特斯拉AI软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米近日公开表示，自动驾驶技术的核心并非传感器数量，而是人工智能的深度应用。他指出，行业长期将自动驾驶视为传感器优化问题，但真正挑战在于如何让系统理解现实世界的动态逻辑——包括预测其他道路使用者的行为模式。这一观点颠覆了传统技术路径，将讨论焦点从硬件配置转向算法能力。
埃卢斯瓦米解释称，早期自动驾驶方案依赖多传感器融合，本质是受限于当时AI对视觉信息的处理能力。2008年前后，计算机视觉技术尚未突破，系统无法从摄像头数据中提取足够特征，才被迫通过激光雷达等设备补充环境感知。但随着神经网络架构的进化，现有AI模型已能直接解析复杂场景，传感器冗余设计逐渐失去必要性。
特斯拉中国区的战略布局印证了这一技术路线。副总裁陶琳在媒体交流会上透露，公司正针对中国路况构建专属AI训练体系，已在北京设立独立的数据中心进行本地化模型优化。这项投入旨在解决特殊交通场景下的决策难题，例如非机动车混行、复杂路口交互等具有地域特征的问题。
财务数据侧面反映了技术转型的成效。根据最新财报，特斯拉将现实世界AI列为三大核心竞争力之一，与机电工程、量产能力并列。马斯克特别强调，公司已构建完整的技术闭环：从海量路测数据采集，到超算中心模型训练，再到整车OTA升级，形成持续迭代的智能进化链条。这种垂直整合模式，使其在自动驾驶商业化进程中占据先发优势。
行业观察人士指出，特斯拉的技术路线正在引发连锁反应。多家新势力车企开始重新评估传感器配置方案，部分厂商已宣布削减激光雷达使用数量。这场变革不仅关乎硬件成本，更预示着自动驾驶产业将从堆砌设备转向算法竞赛，推动整个领域进入新的发展阶段。
