马斯克谈自动驾驶需要的训练数据 长尾复杂性挑战。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克最近对实现真正安全的无监督全自动驾驶所需的训练数据量进行了预估。他表示，由于现实世界中存在极其复杂的长尾问题，大约需要100亿英里的训练数据才能达到这一目标。

马斯克的这番话是对苹果和Rivian前员工保罗·拜塞尔的回应。拜塞尔在X平台上发布了一篇文章，讨论了技术演示与实际落地产品之间的差距。他在文章中提到，特斯拉通过数据驱动模式在自动驾驶领域处于领先地位，并指出竞争对手很难迅速成为FSD技术的有力竞争者。拜塞尔认为，仅靠仿真模拟和有限的道路测试无法解决这一技术难题，这不仅是一个技术演示的问题，更是关于规模、数据和迭代速度的竞争。特斯拉在这方面已经遥遥领先，而其他企业才刚刚起步。

马斯克在回复拜塞尔的帖子时进一步强调：“要实现安全的无监督自动驾驶，大约需要100亿英里的训练数据。现实世界的长尾复杂性超乎想象。”此前，马斯克在《宏图计划2.0》中曾估计，自动驾驶技术要获得全球监管机构批准，大约需要60亿英里的测试里程。

截至2025年底，特斯拉社区成员发现，FSD系统的累计测试里程已接近70亿英里，其中城市道路测试里程超过25亿英里。短短几天后，该系统便突破了70亿英里大关。这意味着特斯拉可能是全球自动驾驶项目中训练数据储备量最高的企业之一。

马斯克近期在评价英伟达的Alpamayo项目时也提到了实现自动驾驶技术的难点。他表示，实现99%的技术目标相对容易，但要攻克剩下的长尾难题则非常困难。特斯拉人工智能软件副总裁阿肖克·埃勒斯瓦米也在X平台上发文支持这一观点，指出长尾问题的复杂性远超大多数人的想象。马斯克谈自动驾驶需要的训练数据 长尾复杂性挑战。