特斯拉首席執(zhí)行官埃隆?馬斯克近日就無監(jiān)督完全自動駕駛（FSD）技術所需的關鍵訓練數(shù)據(jù)量作出最新判斷。他指出，由于現(xiàn)實交通場景中存在大量罕見且復雜的邊緣情況，要實現(xiàn)真正安全的無監(jiān)督自動駕駛系統(tǒng)，至少需要積累100億英里（約合160.93億公里）的行駛數(shù)據(jù)。這一數(shù)字遠超行業(yè)此前普遍預期，凸顯出自動駕駛技術落地的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

該論斷源于馬斯克對蘋果前自動駕駛工程師保羅?拜塞爾分析文章的回應。拜塞爾在社交平臺撰文指出，特斯拉通過海量真實道路數(shù)據(jù)構建的"數(shù)據(jù)飛輪"已形成顯著競爭優(yōu)勢，其他企業(yè)難以在短期內(nèi)復制這種規(guī)模效應。他特別強調(diào)："自動駕駛不是技術演示競賽，而是涉及數(shù)據(jù)規(guī)模、處理能力和迭代效率的系統(tǒng)工程。特斯拉在這個維度已經(jīng)建立代際優(yōu)勢，而多數(shù)競爭對手仍處于概念驗證階段。"

馬斯克在轉(zhuǎn)發(fā)該文時補充道："現(xiàn)實世界的長尾分布特性遠超想象，100億英里只是基礎門檻。"值得注意的是，這一數(shù)字較其2020年《宏圖計劃2.0》中提出的60億英里監(jiān)管審批標準又有顯著提升，反映出技術團隊對問題復雜性的認知深化。特斯拉人工智能副總裁阿肖克?埃勒斯瓦米隨后也發(fā)文呼應，稱"最后5%的邊緣場景處理難度是前95%的十倍以上"。

公開數(shù)據(jù)顯示，特斯拉FSD系統(tǒng)正以驚人速度積累測試里程。截至2025年底，該系統(tǒng)全球累計行駛里程已突破70億英里大關，其中城市復雜道路場景占比超過35%。特別在最近兩周內(nèi)，系統(tǒng)里程數(shù)從69億激增至70億，日均增量達5000萬英里。這種指數(shù)級增長態(tài)勢，使其訓練數(shù)據(jù)儲備量可能達到行業(yè)第二名的三倍以上。

在技術實現(xiàn)路徑上，馬斯克近期多次強調(diào)真實數(shù)據(jù)與仿真測試的互補關系。他在評價英偉達Alpamayo自動駕駛項目時直言："達到99%的完成度很容易，但剩余1%的極端場景處理才是真正考驗。"這種觀點與拜塞爾的分析形成呼應，共同指向自動駕駛技術發(fā)展的核心矛盾——如何用有限計算資源覆蓋無限可能的現(xiàn)實場景。

行業(yè)分析師指出，特斯拉的數(shù)據(jù)優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在總量，更在于其結構化數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過8個車載攝像頭組成的360度感知系統(tǒng)，每輛特斯拉每天可產(chǎn)生超過1TB的原始數(shù)據(jù)，經(jīng)過篩選標注后，有效訓練樣本量呈指數(shù)級增長。這種獨特的數(shù)據(jù)采集模式，配合Dojo超級計算機的分布式訓練架構，正在重塑自動駕駛技術的研發(fā)范式。