摩根大通研报解读：汽车产业为何成为物理AI

摩根大通这份研报把汽车业摆到了物理AI和人形机器人的头号落地场景里。

特斯拉已经在弗里蒙特量产Optimus，丰田、宝马也在砸钱改工厂。说白了，车企不是从零造机器人，而是直接把现成的产线、供应链和传感器接过去用。

降成本只是表面账。

现在顶一个工人得两台机器，到2030年才降到1.3台左右。真正逼着车企下狠手的，是熟练工人断层——老龄化太猛，再不换人，厂子连手艺都接不上。

零部件厂也跟着吃香。运动部件占机器人成本五成，正好是汽车供应商的主场。舍弗勒的人形订单已攒到4亿欧元，目标是用造车那套本事把零件成本砍掉三成。

中国这边更热闹。上半年整机冒出400多款、产量超4万台，小鹏IRON年底就要量产。车企做机器人根本不算跨界，就是把现有产线换个输出对象。

接下来两年是关键验证期：特斯拉的AI5芯片2027年4月上线，算力翻十倍；马斯克自己说，到2027年底机器人的可靠性和寿命才算真过关。

以后资本市场盯车企，可能不光看卖了多少车，还得看接了多少机器人订单了。