特斯拉官方近日通过其AI账号@TeslaAI分享了公司AI软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米关于自动驾驶技术的新观点。他强调，智能辅助驾驶的核心突破点在于人工智能的进步，而非单纯依赖传感器数量的增加。这一论断颠覆了行业长期形成的"传感器决定论"认知框架。
在技术路径选择上，埃卢斯瓦米指出传统方案将自动驾驶问题简化为传感器数据采集问题，但实际需要解决的是环境感知与行为预测的双重挑战。他以视觉系统为例说明，现有摄像头硬件已能捕捉足够多的道路信息，关键在于如何通过AI算法实现有效解析。这种技术认知的转变，使得特斯拉在2016年后逐步减少对激光雷达等高成本传感器的依赖。
追溯技术演进脉络，埃卢斯瓦米坦言早期自动驾驶方案受限于AI算力，确实需要多类型传感器互补。但随着神经网络模型的发展，特斯拉FSD系统已能通过8个摄像头实现360度环境建模。这种技术跃迁不仅降低了硬件成本，更使系统具备持续进化的可能性——通过OTA更新即可实现功能迭代，而无需改动车辆硬件架构。
在中国市场布局方面，特斯拉副总裁陶琳在近期媒体交流会上透露，公司将于2026年加大在AI软硬件及能源领域的投资力度。针对中国特有的交通场景，特斯拉已建成专用AI训练中心，通过本地化数据训练优化算法表现。这种"数据-算法-场景"的闭环优化模式，正在形成区别于其他厂商的技术壁垒。
财务数据侧面印证了技术路线的正确性。根据特斯拉2025年第三季度财报，其AI研发支出占比已达营收的12%，但通过规模化生产摊薄了单位成本。马斯克在财报会议上特别强调，特斯拉是少数同时具备AI算法开发、机电系统整合和量产能力的企业，这种全栈能力使其在现实世界人工智能领域占据先发优势。
