特斯拉AI軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米近日公開表示，自動駕駛技術的核心并非傳感器數量，而是人工智能的深度應用。他指出，行業長期將自動駕駛視為傳感器優化問題，但真正挑戰在于如何讓系統理解現實世界的動態邏輯——包括預測其他道路使用者的行為模式。這一觀點顛覆了傳統技術路徑，將討論焦點從硬件配置轉向算法能力。

埃盧斯瓦米解釋稱，早期自動駕駛方案依賴多傳感器融合，本質是受限于當時AI對視覺信息的處理能力。2008年前后，計算機視覺技術尚未突破，系統無法從攝像頭數據中提取足夠特征，才被迫通過激光雷達等設備補充環境感知。但隨著神經網絡架構的進化，現有AI模型已能直接解析復雜場景，傳感器冗余設計逐漸失去必要性。

特斯拉中國區的戰略布局印證了這一技術路線。副總裁陶琳在媒體交流會上透露，公司正針對中國路況構建專屬AI訓練體系，已在北京設立獨立的數據中心進行本地化模型優化。這項投入旨在解決特殊交通場景下的決策難題，例如非機動車混行、復雜路口交互等具有地域特征的問題。

財務數據側面反映了技術轉型的成效。根據最新財報，特斯拉將現實世界AI列為三大核心競爭力之一，與機電工程、量產能力并列。馬斯克特別強調，公司已構建完整的技術閉環：從海量路測數據采集，到超算中心模型訓練，再到整車OTA升級，形成持續迭代的智能進化鏈條。這種垂直整合模式，使其在自動駕駛商業化進程中占據先發優勢。

行業觀察人士指出，特斯拉的技術路線正在引發連鎖反應。多家新勢力車企開始重新評估傳感器配置方案，部分廠商已宣布削減激光雷達使用數量。這場變革不僅關乎硬件成本，更預示著自動駕駛產業將從堆砌設備轉向算法競賽，推動整個領域進入新的發展階段。