[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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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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