[美股] AI、自駕、美股...2026年科技行業的12個關鍵問答
關鍵問題 6：特斯拉算法領先的秘密：為什麼其他廠商“抄作業”都很難？
泓君：
所以特斯拉領先的原因，是因為數據優勢，還是算法優勢？
於振華：
我認為首先是算法領先。大家都說特斯拉有數據優勢，但在算法沒有足夠好之前，談數據沒意義。2023年下半年推出V12到現在，還沒看到任何壹個玩家在算法上接近特斯拉。
為什麼別人做不出來？這裡面有幾個非常硬核的原因。
第壹是人才和土壤。特斯拉的AI團隊非常特殊，他們很多是“土生土長”的 Builders，而不是那種頻繁跳槽的學術明星。比如現在的負責人Ashok Elluswamy，他是2014年第壹個加入FSD團隊的員工，經歷了特斯拉自動駕駛最黑暗的時期，但他壹直留到現在。這種Problem-driven（問題驅動） 的文化極其硬核，他們內部從不搞PR，不愛造新名詞，就是每天盯著那幾千個Corner Case去死磕。對比之下，很多大廠喜歡招“學術明星”，這些人可能發論文很厲害，但在真正需要解決“叁排違停”這種物理世界的髒活累活時，往往缺乏耐心。
第贰是置之死地而後生的勇氣。馬斯克當年敢把激光雷達砍了，這就是斷了自己的退路。在特斯拉看來，如果你還留著激光雷達這個“拐棍”，你的軟件團隊就永遠會有依賴心理，永遠無法壓榨純視覺（Vision-only）的極限。而國內廠商比如華為(专题)、理想，包袱太重，他們既要做端到端，又舍不得放下規則派的那些補丁（Rule-based safety nets）。
這會導致整個系統邏輯極其沉重，這就是“小腳穿大鞋”：你由於代碼裡堆了大量的補丁規則，導致你的代碼量極其龐大，這對算力的需求是呈幾何級增長的。在英偉達Orin這種算力有限的芯片上，你根本跑不動真正的端到端。
第叁是算力，而這叁點同時具備，目前只有特斯拉。
大衛：
我非常同意。其實很多國內車廠宣傳的“雙系統”、“慢思考”、“輕圖”……聽起來很高大上，其實反映的是“技術焦慮”。
特斯拉的端到端是壹個黑盒，雖然沒法向你解釋每壹行代碼在幹嘛，但他通過“力大磚飛”的數據訓練，讓系統具備了人類司機的下意識反應。我舉個最直觀的例子：雨天刹車。
如果是規則派，你需要寫死：當雨量傳感器到幾級、路面摩擦系數估算為多少時，刹車距離要增加多少。但物理世界的變量是無窮的。特斯拉的端到端模型學習的是：人在下雨天是怎麼開車的。它不需要知道摩擦系數，它天然就知道在那種視覺環境下要提早減速、提早點刹。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
泓君：
所以特斯拉領先的原因，是因為數據優勢，還是算法優勢？
於振華：
我認為首先是算法領先。大家都說特斯拉有數據優勢，但在算法沒有足夠好之前，談數據沒意義。2023年下半年推出V12到現在，還沒看到任何壹個玩家在算法上接近特斯拉。
為什麼別人做不出來？這裡面有幾個非常硬核的原因。
第壹是人才和土壤。特斯拉的AI團隊非常特殊，他們很多是“土生土長”的 Builders，而不是那種頻繁跳槽的學術明星。比如現在的負責人Ashok Elluswamy，他是2014年第壹個加入FSD團隊的員工，經歷了特斯拉自動駕駛最黑暗的時期，但他壹直留到現在。這種Problem-driven（問題驅動） 的文化極其硬核，他們內部從不搞PR，不愛造新名詞，就是每天盯著那幾千個Corner Case去死磕。對比之下，很多大廠喜歡招“學術明星”，這些人可能發論文很厲害，但在真正需要解決“叁排違停”這種物理世界的髒活累活時，往往缺乏耐心。
第贰是置之死地而後生的勇氣。馬斯克當年敢把激光雷達砍了，這就是斷了自己的退路。在特斯拉看來，如果你還留著激光雷達這個“拐棍”，你的軟件團隊就永遠會有依賴心理，永遠無法壓榨純視覺（Vision-only）的極限。而國內廠商比如華為(专题)、理想，包袱太重，他們既要做端到端，又舍不得放下規則派的那些補丁（Rule-based safety nets）。
這會導致整個系統邏輯極其沉重，這就是“小腳穿大鞋”：你由於代碼裡堆了大量的補丁規則，導致你的代碼量極其龐大，這對算力的需求是呈幾何級增長的。在英偉達Orin這種算力有限的芯片上，你根本跑不動真正的端到端。
第叁是算力，而這叁點同時具備，目前只有特斯拉。
大衛：
我非常同意。其實很多國內車廠宣傳的“雙系統”、“慢思考”、“輕圖”……聽起來很高大上，其實反映的是“技術焦慮”。
特斯拉的端到端是壹個黑盒，雖然沒法向你解釋每壹行代碼在幹嘛，但他通過“力大磚飛”的數據訓練，讓系統具備了人類司機的下意識反應。我舉個最直觀的例子：雨天刹車。
如果是規則派，你需要寫死：當雨量傳感器到幾級、路面摩擦系數估算為多少時，刹車距離要增加多少。但物理世界的變量是無窮的。特斯拉的端到端模型學習的是：人在下雨天是怎麼開車的。它不需要知道摩擦系數，它天然就知道在那種視覺環境下要提早減速、提早點刹。
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