1 月 11 日消息，特斯拉首席執行官埃隆?馬斯克就實現真正安全的無監督 FSD 所需的訓練數據量給出了最新預估。

這位首席執行官表示，由于現實世界存在“極為龐大的長尾復雜性”，實現這一目標大約需要 100 億英里（注：約 160.93 億公里）的訓練數據。

馬斯克此番表態是對蘋果和 Rivian 前員工保羅?拜塞爾的回應。拜塞爾此前在 X 平臺發布分析文章，探討了技術演示與實際落地產品之間的差距。他在文中強調，特斯拉憑借數據驅動模式在自動駕駛領域占據領先地位，同時指出，競爭對手很難迅速成長為 FSD 技術的有力競爭者。

拜塞爾寫道：“有人認為僅靠仿真模擬和有限的道路測試就能‘追平’這一技術難題，在我看來這種想法太過天真。這絕非一個技術演示層面的問題，而是關乎規模、數據和迭代速度的硬仗，特斯拉在這條賽道上早已遙遙領先，而其他企業才剛剛起步。”

馬斯克在回復拜塞爾的帖子時稱：“要實現安全的無監督自動駕駛，大約需要 100 億英里的訓練數據。現實世界的長尾復雜性超乎想象。”值得關注的是，馬斯克此前在《宏圖計劃 2.0》中曾預估，自動駕駛技術要獲得全球監管機構批準，大約需要 60 億英里的測試里程。

截至 2025 年底，特斯拉社區成員發現，FSD 系統的累計測試里程已接近 70 億英里，其中城市道路測試里程超 25 億英里。短短數日后，該系統便突破了 70 億英里大關。這意味著，特斯拉目前很可能是全球自動駕駛項目訓練數據儲備量最高的企業。

馬斯克近期在評價英偉達的 Alpamayo 項目時，也提及了實現自動駕駛技術的難點。他表示：“他們會發現，實現 99% 的技術目標輕而易舉，但要攻克剩下的長尾難題則難如登天。”特斯拉人工智能軟件副總裁阿肖克?埃勒斯瓦米也在 X 平臺發文呼應這一觀點，他指出：“長尾問題的復雜性遠超絕大多數人的想象。”