特斯拉官方近日通過其AI賬號@TeslaAI分享了公司AI軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米關于自動駕駛技術的新觀點。他強調，智能輔助駕駛的核心突破點在于人工智能的進步，而非單純依賴傳感器數量的增加。這一論斷顛覆了行業長期形成的"傳感器決定論"認知框架。
在技術路徑選擇上，埃盧斯瓦米指出傳統方案將自動駕駛問題簡化為傳感器數據采集問題，但實際需要解決的是環境感知與行為預測的雙重挑戰。他以視覺系統為例說明，現有攝像頭硬件已能捕捉足夠多的道路信息，關鍵在于如何通過AI算法實現有效解析。這種技術認知的轉變，使得特斯拉在2016年后逐步減少對激光雷達等高成本傳感器的依賴。
追溯技術演進脈絡，埃盧斯瓦米坦言早期自動駕駛方案受限于AI算力，確實需要多類型傳感器互補。但隨著神經網絡模型的發展，特斯拉FSD系統已能通過8個攝像頭實現360度環境建模。這種技術躍遷不僅降低了硬件成本，更使系統具備持續進化的可能性——通過OTA更新即可實現功能迭代，而無需改動車輛硬件架構。
在中國市場布局方面，特斯拉副總裁陶琳在近期媒體交流會上透露，公司將于2026年加大在AI軟硬件及能源領域的投資力度。針對中國特有的交通場景，特斯拉已建成專用AI訓練中心，通過本地化數據訓練優化算法表現。這種"數據-算法-場景"的閉環優化模式，正在形成區別于其他廠商的技術壁壘。
財務數據側面印證了技術路線的正確性。根據特斯拉2025年第三季度財報，其AI研發支出占比已達營收的12%，但通過規模化生產攤薄了單位成本。馬斯克在財報會議上特別強調，特斯拉是少數同時具備AI算法開發、機電系統整合和量產能力的企業，這種全棧能力使其在現實世界人工智能領域占據先發優勢。
