特斯拉AI軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米近日在公開講話中提出，智能輔助駕駛的核心并非依賴傳感器數量，而是取決于人工智能技術的突破。他指出，行業長期將自動駕駛問題歸結為傳感器精度不足，但真正的挑戰在于如何通過算法理解復雜場景并預測其他交通參與者的行為。"攝像頭已能捕捉足夠的環境信息，關鍵是如何用AI模型高效解析這些數據。"埃盧斯瓦米強調，當前AI技術已發展到可替代傳統多傳感器方案的階段。
回顧自動駕駛技術發展史，埃盧斯瓦米坦言2008年前后受限于算力與算法水平，行業不得不依賴激光雷達等冗余傳感器彌補智能缺陷。但隨著神經網絡架構的優化和大規模數據訓練的成熟，特斯拉已實現用純視覺方案達到同等安全水平。"這就像人類駕駛員僅憑雙眼就能安全駕駛，AI需要的是更強大的'大腦'而非更多'眼睛'。"他以特斯拉FSD系統為例，說明其通過8個攝像頭實現360度環境感知的技術路徑。
在商業化布局方面，特斯拉正加速推進AI技術本土化。據特斯拉副總裁陶琳透露，公司已在北京設立專用AI訓練中心，針對中國復雜路況開發定制化算法模型。該中心配備超算集群，可實時處理全國特斯拉車輛回傳的駕駛數據，使輔助駕駛系統更適應本土交通規則與駕駛習慣。陶琳特別提到，2026年將在中國市場追加AI軟硬件及能源領域的投資，重點提升本地化研發能力。
特斯拉的技術自信源于其垂直整合能力。馬斯克在去年財報會議中表示，公司同時掌握AI算法、機電工程與量產制造三大關鍵要素，這種全棧自研模式使其在現實世界AI領域保持領先。數據顯示，特斯拉全球車隊已積累超過50億英里的真實駕駛數據，遠超其他自動駕駛企業。埃盧斯瓦米透露，最新版本FSD系統的干預頻率較三年前下降了98%，這得益于持續進化的神經網絡架構與海量數據訓練。
