特斯拉AI軟件領域的高管阿肖克·埃盧斯瓦米近期在公開場合提出，智能輔助駕駛技術的核心突破點在于人工智能算法的進化，而非單純依賴硬件傳感器的堆砌。他分析稱，過去十余年行業將自動駕駛研發重心放在傳感器配置上，這一路徑選擇與早期技術條件密切相關——在2008年前后的人工智能發展階段，計算機視覺算法尚無法高效處理攝像頭采集的原始數據，迫使企業采用激光雷達、毫米波雷達等多類型傳感器組合方案來彌補算法短板。
隨著深度學習技術的突破性進展，埃盧斯瓦米認為當前AI系統已具備直接解析攝像頭圖像的能力。他特別指出，特斯拉通過神經網絡架構優化，使單目攝像頭系統能夠識別道路標志、判斷物體距離甚至預測其他交通參與者的行動軌跡。這種技術路徑的轉變意味著，當AI具備足夠強的環境理解能力時，額外增加的傳感器不僅會推高系統成本，反而可能因數據融合問題增加算法復雜度。
在商業化落地層面，特斯拉中國區副總裁陶琳披露了針對中國市場的專項布局。據其介紹，特斯拉已在上海完成AI訓練中心的獨立建設，該設施將專門處理中國特有的交通場景數據，包括復雜路況、本土交通標志識別以及駕駛員行為模式分析。這種本地化部署策略，旨在解決全球性自動駕駛系統在不同地域的適應性難題。
公司創始人馬斯克在財務會議中進一步強化了技術自信。他宣稱特斯拉已構建起完整的技術閉環：從自主研發的Dojo超算平臺提供的算力支撐，到基于百萬輛級車隊數據的實時訓練體系，再到全球領先的電池管理系統與車輛控制單元協同。這種軟硬一體的研發模式，使特斯拉在現實世界人工智能應用領域建立起差異化競爭優勢。據第三方機構統計，特斯拉自動駕駛相關專利數量已連續三年位居行業首位。
