近期，有关特斯拉及其CEO埃隆·马斯克的自动驾驶愿景引发了业界广泛关注。据知情人士透露，尽管马斯克一直希望将特斯拉打造为一家AI公司，但其自动驾驶数据采集系统的实际表现却令人担忧。

自动驾驶技术的开发远比打造类似ChatGPT这样的自然语言处理模型更为复杂。ChatGPT通过爬取互联网上的海量词汇进行训练，虽然能够提供可靠的信息和答案，但其结果却时常令人尴尬。相比之下，自动驾驶AI的出错后果则可能是致命的。驾驶过程中涉及的变量众多，如路况、天气、施工情况等，这些都需要自动驾驶AI能够迅速作出反应。

一位不愿透露姓名的自动驾驶公司高管表示，特斯拉的自动驾驶系统在常规路况下或许能够平稳驾驶，但一旦遇到异常情况就显得束手无策。更令人担忧的是，如果自动驾驶AI只是简单地模仿人类行为，那么它甚至可能会习得一些不良驾驶习惯，如闯红灯等。

特斯拉的竞争对手，如Waymo，则采用了不同的技术路径。他们使用激光雷达和雷达来构建3D环境模型，以提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。Waymo的研究主管德拉戈·安杰洛夫曾指出，仅靠摄像头方案来实现自动驾驶是高风险且不必要的赌注。

meta首席AI科学家杨立昆也对特斯拉的数据优势表示了质疑。他认为，数据量的边际效益会递减，即使数据翻倍，自动驾驶系统的可靠性也仍然远远达不到人类的水平。他指出，目前尚无企业能够实现L5级全自动驾驶，而青少年仅需20小时的练习即可掌握驾驶技能，这暴露出现有AI架构在理解世界和高效学习方面的重大缺陷。

Snorkel AI首席执行官亚历克斯·拉特纳也强调了数据质量的重要性。他认为，虽然独特的数据确实具有优势，但“垃圾进，垃圾出”的法则依然适用。如何区分优秀与糟糕的驾驶者视频数据至关重要，因为自动驾驶模型会学习最常见的行为。

杨立昆还犀利地批评了特斯拉在AI研发界的缺席。他指出，特斯拉不参加学术会议，不发表论文，仿佛在AI界隐形。相比之下，Waymo已经在美国四个城市运营了700辆自动驾驶出租车，并预计2024年营收将超过1亿美元。而特斯拉的自动驾驶系统则频繁出现危险操作，引发了公众的广泛担忧。

尽管马斯克曾承诺将在奥斯汀启动机器人出租车试点项目，但杨立昆对此并不看好。他认为特斯拉缺乏顶尖的科研团队，自动驾驶技术的突破不太可能来自他们。他预测实现类人自主智能还需十年时间，并强调让AI像人类一样通过视频理解世界需要范式变革。

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