特斯拉自动驾驶技术进展与数据规模 - 公司首席执行官马斯克表示，实现安全、无人监督的自动驾驶大约需要100亿英里的训练数据，并指出现实中的长尾问题超级复杂 [1][2] - 特斯拉FSD（监督版）系统目前每天的行驶里程超过1400万英里，正在持续积累实际道路数据 [2][3] - 公司已在奥斯汀部署约35辆自动驾驶出租车，在旧金山湾区部署约140辆，这些车辆通过日常运营不断遇到罕见但高价值的极端情况，直接推动模型改进 [2][3] 自动驾驶技术开发的挑战与壁垒 - 从技术演示到成熟产品的过渡非常困难，全自动驾驶领域的问题空间由一组有效的无界边缘情况定义，进展由打磨长尾问题决定 [1][3] - 实现全自动驾驶目标需要数年持续不断的努力，即使从FSD v12的架构重置开始，也需要大量工作来系统地、逐次迭代地减少长尾问题，该系统目前已发展到v14版本 [1][3] - 仅依靠模拟和有限的道路测试来追赶的想法被评价为极其天真，问题的核心被归结为规模、数据和迭代，而非演示 [2][3] 行业竞争格局与公司定位 - 有观点认为，特斯拉在自动驾驶的规模、数据和迭代道路上已经走得很远，而其他公司才刚刚起步 [2][3] - 针对英伟达的Alpamayo平台，有基于技术背景的讨论认为其与成熟产品存在差距，并指出非工程师往往低估了跨越演示与产品之间鸿沟所需的过程 [1][2]