特斯拉发布一季度财报，汽车软件与机器人业务成为增长引擎

中国商报（记者 雷珂馨）当地时间4月22日，特斯拉发布2026年第一季度财报。数据显示，特斯拉第一季度营收为223.87亿美元，同比增长16%；GAAP净利润为4.77亿美元，同比增长17%。其中，汽车软件与机器人业务表现亮眼，成为推动公司发展的核心动力。特斯拉表示，将深度布局相关业务，从传统汽车制造商加速向“多元能源与人工智能公司”转型。

第八届进博会特斯拉展台展示的Optimus人形机器人。（资料图，图片由CNSPHOTO提供）

汽车业务表现稳定

在现金流方面，特斯拉第一季度经营现金流达39.4亿美元，同比增长83%；自由现金流为14.4亿美元，同比增长117%，主要得益于原材料成本下降以及服务业务的贡献，其中服务及其他营收同比增长42%。

在汽车交付方面，特斯拉第一季度交付量为358023辆，其中Model3/Y交付量为341893辆；当季汽车产量为408386辆，其中Model3/Y产量为394611辆。此外，特斯拉储能产品装机量达到8.8吉瓦时。

在产品全球销售布局上，特斯拉将持续在全球市场上推广Model 3和Model Y车型，并将在中国以外的其他市场上推出Model Y L车型。此外，特斯拉的赛博无人驾驶电动车和特斯拉电动卡车Semi均将于今年正式启动量产。

中国市场依旧是特斯拉重点发力与深耕的关键领域。今年以来，特斯拉在中国市场已开启多轮促销。

1月6日，特斯拉中国发布消息称，特斯拉Model 3/Y/Y L车型推出7年超低息购车方案。其中，Model 3/Y首付7.99万元起，月供可低至1918元；Model Y L首付9.99万元起，月供可低至2947元。Model Y L首次推出5年0息方案，首付9.99万元起，月供可低至3985元。2月26日，特斯拉中国再度宣布：3月31日前下单，全系车型可享7年超低息贷款。其中，Model 3、Model Y及Model Y L三款主力车型还提供5年0息方案，用户购车无需支付任何利息。

汽车软件业务持续增长

在汽车软件业务层面，特斯拉展现出强劲的发展势头。其FSD（完全自动驾驶系统）订阅数持续攀升，无人驾驶网约车服务的付费里程环比几乎实现翻倍增长。

特斯拉方面透露，一旦赛博无人驾驶电动车进入量产阶段，将逐步取代现有的Model Y车队，并有望成为车队中规模最大的车型。4月，公司将无人类监督员的Robotaxi服务扩展至美国达拉斯与休斯敦，并在奥斯汀进一步扩大了无监督运行范围。此外，更多美国城市已处于服务筹备阶段，公司正在开展测试和许可审批等相关准备工作，以确保在条件成熟时能够迅速进入新市场。

中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅对中国商报记者表示：“以前，整个汽车行业的盈利模式较为单一，主要集中在车辆售卖环节。车企的核心竞争力通常与动力性能、内饰配置、外观设计等硬件参数紧密相连。消费者购车后，除了售后维修外，几乎不会再与车企产生持续性的付费关联。而特斯拉所推行的‘走量卖车+软件订阅’模式，把汽车从一次性售卖的工业产品转变为可持续迭代的智能终端。一方面，通过销售多款车型，特斯拉不断扩大用户基本盘，搭建起了一个规模庞大的软件应用场景；另一方面，自动辅助驾驶、座舱娱乐功能、车身性能OTA升级等订阅服务，能够源源不断地为特斯拉带来收益，且这些服务的边际成本较低。一旦这种模式成功运行，将会彻底拉开特斯拉与传统车企在盈利能力上的差距，对整个汽车市场产生的冲击将是颠覆性的。”

机器人量产进程加快

特斯拉人形机器人Optimus成为财报的最大亮点。特斯拉宣布，将从今年第二季度开始筹备首座大规模生产特斯拉人形机器人的工厂，美国弗里蒙特工厂原Model S/X产线将转型为Optimus产线，设计年产能达100万台。特斯拉正在美国得州超级工厂准备第二代产线，该产线的长期设计年产能为1000万台机器人。

特斯拉CEO埃隆·马斯克表示：“人形机器人将成为特斯拉有史以来最重要的产品，甚至可能是人类历史上最重要的产品之一。”

为给软件与机器人业务的指数级增长提供有力支撑，特斯拉正同步推进AI算力与能源基础设施的垂直整合。目前，Cortex 2算力集群已上线并投入训练任务运行，特斯拉还将持续扩展训练基础设施，以此确保人工智能产品与服务的开发拥有充足的算力资源。与此同时，特斯拉也在稳步推进Dojo 3自研芯片的开发工作，期望未来能借助该芯片降低训练成本。

国际注册创新管理师、鹿客岛科技创始人兼CEO卢克林对记者表示：“当前人形机器人在结构化环境（如固定工位的搬运）上已具备可行性，但面对非结构化场景中的物理交互，例如识别不同材质物体的最佳握持力度、处理突发干扰时的动态平衡恢复、跨任务迁移的语义理解，其泛化能力仍远未达到人类水平，这背后是触觉反馈精度、多模态感知融合与实时决策算法的协同短板。更深层挑战在于数据飞轮：自动驾驶尚有海量真实路况数据喂养，而人形机器人所需的日常操作数据几乎空白，仿真到现实的迁移（Sim-to-Real Gap）尚未突破。因此，特斯拉工厂的筹备更多是工程化降本的起点，而非技术奇点的到来；真正的临界点取决于其能否建立低成本、大规模的数据采集与迭代闭环。”