聚焦物理AI赛道，本文拆解核心标的特斯拉机器人的产业现状与产能演进。
一、物理AI飞轮与量产前置逻辑
物理AI的产业基础由世界模型、机械本体与数据飞轮构成。当前数据采集效率制约飞轮运转，参考自动驾驶产业路径，数据规模依赖实体设备的真实场景运行，量产成为模型成熟的必要条件。产业共识已转向先实现硬件量产落地，再基于真实场景数据进行模型的训练与优化。
二、特斯拉产能节点与V4版本演进
特斯拉机器人在交付端呈现单批次20至30台的节奏。当前时间线维持7月量产指令，9月计划达成周产100台目标。长线产能规划显示，2026年底计划在加州建设5条产线，单线周产500台，对应年化产能12万至15万台；2027年规划向百万台规模扩张，并启动德州年产1000万台的产能建设。
产品方面，V3版本进入定型阶段，当前供应商交付需求集中于量产版本V4（Beta版）。相比前代，核心技术变量为自由度提升与轻量化设计。
三、行业观察
围绕7月量产节点及机械本体各环节，核心配套企业包括斯菱智驱、科森科技、浙江荣泰、北特科技、三花智控、拓普集团与恒立液压。
新晋供应链层面，长城科技提供全身电机铜线，新泉股份切入相关配套。
针对第四代（Beta 2）版本中塑料件应用增加的技术变化，相关配套企业为福赛科技与恒勃股份。
风险提示：机器人量产进度不达预期，大模型进展不及预期，产业链国产化水平不达预期
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