[美股] AI、自驾、美股...2026年科技行业的12个关键问答
关键问题 6：特斯拉算法领先的秘密：为什么其他厂商“抄作业”都很难？
泓君：
所以特斯拉领先的原因，是因为数据优势，还是算法优势？
于振华：
我认为首先是算法领先。大家都说特斯拉有数据优势，但在算法没有足够好之前，谈数据没意义。2023年下半年推出V12到现在，还没看到任何一个玩家在算法上接近特斯拉。
为什么别人做不出来？这里面有几个非常硬核的原因。
第一是人才和土壤。特斯拉的AI团队非常特殊，他们很多是“土生土长”的 Builders，而不是那种频繁跳槽的学术明星。比如现在的负责人Ashok Elluswamy，他是2014年第一个加入FSD团队的员工，经历了特斯拉自动驾驶最黑暗的时期，但他一直留到现在。这种Problem-driven（问题驱动） 的文化极其硬核，他们内部从不搞PR，不爱造新名词，就是每天盯着那几千个Corner Case去死磕。对比之下，很多大厂喜欢招“学术明星”，这些人可能发论文很厉害，但在真正需要解决“三排违停”这种物理世界的脏活累活时，往往缺乏耐心。
第二是置之死地而后生的勇气。马斯克当年敢把激光雷达砍了，这就是断了自己的退路。在特斯拉看来，如果你还留着激光雷达这个“拐棍”，你的软件团队就永远会有依赖心理，永远无法压榨纯视觉（Vision-only）的极限。而国内厂商比如华为(专题)、理想，包袱太重，他们既要做端到端，又舍不得放下规则派的那些补丁（Rule-based safety nets）。
这会导致整个系统逻辑极其沉重，这就是“小脚穿大鞋”：你由于代码里堆了大量的补丁规则，导致你的代码量极其庞大，这对算力的需求是呈几何级增长的。在英伟达Orin这种算力有限的芯片上，你根本跑不动真正的端到端。
第三是算力，而这三点同时具备，目前只有特斯拉。
大卫：
我非常同意。其实很多国内车厂宣传的“双系统”、“慢思考”、“轻图”……听起来很高大上，其实反映的是“技术焦虑”。
特斯拉的端到端是一个黑盒，虽然没法向你解释每一行代码在干嘛，但他通过“力大砖飞”的数据训练，让系统具备了人类司机的下意识反应。我举个最直观的例子：雨天刹车。
如果是规则派，你需要写死：当雨量传感器到几级、路面摩擦系数估算为多少时，刹车距离要增加多少。但物理世界的变量是无穷的。特斯拉的端到端模型学习的是：人在下雨天是怎么开车的。它不需要知道摩擦系数，它天然就知道在那种视觉环境下要提早减速、提早点刹。
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还没人说话啊，我想来说几句
泓君：
所以特斯拉领先的原因，是因为数据优势，还是算法优势？
于振华：
我认为首先是算法领先。大家都说特斯拉有数据优势，但在算法没有足够好之前，谈数据没意义。2023年下半年推出V12到现在，还没看到任何一个玩家在算法上接近特斯拉。
为什么别人做不出来？这里面有几个非常硬核的原因。
第一是人才和土壤。特斯拉的AI团队非常特殊，他们很多是“土生土长”的 Builders，而不是那种频繁跳槽的学术明星。比如现在的负责人Ashok Elluswamy，他是2014年第一个加入FSD团队的员工，经历了特斯拉自动驾驶最黑暗的时期，但他一直留到现在。这种Problem-driven（问题驱动） 的文化极其硬核，他们内部从不搞PR，不爱造新名词，就是每天盯着那几千个Corner Case去死磕。对比之下，很多大厂喜欢招“学术明星”，这些人可能发论文很厉害，但在真正需要解决“三排违停”这种物理世界的脏活累活时，往往缺乏耐心。
第二是置之死地而后生的勇气。马斯克当年敢把激光雷达砍了，这就是断了自己的退路。在特斯拉看来，如果你还留着激光雷达这个“拐棍”，你的软件团队就永远会有依赖心理，永远无法压榨纯视觉（Vision-only）的极限。而国内厂商比如华为(专题)、理想，包袱太重，他们既要做端到端，又舍不得放下规则派的那些补丁（Rule-based safety nets）。
这会导致整个系统逻辑极其沉重，这就是“小脚穿大鞋”：你由于代码里堆了大量的补丁规则，导致你的代码量极其庞大，这对算力的需求是呈几何级增长的。在英伟达Orin这种算力有限的芯片上，你根本跑不动真正的端到端。
第三是算力，而这三点同时具备，目前只有特斯拉。
大卫：
我非常同意。其实很多国内车厂宣传的“双系统”、“慢思考”、“轻图”……听起来很高大上，其实反映的是“技术焦虑”。
特斯拉的端到端是一个黑盒，虽然没法向你解释每一行代码在干嘛，但他通过“力大砖飞”的数据训练，让系统具备了人类司机的下意识反应。我举个最直观的例子：雨天刹车。
如果是规则派，你需要写死：当雨量传感器到几级、路面摩擦系数估算为多少时，刹车距离要增加多少。但物理世界的变量是无穷的。特斯拉的端到端模型学习的是：人在下雨天是怎么开车的。它不需要知道摩擦系数，它天然就知道在那种视觉环境下要提早减速、提早点刹。
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