在 2018 年之前，马斯克想通过采购现成的机械臂、AGV（移动机器人，可在产线中运送物料）等设备实现自动化，效果糟糕。
在加州工厂，到 2017 年夏天工程师们还在教机器人识别和抓取不同颜色的电线。在内华达电池工厂，机器人在把数千节电池排到电池包里时，精度、速度远不如人类。特斯拉不得不向松下借调了数十名工人来手动组装电池包。2017 年第四季度，特斯拉只生产了 2425 辆 Model 3。
自动化生产 Model 3 的更大难点是 Model 3 改动频繁，马斯克希望产线也能及时跟上产品迭代，这意味着产线要非常灵活，能快速适应新的零部件和变动的流程。
传统车企的制造方式无法达到要求。在原本的流水线中，每个流程只重复一个固定工艺，机械臂等自动化设备的目标是快速、精准地完成单一步骤，而不是适应变化。
2017 年中，马斯克换了一种思路，他开始招募更多 “外行”。曾在通用做智能驾驶的工程师 Allen Chih Lun Pan 在那时加入了特斯拉的工厂团队。Allen 当时 33 岁，来自中国台湾，偏爱机器人、自动驾驶等被马斯克称为 “真实世界 AI”（Physical AI）的领域。相比特斯拉过去招募的有多年汽车生产经验的技术人员，Pan 和当时一批新加入者年轻、没有生产经验。
这正是马斯克看中的。“你脑子里没有汽车业陈旧的生产理念，你可以用另一种认知解决问题。” 马斯克招募 Allen 时曾说。
半年后，马斯克在 2018 年 4 月写了一封全员邮件，让所有与 Model 3 没有直接关系的研发人员都去工厂帮忙。特斯拉此时开始一件影响深远的事，建造 GA 4。
GA，General Assembly，即总装产线。此前，加州工厂一共有 3 条总装产线，其中 GA 3 负责生产 Model 3。
与前三条产线不同，GA 4 被安置在一个半永久的封闭 “大帐篷” 里。它长久以来被外界嘲笑为 “蔬菜大棚”，是特斯拉生产能力捉襟见肘的证明。
图：特斯拉加州工厂 GA 4 的俯瞰图（上）和内部（下）
但 Allen 告诉《晚点 Auto》，其实正是在 GA 4 里，特斯拉探索出了之后多个超级工厂的基础。
由于马斯克之前的那封邮件，不少本来和 Model 3 生产没关系的团队都聚到了工厂。Allen 此时认识了 Lukas Pankau，一位毕业于美国密歇根大学的 31 岁整车系统架构师，他于 2013 年加入特斯拉，负责 Model X、3、Y 的电子电气架构设计。
这两位背景、经验迥异的工程师开始从系统角度解决生产问题。Allen 称，当时特斯拉内部是一个 “赛马” 的状态，有不同小组提不同的方案。
考虑到 Model 3 的研发到量产的时间被大幅缩短，当时的生产仍伴随着产品的频繁迭代，Allen 和 Lukas 决定以物流物料为中心组织生产，并引入了自动驾驶技术理念。
自动驾驶由感知、决策、控制 3 部分组成，对应人开车时，眼看路（感知）、脑子思考怎么开（决策）、手脚操控车辆（控制）。投射到生产上，是感知、学习、自动化。感知的方法是在产线上部署传感器，监测各工站状态，以及相邻工站间的关系，哪里人员拥挤、哪里速度慢；学习则是在收集到的数据的基础上寻找优化空间，比如整合工站、调整顺序等；自动化是指最后的执行环节，即把新动作发送给工人和机械臂、AGV 等设备，然后再监测新的状态，再学习、执行，螺旋提升。
