特斯拉首席執行官埃隆?馬斯克近日就實現真正安全的無監督全自動駕駛（FSD）技術所需的訓練數據量發表了最新看法。他指出，由于現實世界中存在“極其龐大的長尾復雜性”，要達成這一目標，大約需要100億英里（約合160.93億公里）的訓練數據。

這一觀點是馬斯克對蘋果和Rivian前員工保羅?拜塞爾的回應。拜塞爾此前在社交平臺X上發布了一篇分析文章，探討了自動駕駛技術從演示到實際產品落地的差距。他強調，特斯拉憑借數據驅動的模式在自動駕駛領域占據領先地位，其他競爭對手很難迅速追趕。拜塞爾認為，僅依靠仿真模擬和有限的道路測試無法解決這一技術難題，這并非簡單的技術演示問題，而是涉及規模、數據和迭代速度的全面競爭，特斯拉在這方面已遙遙領先，而其他企業才剛剛起步。

馬斯克在回復拜塞爾的帖子時表示：“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遠超想象。”值得注意的是，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的批準，大約需要60億英里的測試里程。

根據特斯拉社區成員的統計，截至2025年底，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過25億英里。短短數日后，該系統的測試里程便突破了70億英里大關。這一數據表明，特斯拉目前可能是全球自動駕駛項目中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，也提到了自動駕駛技術的實現難點。他表示：“他們會發現，實現99%的技術目標相對容易，但要攻克剩下的長尾難題則極為困難。”特斯拉人工智能軟件副總裁阿肖克?埃勒斯瓦米也在X平臺上發文呼應這一觀點，他指出：“長尾問題的復雜性遠超絕大多數人的想象。”