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馬斯克預測要實現安全無監督FSD 需要100億英里訓練數據
出版時間：2026/01/12 07:00
【財經中心／台北報導】特斯拉執行長馬斯克就要實現真正安全無監督FSD（全自動輔助駕駛），所需的訓練資料給出最新預估。他表示，由於現實世界存在「極為龐大的長尾複雜性」，實現這目標大約需要100億英里（約160.93億公里）的訓練數據。
馬斯克的預測是對蘋果和Rivian前員工保羅・拜塞爾的回應，拜塞爾之前在X平台發文探討技術演示與實際落地產品間的差距。他在文中強調，特斯拉憑藉數據驅動模式在自動駕駛領域佔據領先地位，同時指出，競爭對手很難迅速成長為FSD技術的有力競爭者。
拜塞爾寫道，「有人認為僅靠仿真模擬和有限的道路測試就能『追平』這技術難題，在我看來這種想法太過天真。這絕非一個技術演示層面的問題，而是關乎規模、數據和迭代速度的硬仗，特斯拉在這條賽道上已遙遙領先，其他企業才剛剛起步。」
馬斯克指長尾問題複雜性超乎想像
馬斯克在回覆拜塞爾的貼文時表示，「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。現實世界的長尾複雜性超乎想像。」值得關注的是，馬斯克之前在《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批准，大約需要60億英里的測試里程。
截至2025年底，特斯拉社群成員發現，FSD系統的累積測試里程已接近70億英里，其中城市道路測試里程超過25億英里。短短數日後，該系統就突破70億英里大關。這意味著，特斯拉目前很可能是全球自動駕駛項目訓練資料儲備量最高的企業。
馬斯克近期在評估輝達的Alpamayo計畫時，也提及實現自動駕駛技術的困難。他表示，「他們會發現，實現99%的技術目標輕而易舉，但要攻克剩下的長尾難題則難如登天。」特斯拉AI軟體副總裁埃勒斯瓦米也在X平台發文呼應這觀點，他指出，「長尾問題的複雜性遠超絕大多數人的想像。」
