從 2012 年 Model S 問世，到 Model X 將鷹翼門、三排座與高性能電動 SUV 推向市場，S/X 車系曾經是特斯拉品牌形象、技術能力與豪華電動車定位的核心。如今 Signature Edition 成為最終限量版本，特斯拉也把 Fremont 工廠部分產線空間轉向 Optimus 等下一階段項目。

Fremont 交付活動見證時代落幕

這次 Signature Delivery Event 採邀請制舉辦，地點選在特斯拉 Fremont 工廠。對特斯拉來說，Fremont 不只是生產基地，也是 Model S 與 Model X 走向全球市場的重要起點。最終交付活動回到 Fremont，也讓這場收官儀式和 Model S / X 的生產歷史直接連在一起。

特斯拉首席設計師 Franz von Holzhausen 在活動開場時提到，自己 18 年前加入特斯拉的第一天，就開始參與 Model S；14 年前，他也是站在 Fremont 工廠同一個生產線末端位置交付第一批 Model S，如今又回到同一個地方交付最後一批 Model S 與 Model X。他形容這是一個 bittersweet 的時刻，是把一件偉大的產品交出去，同時為更偉大的下一階段讓路。

活動現場除了交付車輛，也安排車主、員工與社群共同參與。許多參與者形容這是「End of an Era」，也就是一個時代的終結。從社群現場分享來看，活動中也出現多輛員工簽名紀念車，車身包含引擎蓋、車門、尾門與內裝區域都覆滿 Fremont 工廠員工親筆簽名，成為這場收官活動非常特殊的畫面。

最後一台 Model S 交給第一位車主

這場活動最具紀念性的畫面之一，是最後一台 Model S Signature Plaid，也就是編號 250/250，交付給知名投資人 Steve Jurvetson。這不只是普通車主交車，因為 Steve Jurvetson 同時也是 2012 年第一台 Model S 的接收者。

換句話說，Model S 從第一台到最後一台，都交到同一位早期支持者手上，這讓整場收官活動多了一層歷史感。對特斯拉來說，Model S 不只是產品線，它是特斯拉證明「電動車也能成為豪華、高性能、長續航主流車款」的起點。

如果說 2012 年第一台 Model S 代表特斯拉正式挑戰傳統豪華車市場，那麼 2026 年最後一台 Model S Signature Plaid 的交付，就像替這段 14 年歷史補上最後一個句點。

最後 350 台 Signature Edition

Model S 與 Model X Signature Edition 總量為 350 台，其中包含 250 台 Model S 與 100 台 Model X，均為 Plaid 高性能版本。這批車款採邀請制購買，並不是一般消費者可以直接在官網下訂的常規版本。

其中 Model X Signature Edition 為六座配置，搭配 Plaid 三馬達性能設定，延續 Model X 作為旗艦 SUV 的定位。相較於一般 Model X，Signature Edition 更強調收藏、紀念與完整配備，而不只是單純性能升級。

售價方面，Signature Edition 每台為 159,420 美元，明顯高於一般 Model S 與 Model X Plaid。這個價格本身也帶有收藏意味，因為買到的不只是性能配備，而是 Model S 與 Model X 最後一批具紀念定位的原廠限量車。

這批車款也設有轉售限制，買家一年內不得任意轉售，特斯拉保留優先購買權。這類限制通常出現在具收藏價值或限量性質的特殊車款上，目的在於避免剛交付就被轉手炒作。

Garnet Red 與金色細節成為告別標誌

Signature Edition 最醒目的外觀特徵，是專屬 Garnet Red 石榴紅車色。這不是一般 Model S 與 Model X 量產色，而是為 Signature Edition 打造的特殊色調，也讓這批最終車款一眼就能和一般版本區隔。

外觀細節也加入大量金色元素，包含金色 Tesla「T」徽標、金色 Plaid 徽章與 Signature 專屬標示。Model S Signature Edition 另標配碳纖維陶瓷煞車系統與金色卡鉗，Model X Signature Edition 則維持其專屬旗艦 SUV 配置，並搭配 22 吋 Machina 輪圈與六座座艙設定。這點需要分清楚，金色卡鉗並不是兩款 Signature Edition 都有的共同配備。

Model S 還搭配同色門把，整體視覺比一般 Plaid 更具收藏感。Model X 則透過石榴紅車色、金色徽飾與大型輪圈，延續它作為旗艦電動 SUV 的氣勢。

車內則是另一個辨識重點。這批 Signature Edition 採用白 / 黑雙色高質感 Alcantara 鋪陳，搭配金色縫線與滾邊，車門內把手處也加入深紅色細節，與外觀 Garnet Red 石榴紅和金色元素相互呼應。再加上專屬版號標示、Signature 迎賓踏板、特殊鑰匙與燈光序列，讓這批車不只是 Plaid 版本換上特殊顏色，而是完整的最終紀念版。

Luxe Package 補上 FSD、超充與連線權益

Signature Edition 也搭載特斯拉的 Luxe Package，這也是它售價來到 159,420 美元的重要原因之一。Luxe Package 內容包含 FSD (Supervised)、終身免費超級充電、終身免費頂級連線功能、四年頂級服務，以及 Signature Edition 專屬鑰匙。

這些配備讓 Signature Edition 不只是「特殊塗裝版」。對收藏者來說，終身免費超級充電、終身免費頂級連線功能、FSD (Supervised) 與專屬紀念配件，都讓這批最後車款更接近完整收藏包，而不是一般高性能車型。

以特斯拉產品歷史來看，終身免費超級充電本身就帶有強烈早期車主記憶。過去 Model S 與 Model X 曾經以免費超充作為高階車主的重要權益，如今這項配置回到最後一批 Signature Edition 上，也讓它更像是向早期 S/X 車主致敬。

Model S 與 Model X 定義豪華電動車

Model S 在 2012 年推出時，重新定義了豪華電動車。它證明電動車不只可以用來通勤，也能擁有長續航、高性能、大型車室空間與軟體持續更新能力。對許多早期車主來說，Model S 是第一台真正讓他們相信電動車可以取代燃油車的產品。

Elon Musk 在現場回顧，Model S 最重要的意義，是打破外界對電動車的既有印象。過去很多人認為電動車速度慢、續航短、不吸引人，甚至像是高爾夫球車；但 Model S 證明電動車不只是可以接近燃油車，而是可以成為「任何動力形式裡最好的車」。這也是 Model S 後來能拿下 MotorTrend 年度風雲車，甚至被評為歷來最佳車款之一的原因。

Model X 則在 2015 年推出，把電動車帶進大型 SUV 與家庭用車市場。鷹翼門、三排座、強大加速性能與大型全景前擋，讓 Model X 成為當時市場上最具辨識度的電動 SUV 之一。談到 Model X，Elon Musk 在現場把它形容為汽車界的 Fabergé egg，甚至半開玩笑說它有點像是一次「hubris」的練習。這句話其實很貼切，因為 Model X 身上有太多複雜又不一定必要、但極具特斯拉性格的設計。

雖然 Model S 與 Model X 的外型輪廓多年來大致延續，但它們並不是停留在原點的老車。Elon Musk 在活動中提到，現在的 Model S 與 Model X 和最早版本相比，只有約 3% 的零件相同，等於過去 14 年已經更換、改進了約 97% 的零件。

特斯拉也在現場提到，Model S 與 Model X 奠定了後續電動化、超級充電、能源產品與自動駕駛的基礎。從最早的大型鋰電池包、電動馬達、軟體介面，到後來的自動輔助駕駛硬體，許多現在被視為理所當然的特斯拉特色，都可以追溯到 Model S 與 Model X。

Fremont 產線將轉向 Optimus

Model S 與 Model X 收官，也反映特斯拉產品策略的轉變。過去特斯拉需要旗艦車證明電動車可以更快、更豪華、更科技；現在特斯拉的重心已經逐漸轉向自動駕駛、Robotaxi、Cybercab 與 Optimus 人形機器人。

活動中也提到 Cybercab 已開始進入生產階段，認證能耗達到 165 Wh/mi，被形容為目前最有效率的電動車之一。這讓 S/X 收官更像是一個世代切換：前一個時代用 Model S 與 Model X 證明電動車可以比燃油車更好，下一個時代則轉向 Robotaxi、Cybercab 與自動駕駛。

更具體的交接點，是 Elon Musk 和團隊在現場直接提到，大家當時站的位置，就是過去 Model S 與 Model X 的生產線末端，未來這裡將會變成 Optimus 生產線的一部分。Elon Musk 甚至說，下次大家回到這裡時，看到的可能會是滿場機器人，第一批 Optimus 也可能從這裡交付。

Elon Musk 也再次強調，他預測 Optimus 會成為「史上最大的產品」。這也解釋了為什麼特斯拉願意讓 S/X 退場，因為在特斯拉的下一階段敘事裡，Optimus 已經不只是實驗項目，而是接替 Fremont 空間與產能的新主角。

對早期車主與特斯拉粉絲來說，Model S 與 Model X 的結束仍然具有情感重量。這兩款車代表特斯拉從被質疑能否量產，到真正改變汽車產業的過程；Signature Edition 則像是替這段歷史留下的正式句點。

350 台 Signature Edition 不只是最後的 Model S 與 Model X Plaid，也是一段特斯拉旗艦車時代的收官紀念。它們的價值不只在於性能、特殊車色或金色徽章，也在於它們剛好見證 Fremont 從 S/X 生產線轉向 Optimus 的時間點。

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最後 Aime 分揀 12,924 個包裹，Figure 03 完成 12,732 個包裹，人類小勝 192 個；平均速度分別約為 2.79 秒與 2.83 秒一個包裹。不過 Aime 賽後表示左前臂幾乎快撐不住，這也讓這場比賽不只是在比速度，而是在比較人類與機器面對長時間重複勞動時的差異。

人類贏了 192 個包裹，但機器人不會累

如果只看數字，這場比賽仍是人類勝利。Aime 比 Figure 03 多處理 192 個包裹，平均每個包裹只快約 0.04 秒，差距非常小。對 Figure AI 來說，這樣的結果雖然不是機器人獲勝，但已經足以展示 Figure 03 接近人類工作速度的能力。

更值得注意的是比賽條件。Aime 必須遵守加州勞工法，包含休息與用餐時間；Figure 03 則可持續運作，不會疲勞，也沒有肌肉痠痛、工傷或注意力下滑問題。

Figure AI 執行長 Brett Adcock 表示，這可能是人類最後一次贏過機器人。這句話帶有宣傳意味，但也點出機器人的真正優勢：不是只看單次速度，而是長時間穩定運作與可複製部署。

Figure 03 展示意義大於短期取代

Figure AI 近期不只進行這場 10 小時人機對決，也透過長時間直播展示 Figure 03 進行包裹分揀。官方強調 Figure 03 搭載 Helix-02 AI 系統，能透過機身相機辨識包裹與條碼，並非遠端人類操作。

這些展示的重點，是讓外界看到人形機器人已經能在真實任務中連續工作，而不是只停留在短片中走路、揮手或拿取物品。不過，這仍比較像是技術與商業化能力展示，不代表人形機器人已經準備在物流業大規模取代人力。

真正進入倉儲現場，還要面對採購成本、維修、可靠度、產線整合與長期稼動率等問題。人形機器人能做一件事，和它能不能以合理成本在產線上長期取代人，是兩個不同層次的問題。

中國熟練工人仍有速度與成本優勢

這場比賽如果只拿 Aime 和 Figure 03 比，很容易得出「機器人快要追上人類」的結論。但 Aime 是美國實習生，不是長期站在物流流水線上的熟練分揀工人，更不是中國物流產業裡那些每天面對高強度包裹量的一線作業者。

在中國物流倉儲現場，許多一線分揀、掃碼、打包與搬運人員長期在高強度流水線中工作，對包裹節奏、手部動作與錯誤控制都非常熟悉。尤其在計件制或電商高峰期環境下，熟練工人的短時間效率，很可能高於一般實習生。

因此，Figure 03 接近 Aime 的速度，不能直接等同於「人形機器人已經接近物流產業實際人力水準」。這場比賽更像是拿一位沒有長期物流分揀經驗的美國實習生，去對照一台最新人形機器人，而不是和真實物流產業中的高熟練人力做直接比較。

成本也是另一個關鍵。中國物流業過去能支撐低單位處理成本，很大一部分來自大量熟練且相對低成本的一線人力。只要人力成本仍低於機器人採購、維護、部署與折舊成本，企業就不會立刻全面替換人力。

包裹分揀未必需要人形機器人

Figure 03 會分揀包裹很有展示價值，但在真實物流業裡，包裹分揀不一定需要一台長得像人的機器人站在輸送帶旁模仿人類動作。

許多大型物流倉儲與轉運中心早已導入大量專用自動化設備，例如自動分揀線、交叉帶分揀機、掃碼設備、AGV / AMR 搬運機器人與智慧倉儲系統。這些設備雖然沒有 Figure 03 這麼有話題性，但更適合高速、大量、標準化處理包裹。

對物流企業來說，真正的問題不是「機器人能不能像人一樣分揀」，而是「用人形機器人做這件事，是否比現有自動化設備更划算」。如果任務已經高度標準化，專用設備往往效率更高、成本更低，也更容易整合進既有產線。

這也是 Figure AI 展示的微妙之處。它證明人形機器人已經能接近一般人類操作速度，但也提醒我們，在許多物流場景中，人形不是必要條件。人形機器人真正有機會切入的，可能是那些流程仍需要彈性、環境不完全標準化，又不值得為單一任務打造專用設備的工作。

Optimus 與不用工作的另一面

Figure AI 的人機對決，也很容易讓人聯想到 Tesla Optimus。Elon Musk 多次把 Optimus 視為特斯拉未來最重要的產品之一，也曾表示 Tesla 會先讓 Optimus 在自家工廠內部使用，再逐步走向更大規模生產。

從 Figure 03 到 Optimus，這些公司瞄準的都是同一件事：把 AI 從螢幕與車輛帶到實體世界，接手重複性高、體力消耗大、但仍需要一定靈活度的工作。

Elon Musk 也曾提到，AI 與機器人未來可能讓工作變成可選項，甚至不再有人需要工作。這句話聽起來很像科技烏托邦：機器人負責勞動，人類只要選擇自己喜歡的事情做。

但這句話少講了另一半。未來包含 Elon Musk 在內的資本階級，確實可能不需要工作，因為機器、模型、工廠與平台都在替資本持續運轉；而其他人面對的，可能不是「終於不用工作」，而是「沒有工作可做」。

工作變成選配，前提是收入也能變成基本配備。否則機器人替人類工作，最後可能只是替少數人創造更多不用工作的理由。

所以 Aime 這次贏了 Figure 03，不代表人類勞動沒有壓力；Figure 03 接近人類速度，也不代表物流工人明天就會消失。真正的變化會比較慢，也更現實：低成本熟練工人、專用自動化設備與人形機器人，會在不同場景裡重新分配工作，而最重複、最傷身、最難招人的環節，會最先被機器拿走。

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Model S 與 Model X 的停產同時反映產線資源的重新分配，目前全球市場僅剩約 600 輛現貨庫存車。隨著生產重心轉移，Fremont 工廠的產能將逐步釋出，以支援後續在自動駕駛與機器人領域的發展。

Signature Edition：邀請制限量 350 輛

Signature Edition 作為特斯拉面向核心車主推出的最終版本，全車系限量生產 350 輛，並採邀請制（Invite-only）開放訂購。其中，Model S Signature Edition 全球限量 250 輛，Model X Signature Edition 則限量 100 輛，且僅提供 6 座配置。全數車型統一搭載 Plaid 高性能規格，定價為 159,420 美元，預計自 2026 年 5 月起開始交付。

在外觀設計上，Signature Edition 採用專屬的 Garnet Red 石榴紅車色，Model S 進一步配置同色車門把手與後掀門專屬 Signature 飾板，強化整體視覺一致性。輪圈部分，Model S 搭載全新 21 吋 Velarium 輪圈，Model X 則採用 22 吋 Machina 輪圈。

硬體規格上，Model S 另標配碳陶瓷煞車系統（Carbon Ceramic Brakes）與金色卡鉗；Model X 則維持標準的紅色 Plaid 卡鉗。內裝則以白色 Alcantara 座椅為基礎，搭配金色滾邊與金色 Plaid 刺繡徽章，車頭「T」標誌與車尾 Plaid 徽章亦同步改為金色塗裝。每輛車皆配備專屬實體鑰匙、Signature 門檻銘牌與儀表板序號銘牌，並加入金色 Plaid 照地燈與專屬內飾燈光序列。

Tesla Model S & Model X Signature Edition 規格

客製化配置終止：現貨車成主要來源

自 2026 年 4 月初起，特斯拉官網已關閉 Model S 與 Model X 的客製化選項。Elon Musk 在公告中回顧 2012 年 Model S 啟動量產的時刻，並指出這兩款車在電動車發展初期所扮演的關鍵角色。

在現貨市場中，Model X 庫存已接近售罄，僅剩少量展示車可供選購。對多數消費者而言，現貨車已成為入主全新旗艦車型的主要途徑。目前全球僅剩約 600 輛已完成配置的現貨車，且售價上調約 15,000 美元。隨著一般版售價門檻同步上升，也讓 Signature Edition 在配置完整度與稀有性上的差異更為明確。

Fremont 工廠轉型：產線將量產機器人

停止旗艦乘用車的客製化生產，是特斯拉在 2026 年的重要策略調整之一。原本負責 Model S 與 Model X 的 Fremont 工廠部分產線，預計於 4 月底完成設備改裝，轉為支援 Optimus 機器人的自動化生產。

目前 Fremont 的 Line One 已啟動改裝，預計於 2026 年夏季進入 Optimus 機器人的初期試產階段。特斯拉後續目標是推進至更大規模的量產節奏，逐步建立百萬台年產能所需的生產基礎。為此，需釋出原本結構較為複雜、且銷售占比相對有限的旗艦車產線。

Elon Musk：五月將舉辦日落紀念活動

Elon Musk 於 2026 年 4 月 1 日在 X 平台親自表示，將舉辦官方儀式（official ceremony）紀念 Model S 與 Model X 生產階段的結束，並回顧這兩款車在品牌發展中的重要歷程。

後續資訊顯示，相關活動預計於 2026 年 5 月舉行，並安排在日落時分進行，時間點與 Signature Edition 的交付窗口大致重疊。不過，目前活動的具體日期、地點與形式仍未正式公布。

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Elon Musk 曾在訪談中提到，TERAFAB 的設計方向在於改變既有半導體製造模式。他指出，透過封閉微環境技術隔離晶圓，未來工廠可在大幅降低環境限制的情況下運作，甚至形容為「邊抽雪茄、邊吃起司漢堡也不影響生產」。

而在奧斯汀舊 Seaholm Power Plant 的直播中，Elon Musk 進一步說明，TERAFAB 將探索非傳統運算架構，並導入遞歸式自我改進 (recursive improvement)，讓製造系統隨著數據累積持續調整生產流程。

銀河文明願景：太空運算與能源瓶頸的突破

這項計畫的核心，在於回應未來呈指數成長的算力需求。Elon Musk 指出，若要支撐每年向太空發射 1 億噸太陽能捕捉裝置的目標，將需要數百萬台特斯拉 Optimus 機器人協同運作；然而，地表電力供應已逐漸逼近上限 (如美國總電力約 0.5 TW)，成為關鍵限制。

在此背景下，TERAFAB 規劃的每年 1 TW 運算能力中，預計約 80% 將部署於太空 AI 衛星陣列，利用長時間日照與低環境干擾的條件，作為主要算力來源。

產能與投資：1 TW 運算力與媒體估計規模

正式廠區選址於德州 Travis County，緊鄰 Giga Texas。儘管官方尚未公布具體財務細節，媒體與分析師普遍估計，初期投資規模約介於 200 億至 250 億美元。該設施將整合邏輯晶片、記憶體與先進封裝於同一體系內，目標打造可一站式完成測試、迭代與製造的兆級 (Tera-scale) 生產設施。

技術佈局：D3 太空晶片與遞歸式自我改進

據業界報導與 Elon Musk 先前訪談，TERAFAB 預計採用 2 nm 級的最先進製程節點，首批產能計畫於 2026 年啟動，並在 2027 年進入量產。工廠將生產兩大核心產品：

• 用於 Optimus 機器人與特斯拉車輛的客製化 AI 晶片，其產量預計將達到傳統汽車晶片的 10 至 100 倍。
• 名為 D3 的太空專用晶片，專為低軌道 (LEO) 環境設計，具備抗輻射特性，用於驅動 100 kW 級 AI 迷你衛星。

TERAFAB 與傳統半導體製造對比

產業衝擊：潔淨室革命與後稀缺經濟展望

儘管業界對於在非傳統環境下量產 2 nm 晶片的良率仍持保留態度，Elon Musk 仍表達高度信心。Elon Musk 指出，TERAFAB 的長期目標在於推動人類邁向「後稀缺經濟」 (Post-scarcity economy)，並探索於月球建立工業基地的可能性。

目前專屬招募網站 terafab.ai 已上線，連結至 Tesla、SpaceX 與 xAI 的職缺頁面，顯示三方正同步擴大招募半導體基礎設施與太空硬體相關人才，為更大規模的運算部署做準備。

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在這個框架下，Macrohard 不再是傳統意義上的軟體，而更接近一種能「上班」的數位勞動力。它透過觀察螢幕、操作滑鼠與鍵盤，自行學習並完成任務，跳過 API 與系統整合的限制。當 AI 可以直接在既有環境中工作，辦公室流程也開始出現新的分工方式，從人機協作逐步轉向由 AI 主導的自動化運作。

xAI 聯合團隊：Ashok Elluswamy 接手領軍

Macrohard 的關鍵轉折點出現在 2026 年 3 月 11 日。Elon Musk 正式確認計畫進入全面推進階段，並由特斯拉 AI 軟體副總裁 Ashok Elluswamy 出任負責人。自 2014 年加入特斯拉以來，他長期主導 Autopilot 與 FSD 的核心開發，是特斯拉自動駕駛技術的重要推手。

這項人事安排釋放出明確訊號：特斯拉正把過去在「讓車看懂世界」的能力，帶進數位工作場景。Ashok Elluswamy 隨後也在 X 上啟動大規模招聘，邀請 AI 代理人與工程人才加入，並將其稱為「史上最大 AI 項目之一」。Macrohard 不再只是概念，而是一個正在被快速推進的工程專案。

技術架構：像人一樣看、想、再操作

Macrohard 的核心設計建立在「雙系統」架構，靈感來自人類的認知模式。系統一（System 1）負責即時感知與操作，由特斯拉 AI 團隊打造。它不依賴截圖，而是讀取電腦螢幕過去約 5 秒的連續畫面，能理解動畫轉場、視窗變化等動態內容，並精準模擬滑鼠與鍵盤操作。這種能力來自特斯拉長期累積的即時視覺處理技術，使 Macrohard 在操作細節上更接近真人，而不只是執行指令的工具。

系統二（System 2）則由 xAI 的 Grok 模型負責，專注於推理與決策。當系統一在執行任務（例如填寫報表）遇到不確定情境或邏輯衝突時，Grok 會介入分析並提供下一步指令。兩者分工明確，一個負責「動手」，一個負責「思考」。這樣的設計帶來一個關鍵變化：AI 不再需要軟體提供 API。只要畫面能顯示，它就能學會操作。即使是多年未更新的舊系統，也能直接上手，打破長期存在的軟體互通限制。

算力基礎設施：從充電站到每一輛車

為了支撐這套運作方式，Elon Musk 規劃了一個結合能源與分佈式硬體的算力架構。其中一個核心，是將超級充電站轉為運算節點。計畫在全美站點部署專屬算力設備，利用總計約 7 GW 的電力資源，提供穩定且成本較低的邊緣運算能力。

另一個更大規模的想法，是讓每一輛特斯拉車輛都成為算力的一部分。當車輛停放或充電時，車內的 AI4 晶片可以加入運算網路，協助處理任務。單顆 AI4 晶片成本約 650 美元，使這種分散式部署具備極高效率。當大量車輛同時參與運算，閒置硬體開始被重新利用，也讓「共享算力」成為一種可能，甚至有機會轉化為車主的潛在收益來源。

市場競爭：從整合軟體到直接取代操作

Macrohard 與 Microsoft 推出的 Copilot Cowork，代表兩種不同的 AI 發展方向。Microsoft 選擇把 AI 嵌入既有軟體，需要依賴程式碼與 API，定位仍是輔助工具；Macrohard 則直接從操作層切入，透過畫面模擬取代使用者行為。這種「介面級」策略不依賴整合，反而讓它在跨平台與多系統環境中更具彈性，也讓 Claude Cowork 等產品面臨更直接的競爭。

在企業場景中，差異更加明顯。許多公司仍在使用彼此無法串接的舊系統，而一個能看懂畫面、完成對帳、填表或報稅的數位勞動力，能直接跨越這些限制。相較之下，只能在單一軟體中提供建議的 AI，影響範圍較為有限。

未來數位勞工：從電腦操作到現實世界

Macrohard 預計在未來數月推出測試版本，開放部分企業客戶參與實測。短期目標，是讓 AI 能完整模擬人類在電腦上的操作流程，逐步接手日常辦公任務。

接下來的延伸，將會出現在物理世界。當這套數位能力與 Optimus 人形機器人結合，AI 不只處理螢幕上的工作，也能參與現實中的勞動任務。數位操作與實體執行開始連動，工作型態與生產方式也會隨之改變。

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展區中最受矚目的展品之一，是台灣唯一一輛全解構展示的 Model Y，讓觀展者能近距離觀察車體結構、電池模組與動力系統配置。現場也同步展示第二代 Optimus 人形機器人、第四代 V4 超級充電座以及全系列家用能源產品。隨著展示空間正式啟用，特斯拉也宣布推出本季度新車主抽獎活動，最大獎為 10 股特斯拉股票。

Model Y 全解構展示與 Optimus 機器人

座落於南港服務體驗中心的 Tesla Museum，其核心展品是一輛完全拆解的 Model Y。透過視覺化的零件陳列，觀展者能清楚看到底盤電池包配置、電機傳動系統以及車體結構設計，從不同角度了解電動車的結構與安全工程。

展區同時展示第二代 Optimus 人形機器人。這款機器人採用與特斯拉車輛相同的純視覺與 AI 導航技術，呈現特斯拉在機器人與人工智慧領域的研發方向。現場也同步展出 V4 超級充電座，以及 Tesla Energy 在台推廣的家用能源產品，包含儲能與相關能源設備。

FSD 系統演進與 OTA 更新歷程

除了硬體展示，Tesla Museum 也呈現特斯拉車輛軟體發展的歷程。展區介紹 FSD (Supervised) 全自動輔助駕駛（需駕駛監督）系統的技術演進，以及多年來透過 OTA 遠端更新持續推送的功能變化，讓觀展者了解軟體如何持續為車輛帶來新功能。

南港服務體驗中心目前是北台灣最大的特斯拉服務據點，現場提供新車試駕、原廠認證中古車諮詢，並配備 23 個維修工位。隨著 Tesla Museum 設立，這裡也成為兼具展示與教育功能的空間，並由產品專家提供導覽，開放企業與教育單位預約參觀。

十周年抽獎活動與參觀贈禮

適逢在台營運滿 10 年，特斯拉台灣也推出相關慶祝活動，獎項包含特斯拉股票與線上商店商品回饋。針對本季度完成交付的新車主，另設有加碼抽獎機會。

V4 超級充電與家用儲能布局

隨著 V4 超級充電座的部署與家用儲能系統的推廣，特斯拉在台灣的布局已逐步延伸至能源與充電領域。Tesla Museum 展區呈現車輛、充電與能源產品的整體布局，讓觀展者能了解特斯拉在電動車與能源系統方面的發展方向。

Tesla Museum 目前採免費開放參觀，民眾可前往南港服務體驗中心實地了解相關技術展示。隨著未來更多新技術與產品導入，這座展覽空間也將持續更新展示內容。

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根據現場觀測資訊，Cortex 2.0 的硬體建置進度相當快速。為確保系統能如期上線，特斯拉目前已安裝接近半數的 Megapack 儲能系統，並同步部署 18 組臨時冷卻設備（Temporary Chillers）協助散熱。這種階段式建置方式可讓第一階段冷卻系統先行運作，而完整設備則預計在今年春夏期間陸續完成。

Cortex 2.0 規模：500 MW AI 叢集

Cortex 2.0 位於德州超級工廠（Giga Texas）北側，與南側現有的 Cortex 1.0 設施形成對應。這座 AI 超級電腦叢集的總電力容量預計達到 500 MW，規模高於多數企業級 AI 訓練設施，是特斯拉擴大人工智慧運算能力的重要基礎建設。

在硬體配置方面，Cortex 2.0 預計部署約 10 萬顆 Nvidia H100 與 H200 GPU。這些晶片將用於處理大量影片資料與高強度模擬訓練。為支援龐大的電力需求，現場已交付超過 150 組特斯拉生產的 Megapack 儲能系統，可在電網負載波動時提供穩定供電與備援能力。

Optimus 訓練：算力基礎設施

Cortex 2.0 的建置也將支援特斯拉人形機器人 Optimus 的訓練需求。Elon Musk 曾將 Cortex 2.0 稱為 Optimus 訓練學院（Optimus Training Academy），強調大規模算力對機器人模型訓練的重要性。

透過更高規模的運算資源，特斯拉可讓機器人進行更多真實世界影片學習與虛擬模擬訓練，以加速模型迭代與訓練效率。這類訓練模式有助於提升機器人的動作控制、任務判斷與環境適應能力，並支援 Optimus 在工廠作業與實際場景中的應用測試。

建設時程：Cortex 2.0 兩階段部署

能源管理：500 MW 算力挑戰

高密度 AI 算力設施同時帶來能源與散熱方面的工程挑戰。其中最核心的問題在於電力需求與熱管理。高達 500 MW 的用電規模對地方電網形成明顯負載，因此特斯拉在現場部署大量 Megapack 儲能系統，用於調節電力需求並協助穩定供電。

此外，冷卻系統的穩定性也直接影響 GPU 的運算效率與設備壽命。在目前的建置階段，特斯拉使用多組臨時冷卻設備以支援第一階段設施先行運作，完整冷卻系統則預計在後續建設中逐步完成。這類大型 AI 設施對電力與散熱管理的要求極高，因此相關基礎設施的穩定度成為運作的重要條件。

AI 基礎設施：Cortex 2.0 定位

Cortex 2.0 的啟動代表特斯拉持續擴大人工智慧運算基礎設施。隨著 FSD（全自動駕駛）與 Robotaxi 系統需要處理更大量的邊緣案例（Edge Cases），大規模算力將支援神經網路模型的訓練與迭代。

當運算資源持續提升，特斯拉可加快自動駕駛模型的訓練與版本更新節奏。這座位於德州的 AI 訓練叢集，將支援自動駕駛與機器人相關技術的開發與測試，成為特斯拉人工智慧基礎設施的重要節點。

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這項變動也反映出特斯拉產品結構的轉變，近年全球銷售已高度集中在 Model 3 與 Model Y。儘管 Model S 與 Model X 將退出量產，特斯拉承諾仍會持續提供零件供應與 OTA 軟體更新，確保現有車主的使用體驗與維修支援不受影響。隨著產品線調整，特斯拉正朝向以高效率平台與 AI 製造為核心的下一個發展階段。

財報會議定案與銷量轉型：旗艦 Model S/X 功成身退

在 2025 年第四季財報電話會議中，Elon Musk 親自證實 Model S 與 Model X 將不再持續量產。隨著全球銷量集中於 Model 3 與 Model Y，這兩款高單價、低產量的旗艦車型，在整體營運架構中的比重已明顯降低。官方預計將於 2026 年內完成最後一批生產。Elon Musk 形容這項決定「帶有一點感傷」，但也坦言這是為了有效配置產能資源所必須做出的選擇。

停產並不代表這些車款會立刻消失。特斯拉強調，Model S 與 Model X 未來仍會持續上路，只是生產階段將正式告一段落。接下來的產品策略將全面轉向更具規模效益的高效率平台，以支撐日益成長的全球交付需求。

特斯拉產線重新配置：聚焦 Optimus 機器人與 AI 專案

這項決策背後的核心動力，是特斯拉近年在人工智慧與自動化領域的全面布局。原本用於 Model S 與 Model X 的高規格產線與人力資源，將重新分配給 Optimus 機器人的製造、組裝與測試。這項轉換也與特斯拉同步推進的 Cybercab 計畫與自動駕駛運算平台相呼應，顯示汽車製造已不再是資源投入的唯一核心。

透過產線調整，特斯拉得以更有效整合 AI 硬體與製造技術。Optimus 機器人的量產需求仰賴高度自動化環境，而旗艦車系讓出的產能與空間，正為這類 AI 專案提供了關鍵的技術與工程支撐。

車主支援與市場後續：售後服務不中斷、迎接新平台

針對現有 Model S 與 Model X 車主，特斯拉已明確表示「停產不代表服務終止」。官方維修體系將持續提供零件供應、車輛維修以及 OTA 軟體更新。包括全自動輔助駕駛（FSD）在內的現有硬體配置，均會依照原定條件持續獲得支援，確保既有車主的權益不受生產線調整的影響。

隨著旗艦車款退場，市場也高度關注特斯拉如何填補高階產品的空缺。業界消息預測，特斯拉未來可能推出基於現行高效率平台開發的「高階衍生車型」，或全新的大型旗艦級距。雖然官方尚未公布具體接替時程，但已強調未來所有新車型都將配合全球產能節奏，以更具效率的技術平台與自動化專案作為發展重心。

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然而，這場革命的節奏，也讓人想起《機械公敵》與《AI 人工智慧》的情節，那些會學習、會模仿人類的機器人，如今正逐步走入真實生活。科技 YouTuber Marques Brownlee 提醒：「這些 AI 產品不是做不到，而是出現得太早。」對使用者而言，NEO 不只是產品，更是一場關於「人與機器關係」的耐心測試。

NEO：你的家，成了它的訓練場

1X NEO 以「全球首款家用人形機器人」之名登場，預購價 20,000 美元，預計 2026 年出貨。官方宣稱它能幫忙摺衣、洗碗、澆花、收拾雜物，甚至拍成宣傳短片，扮演「家庭夥伴」的角色。然而，《華爾街日報》實測揭露現實：多數操作其實由遠端人員完成。

1X 將此稱為 Expert Mode，公司員工戴上 VR 裝置遠端控制機器人，以手勢即時操控。NEO 配備 8 顆 4K 鏡頭與 2 組深度感測器，每秒可掃描 30 幀三維環境畫面，延遲低於 150 毫秒。官方表示影像會自動模糊人臉、可設定禁區，但用戶仍須同意讓陌生操作者「看進家裡」。

這種設計讓人聯想到 Roomba 拍到浴室影像外流的事件。差別在於，那是意外，而 NEO 是制度設計的一部分，每位用戶的日常都成了 AI 的訓練素材。ABI Research 預估，到 2030 年全球家用人形機器人市場將突破 80 億美元，但至今仍無任何成熟商用產品。NEO 的出現，不只是販售「便利」，更代表人類正式進入「家庭即訓練場」的時代。

Optimus：在工廠「實習」的學徒

特斯拉的人形機器人 Optimus 採取更謹慎的發展節奏。Elon Musk 表示目標是「讓機器人能接手所有重複性工作」，但目前仍以工廠內部的工業應用為主，更像一名 AI 實習生。Optimus 已能完成物料搬運、電池分類與零件組裝，並具備自主行走與姿態調整能力。

特斯拉的 Dojo 超級電腦每週可處理超過 1 億英哩的行車影像，為 AI 模型提供訓練基礎，也讓 Optimus 受惠於相同的學習架構。Optimus 保留機械造型設計，手指與關節靈活度更高，更適合進行長時間、重複性的任務。

中國的人形機器人競爭者也紛紛現身。小米的 CyberOne 曾展示能彈琴、行走的能力，但仍停留在原型階段；宇樹科技（Unitree）推出的 H1 售價約 9 萬美元，現階段仍需遠端操控。

廣告能演，機器人能不能做？

NEO 的廣告影片中，它開冰箱、摺衣、澆花、洗碗，看起來幾乎完美。然而，《華爾街日報》揭露，這些動作大多由遠端操作者完成，影片中僅有一次開門屬於自主行為。內部測試顯示，NEO 的自主完成率低於 5%。

值得注意的是，1X 執行長選擇正面面對這些現實問題。他在《華爾街日報》的實測影片中親自接受採訪，坦率承認 NEO 仍仰賴遠端操控，甚至讓記者拍到機器人「卡關」與需要充電休息的畫面。這種不避談限制、誠實面對現況的態度，在充斥誇張行銷的 AI 產業裡反而顯得難得。NEO 或許還不完美，但至少沒有假裝完美。

Optimus 的展示影片同樣經過篩選，但差別在於它已能在特斯拉工廠執行真實任務。雖然官方尚未公布明確量產時程，但至少讓外界看到實際訓練的進展，而不只是剪輯後的行銷內容。

我們正在付費幫 AI 上課

特斯拉的 FSD 系統仰賴全球上百萬輛車回傳行駛數據進行訓練，而 NEO 則是把這個訓練場搬進了使用者家中。當 1X 的員工在遠端操控機器人「幫你摺衣」時，實際上同時也在蒐集動作、空間與決策數據，這些影像與行為紀錄最終被回傳，用於持續訓練 NEO 的 AI 模型。

1X 表示資料會經過模糊化處理，且可設定禁區，但外界依然對隱私風險存疑。當機器人能觀察你的生活方式，它也在學習你的習慣。過去 Amazon Ring 門鈴因員工可調閱影像而引發爭議，而 NEO 的 Expert Mode，幾乎是那個故事的「進屋版本」。

業界估算，每台機器每月能產生約 300GB 的家庭生活數據。若換算資料儲存與分析價值，這些資訊甚至比機器本身更具商業潛力。從某個角度來看，消費者買的不是一台機器人，而是替公司提供了一個持續運作、真實且免費的 AI 訓練場。

人工智慧是否會遵循三大法則？

《西方極樂園》（Westworld）中的機器人開始質疑命令、尋找自由意志；《機械公敵》（I, Robot）裡的 AI 即使遵守「三大法則」，仍可能為了「保護人類」而違抗人類。這些故事原本只是科幻，如今卻正逐漸逼近現實。

2024 年，韓國一座智慧工廠發生事故，一隻機械手臂誤認工人為貨箱，導致人員死亡。雖然 NEO 與 Optimus 都具備安全限制機制，NEO 禁止舉起過重或尖銳物品，Optimus 則透過軟體層防止過度施力，但當這些機器連上雲端，入侵、誤操與權限失控的風險便永遠存在。

歐盟《AI Act》已將家用機器人歸類為高風險系統，要求 2026 年前通過第三方安全驗證；美國目前仍缺乏明確規範。至於中國品牌的潛在後門疑慮，也使歐美市場持續保持警戒。對 AI 公司而言，隱私是訓練的資源；對使用者而言，隱私則是最後一道防線。

誰在訓練誰：家用 AI 的真正考題

家用機器人確實具潛力。對長者或行動不便者來說，它可能成為全新的照護方式。然而，現階段的 NEO 與 Optimus 仍處於學徒期。1X 預計 2026 年推出自主率約 50% 的 NEO，特斯拉則持續在內部場所訓練 Optimus，尚未公布消費版本時程。

這不只是科技的進化，更是一場人類與 AI 的共學實驗。我們決定它要模仿誰、學會什麼，又能被允許做到哪裡；同時，它也在觀察、記錄並學習我們的行為與情緒。AI 不只是幫手，也是一面鏡子，在教它生活的過程中，我們其實也在教它理解人性。

問題或許不在於 NEO 能做什麼，而在於我們願意讓它學到多少。當這些機器真正進入客廳、廚房與臥室，AI 革命的起點將不在矽谷，而在每一個選擇打開家門迎接它的家庭。

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這項構想延續了 Elon Musk 長期推動的「Fleet Economy」理念，也就是讓車輛在非駕駛時段仍能為車主與公司創造價值。特斯拉計畫結合 xAI 的大型模型與 Starlink 衛星通訊網路，打造以車輛為主體的分散式 AI 運算生態。未來，特斯拉不僅能自駕、接客、回充電站，還可能在待機時「幫忙跑 AI」，成為真正意義上的移動雲端節點。

這不是第一次，Elon Musk 想讓車自己賺錢

早在 2019 年，Elon Musk 就曾提出「Robotaxi」構想，讓車主能在不使用車輛時，開放給系統自動接客並產生收益。如今的 DIF 節點計畫，正是這一理念的延伸：讓車輛在靜止狀態下仍能運作、仍能貢獻價值。

不同的是，Robotaxi 透過接送乘客創造收入，而 DIF 節點則以提供 AI 運算能力換取回饋。這種「Fleet Economy」模式代表，特斯拉正試圖將每輛車轉化為能自動創造價值的運算節點。

從停著的車，到能幫忙算 AI 的 DIF 節點

Elon Musk 的構想，是讓停放並充電中的特斯拉自動上線，透過安全網路連線，把閒置的車載電腦運算力共享出來，協助特斯拉或 xAI 執行 AI 推理任務。當數百萬輛車同時上線時，將形成一個遍布全球的「移動式超級電腦」網絡。

目前特斯拉車載電腦採用 HW4 平台，下一代 AI5 晶片預計於 2026 年量產，將採用台積電 4 奈米製程。根據供應鏈資訊，AI5 的能效相較於三星 5 奈米的 HW4 提升約 25%，推理效能約為 HW4 的 40 倍，相當於一顆高階 GPU 的 4 至 5 倍處理能力。其最大功耗約 150～200 W，推理時可降至 50～80 W，以確保穩定與散熱效率。

整體架構可分為三層：

50 毫秒的延遲約等同於人類的平均反應時間，足以支撐即時自駕判斷與 AI 任務執行。Dojo 超級電腦負責訓練模型，而全球特斯拉車隊則進行即時推理，讓 AI 能在真實道路中邊學邊跑，實現低成本、高效率的演進循環。

車主也能參與「共享算力」？能耗與隱私如何處理

Elon Musk 在會後於 X 上回覆投資者提問時透露，未來可能推出「算力租借」機制，讓車主在願意的情況下共享車輛閒置的運算資源。他形容這個概念「有點像 Airbnb，只是出租的不是房間，而是車的電腦」。

目前尚未有現金分潤機制的具體承諾。不過，根據內部規劃文件，特斯拉正在研擬名為「Fleet Contribution Score」的系統，用於計算車輛上線時數與貢獻算力。未來，這項分數可能可折抵訂閱費用，或兌換軟體升級與雲端服務。

能耗與收益預估

系統僅會在車輛接上充電樁或 Powerwall 時自動啟動，並根據電量與溫度狀況動態調整運作強度。若與 Solar Roof 太陽能屋頂與 Powerwall 儲能系統搭配，整個過程可完全以再生能源驅動，形成「綠能算力」的閉環架構。

所有資料上傳皆採端到端加密，僅傳輸經 AI 模型壓縮後的「特徵向量」，不包含任何原始影像。上傳前資料會先經「差分隱私」處理，並符合 ISO/SAE 21434 資安標準。車主可隨時關閉共享功能或查看上線紀錄，系統預設為關閉狀態，需自行選擇加入。

特斯拉將於 2025 年啟動內測，為全球算力網奠基

特斯拉預計於 2025 年第 4 季啟動內部車隊測試，主要評估能耗效率、系統穩定性與網路延遲表現。Beta 階段中，每輛車的每日運行上限約 4 小時，以避免電池長時間高負載運作。預計 2026 年起展開區域性測試，FSD 訂閱用戶可望優先參與。

結合 xAI、Optimus 與 Starlink 的長期架構

未來 DIF 節點將與 xAI 深度整合，支援大型語言模型 Grok 的即時推理運算。人形機器人 Optimus 也預計接入同一網路，2027 年上半年將於特斯拉工廠內部部署約 1,000 台，初期執行本地任務，2028 年第 2 季起具備雲端推理能力，正式成為可連網的 AI 運算節點。

屆時，整個生態系將由五大核心元素構成：

1. 特斯拉車輛：提供分散式 AI 運算與推理節點。
2. xAI：開發、維護並分配模型運算任務。
3. Starlink：建立低延遲的全球通訊骨幹網路。
4. X 平台：作為最終應用介面，整合 AI 服務與互動功能。
5. Powerwall／Solar Roof：形成綠能供電閉環，支援全天候算力運作。

從汽車製造到 AI 基礎設施：特斯拉面臨三大挑戰

Elon Musk 提出的 DIF 節點構想，象徵特斯拉正從車輛製造商轉型為 AI 基礎設施供應商。不過，要讓這項願景實現仍面臨三大挑戰：

1. 電力與網路負載管理：確保數百萬輛車同時上線時仍能穩定運作。
2. 法規與資料合規議題：各國對資料上傳與能源分配的規範差異大。
3. 車主參與度：算力共享須由車主自願開啟，規模取決於實際參與率。

與傳統雲端架構（如 Nvidia DGX Cloud 或 AWS Inferentia）相比，特斯拉的優勢在於「邊緣運算結合綠能」策略——利用全球車輛節點與再生能源，打造低延遲且可持續的 AI 運算網路。若構想成真，ARK Invest 模型推算單一車主每年平均可獲得約 200 至 500 美元收益回饋。

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