2026年1月11日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在公开场合明确指出，要实现真正意义上的无监督自动驾驶（FSD），需要约100亿英里（约合160.93亿公里）的海量训练数据支持。这一数字远超此前预期，凸显了自动驾驶技术研发的艰巨性。马斯克强调，现实世界存在的”极为庞大的长尾复杂性”是制约技术落地的核心挑战，这些难以预测的极端场景和边缘案例对算法的鲁棒性提出了极高要求。
此番言论是对前苹果与Rivian公司员工保罗·拜塞尔关于特斯拉数据优势分析的直接回应。作为全球自动驾驶领域的领军企业，特斯拉在数据积累方面一直保持领先地位。截至2025年底，特斯拉FSD系统的累计测试里程已突破70亿英里，这一数字位居全球之首，为技术迭代提供了坚实基础。然而，马斯克此次将实现完全自动驾驶所需的数据量从原先预估的60亿英里大幅上调，充分表明该领域的技术门槛远超预期。
特斯拉人工智能副总裁也对此表示认同，认为”长尾问题”的复杂程度远超普通人的直观想象。这些未被充分覆盖的罕见场景，如特殊天气条件下的行人行为、突发交通事件等，对自动驾驶系统的安全性构成了严峻考验。特斯拉正在通过持续的数据采集和算法优化，逐步攻克这些技术难点，为未来全面实现无监督自动驾驶奠定基础。这一过程不仅需要海量的真实世界数据，更需要先进的机器学习技术来识别和处理各种复杂情况。