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10十亿英里的挑战：行业对真正自主的了解有多深
寻找完全自主且无需人工监督的驾驶技术仍然是我们这个时代最复杂的技术挑战之一。虽然许多人崇尚科技的承诺，但所需数据的现实情况讲述了一个完全不同的故事。特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，要实现真正可靠的安全水平，这项技术需要大量的数据：大约10亿英里（(大约16.093万亿公里)）的行驶路径记录。
从6亿到10亿：马斯克估算的变化
这并非偶然的预测。这一评估源于对“极其庞大的长尾复杂性”在现实世界中的认识：稀有、不可预见的情况，边缘案例场景，没有任何模拟可以完全复制。值得注意的是，这些估算是如何随着时间演变的。在之前的“2.0总体规划”中，马斯克将目标定在全球监管批准前大约6亿英里。增加到10亿英里，表明对这场技术挑战中隐藏的真正难题有了更深、更现实的理解。
为什么特斯拉保持优势：数据之战
由曾在苹果和Rivian工作过的Paul Basseher发表的分析强调了一个常被公众低估的关键点。迈向自主的竞赛不仅仅是技术创新的比赛，更是与三个相互依赖因素相关的竞争：收集到的数据量、迭代速度和运营规模。
Basseher指出，认为在实验室或有限的道路测试中进行简单模拟就能迅速弥合差距，是天真的。得益于其基于来自数百万在用车辆的真实数据的模型，特斯拉建立了难以匹敌的结构性优势。不断的重复、加速的反馈-改进循环、大量收集异常值和异常情况：这些元素将每一公里的行驶变成了AI系统的学习机会。
许多竞争对手仍处于数据收集计划的初期阶段，处于明显的劣势。这不是工程师更厉害或预算更大的问题，而是对日益增长的、每天都在扩大的信息资产的访问权问题，这构成了越来越宽的护城河。
数字背后的隐藏教训
当马斯克说需要10亿英里的数据时，他并非仅仅在引用一个数字。他传达的是一个重要的市场真相：那些还没有拥有大量配备传感器、能够持续收集数据的车辆车队的公司，将很难实现真正的自主。这不是一个抽象的技术问题，而是一个正在塑造未来几年汽车行业竞争格局的现实。