特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克近日就自動駕駛技術發展發表觀點，回應了蘋果與Rivian前工程師保羅·拜塞爾關于行業技術差距的討論。拜塞爾在社交平臺X發文指出，特斯拉憑借海量真實駕駛數據構建的迭代優勢，已在自動駕駛領域形成難以逾越的競爭壁壘。他特別強調，單純依賴仿真模擬或有限規模的路測數據，無法解決現實場景中復雜的長尾問題，而特斯拉通過持續積累的數十億英里數據，已建立起從算法優化到安全驗證的完整閉環。

馬斯克在回應中進一步量化了技術門檻，稱實現完全無需人工干預的自動駕駛系統，至少需要100億英里的真實道路訓練數據。這一數字遠超行業此前預期，也與其2020年發布的《宏圖計劃2.0》中提出的60億英里監管審批標準形成對比。他特別提到，現實駕駛場景中存在大量低頻但高風險的極端情況，這些"邊緣案例"的覆蓋程度直接決定了系統的可靠性，而特斯拉通過全球車隊實時回傳的數據流，正在持續突破這一瓶頸。

行業分析指出，特斯拉目前積累的自動駕駛測試里程已突破50億英里，其數據采集效率遠超依賴第三方測試車輛的傳統車企。這種差距不僅體現在規模上，更在于數據維度的多樣性——特斯拉通過影子模式收集的人類駕駛決策數據，為神經網絡提供了更貼近真實場景的訓練樣本。不過也有專家提醒，數據積累只是基礎，如何高效篩選有效信息并轉化為算法改進，仍是決定技術落地速度的關鍵因素。