特斯拉首席执行官埃隆・马斯克近日就实现真正安全的无监督全自动驾驶（FSD）技术所需的训练数据量发表了最新看法。他指出，由于现实世界中存在“极其庞大的长尾复杂性”，要达成这一目标，大约需要100亿英里（约合160.93亿公里）的训练数据。
这一观点是马斯克对苹果和Rivian前员工保罗・拜塞尔的回应。拜塞尔此前在社交平台X上发布了一篇分析文章，探讨了自动驾驶技术从演示到实际产品落地的差距。他强调，特斯拉凭借数据驱动的模式在自动驾驶领域占据领先地位，其他竞争对手很难迅速追赶。拜塞尔认为，仅依靠仿真模拟和有限的道路测试无法解决这一技术难题，这并非简单的技术演示问题，而是涉及规模、数据和迭代速度的全面竞争，特斯拉在这方面已遥遥领先，而其他企业才刚刚起步。
马斯克在回复拜塞尔的帖子时表示：“要实现安全的无监督自动驾驶，大约需要100亿英里的训练数据。现实世界的长尾复杂性远超想象。”值得注意的是，马斯克此前在《宏图计划2.0》中曾预估，自动驾驶技术要获得全球监管机构的批准，大约需要60亿英里的测试里程。
根据特斯拉社区成员的统计，截至2025年底，FSD系统的累计测试里程已接近70亿英里，其中城市道路测试里程超过25亿英里。短短数日后，该系统的测试里程便突破了70亿英里大关。这一数据表明，特斯拉目前可能是全球自动驾驶项目中训练数据储备量最高的企业。
马斯克近期在评价英伟达的Alpamayo项目时，也提到了自动驾驶技术的实现难点。他表示：“他们会发现，实现99%的技术目标相对容易，但要攻克剩下的长尾难题则极为困难。”特斯拉人工智能软件副总裁阿肖克・埃勒斯瓦米也在X平台上发文呼应这一观点，他指出：“长尾问题的复杂性远超绝大多数人的想象。”
