特斯拉今天公佈了該公司的2024財年第一季度財報：第一季度總營收爲213.01億美元，同比下降9%，創下自2012年以來的最大降幅；淨利潤爲11.44億美元，與去年同期的淨利潤25.39億美元相比大幅下降；歸屬於普通股股東的淨利潤爲11.29億美元，同比大幅下降55%。

特斯拉第一季度營收超出華爾街分析師此前預期，但調整後每股攤薄收益則未能達到分析師預期。與此同時，特斯拉特斯拉CEO埃隆·馬斯克表示，該公司計劃“在2025年初開始生產新車型，也有可能是在今年晚些時候”，而此前預計是在2025年下半年開始生產。財報發佈後，特斯拉盤後股價大幅上漲逾10%。

　　詳見：特斯拉第一季度營收213億美元 淨利潤同比下降55%

財報發佈後，特斯拉CEO埃隆·馬斯克、CFO瓦伊巴夫·塔尼亞、動力和能源工程高級副總裁德魯·巴格利諾、供應鏈副總裁卡恩·布迪拉吉、汽車工程副總裁拉斯·莫拉維以及投資者關係主管馬丁·維查等高管對財報進行了解讀，並回答了分析師提問。

以下爲本次電話會議分析師問答環節主要內容：

個人投資者：4680電池目前進展如何？當前的產能有多少？

拉斯·莫拉維：自四季度以來，特斯拉4680電池產量增長了18%至20%。我們之前在X上也與大家分享，目前4680電池的周產量可裝備超1000輛Cybertruck（特斯拉皮卡），年產能約爲7吉瓦時。隨着工廠一期第三、第四條生產線的投產，我們預計二季度的電池產能將繼續快於Cybertruck產能增速，確保始終擁有數週的電池庫存，以便應對後續車輛產能爬坡。

伴隨着產能爬坡、生產線產量提高，我們的銷貨成本（COGs）每週都在快速下降，我們希望能以此抵消鎳基電池的供應商成本。

個人投資者：下一個問題有關特斯拉人形機器人Optimus。Optimus有哪些新進展？現在是否已經在工廠內投入使用？管理層預計Optimus何時實現量產？

埃隆·馬斯克：目前，Optimus已經能執行一些簡單的工廠任務，或者我應該說從目前的實驗室進展來看，Optimus已經能夠執行簡單的工廠工作。我們認爲Optimus大概會在今年年底投放至工廠，正式在工廠內部投入使用。至於對外銷售的時間點，我預計大約會在明年年底。

但這些都只是預測。我之前曾與大家分享過，在我看來，Optimus的價值要超出所有其他技術總和。以那些有感覺、有知覺的人形機器人爲例，它們可能無法完全按需求執行任務。Optimus則不然。我相信在人形機器人領域，特斯拉比其他同業更適合量產——我們的機器人推理能力非常高效。這點值得大家關注，我們的AI推理能力、推理效率遠遠優於其他公司，可以說沒有哪家公司機器人的推理效率能媲美特斯拉。這（提高推理效率與能力）也是別無選擇的事，畢竟在電車生產上我們會受到推理硬件的限制。

機構投資者：針對無監管FSD（完全自動駕駛）在美國的監管審批，特斯拉內部有哪些預期？相比人類駕駛員，無監管FSD是否有合適的安全閾值？

德魯·巴格利諾：目前在美國，已經有幾個州通過了自動駕駛相關法規。可以說，這些州正在爲未來的自動駕駛技術發展鋪平道路，相關的操作數據也將促使越來越多的人選擇無人駕駛汽車。我這裏就不再展開詳談相關的安全性能問題，但我相信，這些州的無人駕駛經驗，再加上我們所能提供的相關數據，都將爲在美國實現完全自動駕駛的監管批准鋪平道路，同時也爲其他國家的相關技術批准添磚加瓦。

埃隆·馬斯克：實際上，已經有一部分自動駕駛汽車公司正在嘗試在監管方面開荒擴土，這於我們而言非常有幫助。目前來看，這些公司已經在舊金山運營了一段時間，在洛杉磯似乎也已經獲批運營。可以說，政府監管批准的速度極快，變化日新月異。

在我看來，隨着規模加大、數據量累計，如果最終結果顯示自動駕駛汽車的事故率是人類駕駛員的一半，這將是不容小覷，同時也不能忽視的問題。因爲屆時一旦禁止自動駕駛，就意味着變相殺人。因此，只要有確鑿數據能證明自動駕駛汽車比人類駕駛汽車更加安全，我相信從監管的方面來說不會有太大障礙。

打個比方來說，完全自動駕駛技術就好比當年的電梯。過去，電梯是人爲操作負責電梯開關的。但人會累、會喝醉，也會犯錯，可能會導致乘電梯的人卡在樓層中間。而如今，我們只需要進入電梯，自行按下按鈕即可，你不需要考慮電梯到底是怎麼運作的。自動駕駛汽車的工作原理也是如此。通過手機告知汽車你的目的地，上車之後它會自動載你去到目的地。一切都是理所應當，就像電梯一樣——它會自動帶你去到你想去的樓層。就是這麼簡單，你完全不需要考慮電梯是怎麼運作的。

另外我還要講清楚一點，未來特斯拉將推出並運營自己的車隊。大家可以把我們想象成車企裏的愛彼迎（Airbnb）或者優步（Uber）。也就是說特斯拉將擁有一定數量的自營車，車隊還有一部分車來自終端用戶，用戶可以隨時將車加入或者撤出車隊。他們可以選擇自己的車是否只供朋友與家人使用，或者只供五星級用戶使用。此外，他們的車可以隨時撤出車隊，只供用戶自己使用。就像愛彼迎一樣。我們相信，隨着車隊數量的不斷增長，未來我們可能會在全球擁有700萬臺、900萬臺甚至數千萬臺車。而隨着車隊數量的增加，數據也將實現持續反饋、持續循環，每次出現的問題都會被添加到訓練數據庫中，從而實現訓練數據的“飛輪效應”。而特斯拉的這種訓練數據“飛輪”其實和谷歌搜索非常類似。要知道，想和谷歌競爭是非常困難的，因爲用戶的搜索、點擊是不間斷的，谷歌獲取的數據反饋也是源源不斷的，因而谷歌的數據形成了反饋閉環。特斯拉也是如此。我們的數據規模可以達到上千萬。

另外，我認爲特斯拉在AWS（亞馬遜雲）方向上未來也將有相當大的發展潛力，幫助我們實現更強大的推理計算能力。特斯拉的硬件已經從之前的Hardware 3.0發展到現如今的Hardware 4.0，Hardware 5.0設計已經基本完成，有望在明年年底應用上車。我們設想，如果車隊中的車暫時沒有移動，我們就可以用其進行分佈式推理，就好像AWS一樣。換言之，大家可以想象一下，在未來如果特斯拉車隊的規模達到了一億臺，平均下來它們的推理計算能力會達到一千瓦，這就意味着從全球範圍來說我們擁有100吉瓦的推理計算能力。整合如此龐大的計算能力並不容易，但自動駕駛汽車並不是時時刻刻都在工作。它可能每天工作10小時，每週只需要工作50小時，其餘的時間它們都可以用來進行推理運算，否則豈不是浪費？

瓦伊巴夫·塔尼亞：關於安全性的問題。

幾乎每週，特斯拉都會都會通過我們的神經網絡系統產生不同運行軌跡驅動汽車。通過數百萬的用戶數據以及我們內部的訓練數據，我們會對一些關鍵意外、事故進行不斷訓練，比如突然有人跳到車前等等。此外，我們的訓練數據庫還包括多年來我們收集到的現實運行數據。我們會不斷地在模擬系統中重複訓練這些內容、不斷進行測試，以確保真正提升車輛安全性。另外，我們還在不同的城市，如舊金山、洛杉磯、奧斯汀、紐約等，進行數據訓練，以確保訓練質量的多樣性。同時，我們還會收集關鍵事故或一些重大意外，將這些內容整合至我們的訓練庫中。我們對訓練表現非常關注，常常會問自己相比前幾周，現在的表現是否有改進？

只有當我們對內部數據訓練網絡有信心了之後，我們纔會開始將產品向前期用戶交付（如交付給特斯拉的2000名員工）。這些用戶會在使用產品後會向我們提供反饋，比如哪裏還需要改進？或者在使用過程中是否發現了我們之前未發現的問題等等。而只有在上述這些流程萬無一失之後，我們纔會將產品推向外部用戶。另外，即便產品最終推向市場，在特斯拉內部也會有實時儀表盤來監控產品運營，確保不漏掉每一個關鍵問題。

一路走來，可以說特斯拉始終對產品的質量與安全高度重視，希望能夠不斷改進。我們會在每個階段不斷獲取新的訓練數據，並將其加入下一個數據訓練週期，不斷改進產品模型。這是一個不斷反饋、循環、評估的過程。在我們的新架構中，之前的問題都會不斷改進。從某種意義上來說，我們的工程師並不一定需要創造力，也不必時刻改進算法編寫方式，重要的是他們需要不斷進行數據的訓練與學習。所以，如果某次我們面臨問題，比如如何駛過十字路口，相關的訓練數據會立刻反饋到訓練庫中，通過反覆自動訓練、自動學習，不斷優化技術。

埃隆·馬斯克：我們對未來大概三至四個月的產品非常有信心。之所以這樣說是因爲目前我們已經有了比現階段功能更強大、更優秀的模型，但仍有一些問題需要解決。我相信，新模型將會爲汽車功能帶來鉅變，但我們會在解決了具體問題之後再發布。

每次向用戶推出產品我們都會非常小心。將要推出的FSD V12.4、V12.5，甚至可以說V13版本，它們可以說是對神經網絡系統的顛覆，我們做出了非常多的改進與變化。因此，我相信這些技術一旦應用上車將會大幅提升產品性能。請大家耐心等待三四個月。

瓦伊巴夫·塔尼亞：在特斯拉內部，我們會不斷提升模型容量，相應地提升產品性能。此外，我們還會不斷擴大訓練數據、增加訓練時間，從而實現產品性能質的提升。此外，產品架構的改進、模型大小的變化、數據訓練組合的變化都會對產品性能帶來改進，我們對此非常樂觀。但大家要知道，無論是實驗還是訓練，都需要時間。收集數據、訓練數據、處理數據甚至反覆觀看數千萬的視頻都需要時間。但從過去特斯拉的發展趨勢大家可以相信，我們的未來不會讓大家失望。

（持續更新中。。。）