特斯拉今天公布了该公司的2024财年第一季度财报：第一季度总营收为213.01亿美元，同比下降9%，创下自2012年以来的最大降幅；净利润为11.44亿美元，与去年同期的净利润25.39亿美元相比大幅下降；归属于普通股股东的净利润为11.29亿美元，同比大幅下降55%。
特斯拉第一季度营收超出华尔街分析师此前预期，但调整后每股摊薄收益则未能达到分析师预期。与此同时，特斯拉特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，该公司计划“在2025年初开始生产新车型，也有可能是在今年晚些时候”，而此前预计是在2025年下半年开始生产。财报发布后，特斯拉盘后股价大幅上涨逾10%。
财报发布后，特斯拉CEO埃隆·马斯克、CFO瓦伊巴夫·塔尼亚、动力和能源工程高级副总裁德鲁·巴格利诺、供应链副总裁卡恩·布迪拉吉、汽车工程副总裁拉斯·莫拉维以及投资者关系主管马丁·维查等高管对财报进行了解读，并回答了分析师提问。
以下为本次电话会议分析师问答环节主要内容：
个人投资者：4680电池目前进展如何？当前的产能有多少？
拉斯·莫拉维：自四季度以来，特斯拉4680电池产量增长了18%至20%。我们之前在X上也与大家分享，目前4680电池的周产量可装备超1000辆Cybertruck（特斯拉皮卡），年产能约为7吉瓦时。随着工厂一期第三、第四条生产线的投产，我们预计二季度的电池产能将继续快于Cybertruck产能增速，确保始终拥有数周的电池库存，以便应对后续车辆产能爬坡。
伴随着产能爬坡、生产线产量提高，我们的销货成本（COGs）每周都在快速下降，我们希望能以此抵消镍基电池的供应商成本。
个人投资者：下一个问题有关特斯拉人形机器人(300024)Optimus。Optimus有哪些新进展？现在是否已经在工厂内投入使用？管理层预计Optimus何时实现量产？
埃隆·马斯克：目前，Optimus已经能执行一些简单的工厂任务，或者我应该说从目前的实验室进展来看，Optimus已经能够执行简单的工厂工作。我们认为Optimus大概会在今年年底投放至工厂，正式在工厂内部投入使用。至于对外销售的时间点，我预计大约会在明年年底。
但这些都只是预测。我之前曾与大家分享过，在我看来，Optimus的价值要超出所有其他技术总和。以那些有感觉、有知觉的人形机器人为例，它们可能无法完全按需求执行任务。Optimus则不然。我相信在人形机器人领域，特斯拉比其他同业更适合量产——我们的机器人推理能力非常高效。这点值得大家关注，我们的AI推理能力、推理效率远远优于其他公司，可以说没有哪家公司机器人的推理效率能媲美特斯拉。这（提高推理效率与能力）也是别无选择的事，毕竟在电车生产上我们会受到推理硬件的限制。
机构投资者：针对无监管FSD（完全自动驾驶）在美国的监管审批，特斯拉内部有哪些预期？相比人类驾驶员，无监管FSD是否有合适的安全阈值？
德鲁·巴格利诺：目前在美国，已经有几个州通过了自动驾驶相关法规。可以说，这些州正在为未来的自动驾驶技术发展铺平道路，相关的操作数据也将促使越来越多的人选择无人驾驶汽车。我这里就不再展开详谈相关的安全性能问题，但我相信，这些州的无人驾驶经验，再加上我们所能提供的相关数据，都将为在美国实现完全自动驾驶的监管批准铺平道路，同时也为其他国家的相关技术批准添砖加瓦。
埃隆·马斯克：实际上，已经有一部分自动驾驶汽车公司正在尝试在监管方面开荒扩土，这于我们而言非常有帮助。目前来看，这些公司已经在旧金山运营了一段时间，在洛杉矶似乎也已经获批运营。可以说，政府监管批准的速度极快，变化日新月异。
在我看来，随着规模加大、数据量累计，如果最终结果显示自动驾驶汽车的事故率是人类驾驶员的一半，这将是不容小觑，同时也不能忽视的问题。因为届时一旦禁止自动驾驶，就意味着变相杀人。因此，只要有确凿数据能证明自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更加安全，我相信从监管的方面来说不会有太大障碍。
打个比方来说，完全自动驾驶技术就好比当年的电梯。过去，电梯是人为操作负责电梯开关的。但人会累、会喝醉，也会犯错，可能会导致乘电梯的人卡在楼层中间。而如今，我们只需要进入电梯，自行按下按钮即可，你不需要考虑电梯到底是怎么运作的。自动驾驶汽车的工作原理也是如此。通过手机告知汽车你的目的地，上车之后它会自动载你去到目的地。一切都是理所应当，就像电梯一样——它会自动带你去到你想去的楼层。就是这么简单，你完全不需要考虑电梯是怎么运作的。
另外我还要讲清楚一点，未来特斯拉将推出并运营自己的车队。大家可以把我们想象成车企里的爱彼迎（Airbnb）或者优步（Uber）。也就是说特斯拉将拥有一定数量的自营车，车队还有一部分车来自终端用户，用户可以随时将车加入或者撤出车队。他们可以选择自己的车是否只供朋友与家人使用，或者只供五星级用户使用。此外，他们的车可以随时撤出车队，只供用户自己使用。就像爱彼迎一样。我们相信，随着车队数量的不断增长，未来我们可能会在全球拥有700万台、900万台甚至数千万台车。而随着车队数量的增加，数据也将实现持续反馈、持续循环，每次出现的问题都会被添加到训练数据库中，从而实现训练数据的“飞轮效应”。而特斯拉的这种训练数据“飞轮”其实和谷歌搜索非常类似。要知道，想和谷歌竞争是非常困难的，因为用户的搜索、点击是不间断的，谷歌获取的数据反馈也是源源不断的，因而谷歌的数据形成了反馈闭环。特斯拉也是如此。我们的数据规模可以达到上千万。
另外，我认为特斯拉在AWS（亚马逊云）方向上未来也将有相当大的发展潜力，帮助我们实现更强大的推理计算能力。特斯拉的硬件已经从之前的Hardware 3.0发展到现如今的Hardware 4.0，Hardware 5.0设计已经基本完成，有望在明年年底应用上车。我们设想，如果车队中的车暂时没有移动，我们就可以用其进行分布式推理，就好像AWS一样。换言之，大家可以想象一下，在未来如果特斯拉车队的规模达到了一亿台，平均下来它们的推理计算能力会达到一千瓦，这就意味着从全球范围来说我们拥有100吉瓦的推理计算能力。整合如此庞大的计算能力并不容易，但自动驾驶汽车并不是时时刻刻都在工作。它可能每天工作10小时，每周只需要工作50小时，其余的时间它们都可以用来进行推理运算，否则岂不是浪费？
瓦伊巴夫·塔尼亚：关于安全性的问题。
几乎每周，特斯拉都会都会通过我们的神经网络系统产生不同运行轨迹驱动汽车。通过数百万的用户数据以及我们内部的训练数据，我们会对一些关键意外、事故进行不断训练，比如突然有人跳到车前等等。此外，我们的训练数据库还包括多年来我们收集到的现实运行数据。我们会不断地在模拟系统中重复训练这些内容、不断进行测试，以确保真正提升车辆安全性。另外，我们还在不同的城市，如旧金山、洛杉矶、奥斯汀、纽约等，进行数据训练，以确保训练质量的多样性。同时，我们还会收集关键事故或一些重大意外，将这些内容整合至我们的训练库中。我们对训练表现非常关注，常常会问自己相比前几周，现在的表现是否有改进？
只有当我们对内部数据训练网络有信心了之后，我们才会开始将产品向前期用户交付（如交付给特斯拉的2000名员工）。这些用户会在使用产品后会向我们提供反馈，比如哪里还需要改进？或者在使用过程中是否发现了我们之前未发现的问题等等。而只有在上述这些流程万无一失之后，我们才会将产品推向外部用户。另外，即便产品最终推向市场，在特斯拉内部也会有实时仪表盘来监控产品运营，确保不漏掉每一个关键问题。
一路走来，可以说特斯拉始终对产品的质量与安全高度重视，希望能够不断改进。我们会在每个阶段不断获取新的训练数据，并将其加入下一个数据训练周期，不断改进产品模型。这是一个不断反馈、循环、评估的过程。在我们的新架构中，之前的问题都会不断改进。从某种意义上来说，我们的工程师并不一定需要创造力，也不必时刻改进算法编写方式，重要的是他们需要不断进行数据的训练与学习。所以，如果某次我们面临问题，比如如何驶过十字路口，相关的训练数据会立刻反馈到训练库中，通过反复自动训练、自动学习，不断优化技术。
埃隆·马斯克：我们对未来大概三至四个月的产品非常有信心。之所以这样说是因为目前我们已经有了比现阶段功能更强大、更优秀的模型，但仍有一些问题需要解决。我相信，新模型将会为汽车功能带来巨变，但我们会在解决了具体问题之后再发布。
每次向用户推出产品我们都会非常小心。将要推出的FSD V12.4、V12.5，甚至可以说V13版本，它们可以说是对神经网络系统的颠覆，我们做出了非常多的改进与变化。因此，我相信这些技术一旦应用上车将会大幅提升产品性能。请大家耐心等待三四个月。
瓦伊巴夫·塔尼亚：在特斯拉内部股票配资在线体验，我们会不断提升模型容量，相应地提升产品性能。此外，我们还会不断扩大训练数据、增加训练时间，从而实现产品性能质的提升。此外，产品架构的改进、模型大小的变化、数据训练组合的变化都会对产品性能带来改进，我们对此非常乐观。但大家要知道，无论是实验还是训练，都需要时间。收集数据、训练数据、处理数据甚至反复观看数千万的视频都需要时间。但从过去特斯拉的发展趋势大家可以相信，我们的未来不会让大家失望。