特斯拉首席执行官埃隆·马斯克近日就自动驾驶技术发展发表观点，回应了苹果与Rivian前工程师保罗·拜塞尔关于行业技术差距的讨论。拜塞尔在社交平台X发文指出，特斯拉凭借海量真实驾驶数据构建的迭代优势，已在自动驾驶领域形成难以逾越的竞争壁垒。他特别强调，单纯依赖仿真模拟或有限规模的路测数据，无法解决现实场景中复杂的长尾问题，而特斯拉通过持续积累的数十亿英里数据，已建立起从算法优化到安全验证的完整闭环。
马斯克在回应中进一步量化了技术门槛，称实现完全无需人工干预的自动驾驶系统，至少需要100亿英里的真实道路训练数据。这一数字远超行业此前预期，也与其2020年发布的《宏图计划2.0》中提出的60亿英里监管审批标准形成对比。他特别提到，现实驾驶场景中存在大量低频但高风险的极端情况，这些"边缘案例"的覆盖程度直接决定了系统的可靠性，而特斯拉通过全球车队实时回传的数据流，正在持续突破这一瓶颈。
行业分析指出，特斯拉目前积累的自动驾驶测试里程已突破50亿英里，其数据采集效率远超依赖第三方测试车辆的传统车企。这种差距不仅体现在规模上，更在于数据维度的多样性——特斯拉通过影子模式收集的人类驾驶决策数据，为神经网络提供了更贴近真实场景的训练样本。不过也有专家提醒，数据积累只是基础，如何高效筛选有效信息并转化为算法改进，仍是决定技术落地速度的关键因素。
