，Tesla Bot顯然速度更快。

根據民生證券預測資料，到2025年，人形機器人市場規模將達到630億元，到2030年達到3720億元。

儘管前景廣闊，有關機器人的商業化卻始終進展緩慢。

特斯拉人形機器人亮相後，機器人頭部明星公司波士頓動力曾公開指責其為不切實際的幻想，直接說道：“波士頓動力公司已經在機器人及其雙足運動上有著十多年的積累，但Atlas（波士頓動力的雙足人形機器人）依然有著類似絆倒等錯誤，零件也侷限了商業化，可見馬斯克認為他可以在一年內超越我們的工作是多麼可笑。”

英國中央蘭開夏大學機器人工程講師卡爾·貝瑞也發表觀點，認為馬斯克在機器人上部署人工智慧為時尚早，“馬斯克每次演講通常都是誇大其詞的炒作，在智慧製造中部署帶有AI的機器人尚且可行，但越是複雜的機器人加入人工智慧越難。”

波士頓動力機器人Atlas

這些困境在波士頓動力身上都有著更為直觀的表現。1992年成立以來，作為機器人領域的TOP1企業，波士頓動力憑藉Spot、Atlas等明星產品得到行業一眾認可，但面對動輒數萬、數十萬美元的高昂售價，這些產品的目標群體基本鎖定在瞭如貝索斯等全球富豪階層。

賠本賺吆喝的波士頓動力，從2013年到2020年，短短7年內就被三易其手，背後東家從谷歌到軟銀再到現代汽車。

如何解決波士頓動力的商業變現困境，不僅困擾著馬斯克，現在也開始成為雷軍的新煩惱。

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拋開暫時沒有量產時間線的人形機器人不論，僅雷軍口中自動駕駛技術2024年進入行業第一陣營的論斷來看，能否最終實現還需要打上一個問號。

按照小米汽車規劃，2024年是小米汽車首款車量產上市的時間，對比蔚來、理想、小鵬汽車等造車新勢力的首款車售賣表現，以最樂觀的年銷10萬輛計算，其擁有的車輛規模也只相當於特斯拉的約1/50。

根據馬斯克最新披露，截至7月份，特斯拉全球累計銷量已經突破了300萬輛，高達數百萬輛的汽車正在源源不斷給特斯拉收集道路上的實時資料，用以不斷改善特斯拉自動駕駛水平。

決定自動駕駛技術強弱的幾大因素，包括了資料、演算法和算力，而資料是其中的基礎。資料收集一方面靠數字孿生技術，模擬真實交通道路情況生成虛擬資料；更主要的一方面還是依靠海量汽車，收集、反饋實際道路情況。

說到底，這是一個比拼規模化的遊戲。2024年剛剛量產的小米汽車，要如何在汽車規模上追趕特斯拉等一線車企則是個問題。

當然，也不排除小米內部會透過AI超算技術，藉助數字孿生衍化，以虛擬模擬方式幫助訓練自動駕駛技術。

馬斯克就是這麼做的。去年8月特斯拉人工智慧開放日上，馬斯克對外發布了新的視覺網路神經系統和Dojo超級計算系統，以及首款AI訓練晶片D1。

透過模擬模擬，藉助Dojo強大的超算能力，馬斯克描繪了加速通關自動駕駛的可行性路徑。

馬斯克當時介紹稱，特斯拉透過對真實世界實時建模，然後虛擬重建，在模擬環境中不斷推演各種意外狀況，“用自動駕駛來重現自動駕駛場景”，從而讓自動駕駛技術變得更聰明。這正是超算系統Dojo誕生的直接原因。

按照馬斯克規劃，特斯拉將在2022年執行Dojo，且已經在著手開發下一代Dojo，帶來10倍效能的提升。

所有這一切，都是為了提高特斯拉自動駕駛的AI培訓表現和視覺神經網路的精準度，為其向L4乃至L5過渡，做好鋪墊。

為了能夠追上特斯拉的自動駕駛技術水平，小米的超級計算系統會到來嗎？