特斯拉官方近日通過其AI賬號@TeslaAI分享了公司AI軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米關(guān)于自動駕駛技術(shù)的新觀點。他強調(diào)，智能輔助駕駛的核心突破點在于人工智能的進步，而非單純依賴傳感器數(shù)量的增加。這一論斷顛覆了行業(yè)長期形成的"傳感器決定論"認知框架。

在技術(shù)路徑選擇上，埃盧斯瓦米指出傳統(tǒng)方案將自動駕駛問題簡化為傳感器數(shù)據(jù)采集問題，但實際需要解決的是環(huán)境感知與行為預測的雙重挑戰(zhàn)。他以視覺系統(tǒng)為例說明，現(xiàn)有攝像頭硬件已能捕捉足夠多的道路信息，關(guān)鍵在于如何通過AI算法實現(xiàn)有效解析。這種技術(shù)認知的轉(zhuǎn)變，使得特斯拉在2016年后逐步減少對激光雷達等高成本傳感器的依賴。

追溯技術(shù)演進脈絡(luò)，埃盧斯瓦米坦言早期自動駕駛方案受限于AI算力，確實需要多類型傳感器互補。但隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展，特斯拉FSD系統(tǒng)已能通過8個攝像頭實現(xiàn)360度環(huán)境建模。這種技術(shù)躍遷不僅降低了硬件成本，更使系統(tǒng)具備持續(xù)進化的可能性——通過OTA更新即可實現(xiàn)功能迭代，而無需改動車輛硬件架構(gòu)。

在中國市場布局方面，特斯拉副總裁陶琳在近期媒體交流會上透露，公司將于2026年加大在AI軟硬件及能源領(lǐng)域的投資力度。針對中國特有的交通場景，特斯拉已建成專用AI訓練中心，通過本地化數(shù)據(jù)訓練優(yōu)化算法表現(xiàn)。這種"數(shù)據(jù)-算法-場景"的閉環(huán)優(yōu)化模式，正在形成區(qū)別于其他廠商的技術(shù)壁壘。

財務(wù)數(shù)據(jù)側(cè)面印證了技術(shù)路線的正確性。根據(jù)特斯拉2025年第三季度財報，其AI研發(fā)支出占比已達營收的12%，但通過規(guī)模化生產(chǎn)攤薄了單位成本。馬斯克在財報會議上特別強調(diào)，特斯拉是少數(shù)同時具備AI算法開發(fā)、機電系統(tǒng)整合和量產(chǎn)能力的企業(yè)，這種全棧能力使其在現(xiàn)實世界人工智能領(lǐng)域占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。