懂车帝测试再来聊聊这次测试里，被置于“充值方”的特斯拉吧。我觉得特斯拉的训练

懂车帝测试

再来聊聊这次测试里，被置于“充值方”的特斯拉吧。我觉得特斯拉的训练方向实际上是完全没问题的，其他家需要做的是“扬长避短”的吸收他们。

大家都知道我是极其不喜欢特斯拉的，过往微博也没少发。但智驾训练这块，大方向目前看就是他们这条路：储备大量算力+自家大量车子路跑数据+一定的采买数据。

我不想去扯那些字母构成的名词，一个浅显易懂的道理就是，智驾就是欠练。

国内的算法实力其实毋庸置疑，软件层面的技术实力你别跟我扯那么多有的没的，头部几家代差甚至超不过半年。难在软硬结合、难在优质数据投喂进行真正有效的训练。搞规则设定见效是很快，但你无法尽善尽美的覆盖全场景。

像特斯拉也是差不多大规模跑了两年多才有的质变，但大家也不用灰心，我记得他们提到过，他们的优质数据也基本用没了，新产出的不够用，然后销量又各种暴跌。

其实国内各家完全有机会实现弯道超车，甚至比亚迪今年全系天神之眼，已经在指数级拉近距离，所以现在谈什么全民智驾策略失败的先省省，让子弹飞一会。而另一家在这个路线上很靠谱的是小鹏，他们的算力储备完全公开可查，而且在数据投入上也是不惜重金去采购来弥补量的缺口，所以大家可以看到比亚迪和小鹏在这次测试里的位置真心不错。

最后就是避短，毕竟特斯拉现在的标签其实是“违法但好用”，它的问题从来不在于拟人化，而是无视交通法规和极端环境下纯视觉（应该叫纯摄像头）的绝对劣势。

前者需要特斯拉在中国部署本地训练就能解决，但目前看好像没谱；后者你就看新款特斯拉悄悄要把毫米波雷达加回来就知道了，纯视觉的感知边界还是有限，毕竟不可能天天都是测试这种好天气和光线条件。

国内车企其实后者不用担心，哪怕所谓纯视觉也都是一堆毫米波、超声波雷达傍身，至于前者，在这里郑重呼吁，你要在哪里开拓业务就扎扎实实搞本地化训练，只有这样你的智驾才能更加可用。

我现在已经期待着一个能真正覆盖全球都好用的，真.全球模型了。

汽场全开大v聊车