特斯拉AI软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米近日在公开讲话中提出，智能辅助驾驶的核心并非依赖传感器数量，而是取决于人工智能技术的突破。他指出，行业长期将自动驾驶问题归结为传感器精度不足，但真正的挑战在于如何通过算法理解复杂场景并预测其他交通参与者的行为。"摄像头已能捕捉足够的环境信息，关键是如何用AI模型高效解析这些数据。"埃卢斯瓦米强调，当前AI技术已发展到可替代传统多传感器方案的阶段。
回顾自动驾驶技术发展史，埃卢斯瓦米坦言2008年前后受限于算力与算法水平，行业不得不依赖激光雷达等冗余传感器弥补智能缺陷。但随着神经网络架构的优化和大规模数据训练的成熟，特斯拉已实现用纯视觉方案达到同等安全水平。"这就像人类驾驶员仅凭双眼就能安全驾驶，AI需要的是更强大的'大脑'而非更多'眼睛'。"他以特斯拉FSD系统为例，说明其通过8个摄像头实现360度环境感知的技术路径。
在商业化布局方面，特斯拉正加速推进AI技术本土化。据特斯拉副总裁陶琳透露，公司已在北京设立专用AI训练中心，针对中国复杂路况开发定制化算法模型。该中心配备超算集群，可实时处理全国特斯拉车辆回传的驾驶数据，使辅助驾驶系统更适应本土交通规则与驾驶习惯。陶琳特别提到，2026年将在中国市场追加AI软硬件及能源领域的投资，重点提升本地化研发能力。
特斯拉的技术自信源于其垂直整合能力。马斯克在去年财报会议中表示，公司同时掌握AI算法、机电工程与量产制造三大关键要素，这种全栈自研模式使其在现实世界AI领域保持领先。数据显示，特斯拉全球车队已积累超过50亿英里的真实驾驶数据，远超其他自动驾驶企业。埃卢斯瓦米透露，最新版本FSD系统的干预频率较三年前下降了98%，这得益于持续进化的神经网络架构与海量数据训练。
