这听起来像极了某部科幻大片的开场：Tesla, Inc. 首席执行官 Elon Musk 最近揭晓了一项宏伟计划——建立一座“擎天柱学院”（Optimus Academy）。按照马斯克的设想，这将是一个规模空前的类人机器人训练场，投入“数百万个虚拟机器人”以及“数万台现实世界中的实体机器人”进行高强度训练。在最近接受播客主持人 Dwarkesh Patel 采访时，他详细勾勒了这一蓝图。
这一举措旨在解决类人机器人领域一个极其棘手、且特斯拉 FSD（全自动驾驶）项目从未遇到过的难题：数据飞轮效应。特斯拉目前拥有近 1000 万辆车组成的庞大车队，这些车源源不断地将驾驶数据回传给“母舰”来训练 FSD。但机器人不同——你不可能卖给客户一个笨手笨脚、甚至无法正常工作的半成品，然后指望客户在日常使用中帮它“喂”数据。类人机器人的复杂度也远非汽车可比：汽车只需处理加速、刹车和转向这“老三样”，而机器人拥有超过 50 个自由度——仅最新一代的手部就拥有 22 个自由度。
马斯克表示，该学院将部署 10,000 到 30,000 台实体 Optimus 机器人，在现实中进行“自我博弈”（self-play），以测试各项任务并跨越那道臭名昭著的“仿真到现实的鸿沟”（simulation to reality gap）。这是机器人学中一个公认的死穴：在物理模型完美的仿真环境中练就的技能，一旦进入混乱、不可预测的现实世界，往往会摔得惨不忍睹。
为什么这事儿至关重要？
特斯拉的“擎天柱学院”本质上是针对通用机器人领域最大的瓶颈——海量数据匮乏——提出的一种“力大砖飞”式的解决方案。当竞争对手还在依赖缓慢且昂贵的人工遥操作（teleoperation）来收集训练数据时，马斯克正试图建立一个垂直整合的数据工厂。通过制造数万台机器人充当自己的“练习生”，特斯拉能够以其他公司目前无法承受的规模产生私有数据集。
如果这场豪赌成功，它教会机器人的将不仅仅是叠衣服那么简单，而是创造出一套可大规模扩展的具身智能（Embodied AI）训练管线。这很可能会让特斯拉在通往“真正实用的类人机器人”的竞赛中，建立起一个令对手望尘莫及的领先优势。
