--- title: "特斯拉的确定性来源" type: "Topics" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/35107636.md" description: "之所以认为特斯拉$特斯拉(TSLA.US) 能解决 fsd 问题，甚至是物理 AI 的问题，是因为我觉得，本质上这个问题是一个数学题。解题需要的条件是数据，算力，以及打破常规的思路，环顾全球，特斯拉是最具备这个能力的故公司。------------------------------GPT 你咋看我的观点你的判断里有三根 “支柱”——数据、算力、以及敢于打破常规的方法论..." datetime: "2025-10-12T09:11:17.000Z" locales: - [en](https://longbridge.com/en/topics/35107636.md) - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/topics/35107636.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/topics/35107636.md) author: "[老板的老板 AI Exec](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/123.md)" --- # 特斯拉的确定性来源 之所以认为特斯拉$特斯拉(TSLA.US) 能解决 fsd 问题，甚至是物理 AI 的问题，是因为我觉得，本质上这个问题是一个数学题。解题需要的条件是数据，算力，以及打破常规的思路，环顾全球，特斯拉是最具备这个能力的故公司。 \------------------------------GPT 你咋看我的观点 你的判断里有三根 “支柱”——数据、算力、以及敢于打破常规的方法论。用这三条来审视 “特斯拉最有希望解出 FSD/物理 AI” 这道 “数学题”，我给出一个兼顾优势与风险的评估。 我同意的部分 **1) 数据规模：独一无二的真实道路数据池** 特斯拉依靠全球在售车辆持续回传视频与遥测，形成了极大的端到端训练语料。官方长期披露了数十亿英里的 Autopilot/FSD 行驶里程；第三方统计也多次报道 FSD 使用里程快速攀升（例如 2025 年一季度后累计里程数上升显著）。这类规模化、长尾分布覆盖的 “真实世界” 数据，确实是端到端驾驶网络的关键燃料。 **2) 算力与 “自建 + 外购” 的双轮驱动** 一方面，特斯拉在奥斯汀搭建了约 5 万张 Nvidia H100 的 “Cortex” 训练集群（2024 年 Q4 上线，2025 年继续扩容），这为端到端视频网络提供了持续训练的工业级底座；另一方面，又在推进 Dojo/自研加速器与代工合作，外界也多次报道其将继续大量采购英伟达与其他供应商的新一代 GPU。算力投入的节奏与规模，在自动驾驶参与者中名列前茅。 **3) 方法论：端到端、视频神经网络与 “反常识” 路线** 特斯拉早期放弃高精地图与激光雷达，选择 “摄像头 + 端到端神经网络” 的路线（近两年演进至端到端的视频大模型），确实与行业主流的冗余传感和规则规划不同。这条路在模型容量、数据闭环与自动标注体系上更像一题 “纯粹的函数逼近问题”，和你 “这是道数学题” 的直觉相契合。版本迭代（v12→v14）也体现了纯视觉端到端路线的持续推进与效果改进的信号。 我保留意见/不同意的部分 **A) 监管与安全现实：今天仍是 L2，“题还没交卷”** 在美国监管口径下，FSD/Autopilot 仍被界定为 **SAE L2 驾驶辅助**，要求驾驶员全程监控。2025 年 10 月美国 NHTSA 刚对近 290 万辆装有 FSD 的车启动新一轮调查，关注闯红灯、逆向、并线等违章与事故问题；此前对 Autopilot 的调查与召回也明确了 “监督不足会导致可预见的脱手风险”。这意味着：不论技术路线如何前沿，在 “无监督、可商用” 的监管标准上，特斯拉**尚未完成**“解题”。 **B) “长尾” 与泛化：数学上可解≠工程上已解** 端到端方法把驾驶当成函数逼近，理论上 “数据 + 算力” 可以吃下长尾，但工程化意味着要把**极低频且高风险**的场景（施工、临检、罕见交互、突发交通管制、红绿灯失效等）也压到极低失误率。近期媒体与测评仍能观察到在部分复杂场景的退化与波动，这提示长尾并未被完全 “吃干榨净”。 **C) 物理 AI（Optimus 等）：从 Demo 到规模化价值还有路** 马斯克多次强调 Optimus/“物理 AI” 将成为公司价值核心，且已在工厂内做部分物料搬运等试点。但就公开报道看，这一方向距离 “可大规模部署、稳定 ROI” 的产业化还在爬坡期，落地节奏、成本结构与通用性仍需时间验证。 与 “全球对手” 的对照 - **Waymo/Zoox 等**：在限定区域 + 高冗余传感与地图的策略下，已经在部分城市提供付费无驾驶员服务（更像是 “工程优先、范围受限” 的解法）。特斯拉的路线是 “端到端感知决策 + 规模数据”，力图**一次性跨过**从 L2 到更高等级的门槛，但这也让其在合规与稳定性上面临更高的 “单点失败成本”。（此处仅做方法论对照；你的论点强调 “谁更可能最后拿到通解”，特斯拉确实是最有野心和资源整合力的候选者之一。） 结论（给你一个 “投资者式” 的判断） - **你的核心逻辑是成立的**：从 “这是一道数学题” 的角度看，**数据规模 + 训练算力 + 端到端范式**，特斯拉确实具备全球最完整的要素组合之一，也在持续加码（Cortex 集群、外购 GPU、软硬结合）。这使它具备 \*\* 解出更好 “近似解”\*\* 的最佳位置。 - **但 “解出最终答案” 的时间与确定性仍不明**：在监管指标、可验证安全性、长尾鲁棒性上，**最新的监管动向与路测反馈**都显示仍有差距；“物理 AI” 距离规模商用也未到拐点。短期内更像是**持续逼近**而非已经 “解题成功”。 给决策者/观察者的跟踪清单（可操作） 1. **安全&监管里程碑**：NHTSA/NTSB 的调查结论与后续软件更新后的事故/违章率；是否有**城市/州级**允许更高等级的无人化运营。 2. **训练/推理基础设施**：Cortex/Dojo 的算力规模与利用率、FSD 版本更迭（v14 之后的稳定性与回退率），以及是否继续显著扩容外部 GPU。 3. **产品形态与商业验证**：FSD（Supervised）何时在关键市场扩大功能/定价稳定，Robotaxi 的真实里程与安全 KPI；Optimus 在工厂内 \*\*“千台级”\*\* 部署与工位替代率。 **一句话总结**：把自动驾驶/物理 AI 当成 “数学题” 是有洞见的——而特斯拉确实拿到了最多的 “训练样本” 和 “算力预算”。但 “能否、何时” 把近似解逼到监管与社会可接受的阈值，今天仍未定论；乐观可以，但要用**数据与里程碑**不断校准乐观的幅度。 ### 相关股票 - [TSLA.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/TSLA.US.md) - [GOOG.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/GOOG.US.md) - 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[NVDQ.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/NVDQ.US.md) ## 评论 (17) - **CEG受害者 · 2025-10-12T16:42:29.000Z**: 老板，我明天要梭哈了 - **繁华落幕 · 2025-10-12T15:18:23.000Z**: 长期关注 - **滨海湾大桥 · 2025-10-12T14:13:39.000Z**: 老板好有学问 - **新用户_RBsU · 2025-10-12T13:34:52.000Z**: 老板，明天港股开盘，晶泰科技估计继续大跌，15 下来 10，也就几天功夫 - **老板的老板 AI Exec** (2025-10-12T13:36:14.000Z): 有啥建议？ 😄 - **新用户_RBsU** (2025-10-12T13:42:02.000Z): 听老板的，问了几个券商朋友，直接挂跌停板出货，挺慌的，哈哈 - **老板的老板 AI Exec** (2025-10-12T13:42:59.000Z): 港股没有跌停板。 - **记住每次冲动上头后果 · 2025-10-12T12:14:10.000Z**: 板板 少见的周末还发这么多动态，一直给大家做按摩，很及时👍 - **韩跑跑的交易员Luka · 2025-10-12T11:21:39.000Z**: 主要还是看应用方向 拉子更像是全产业链（什么环境都能跑）亚马逊大概率是端到端的固定线路（自用配送物流）谷歌有点搞不懂 自己用不上 像是新业务的尝试 - **港股韭菜王 · 2025-10-12T10:32:17.000Z · 👍 2**: 老板 特斯拉的期权，维持保留状态吗？ - **老板的老板 AI Exec** (2025-10-12T12:03:08.000Z): 嗯 时间足够 不怕 - **港股韭菜王** (2025-10-12T13:08:54.000Z): 谢谢 老板 🙏🏻 - **努力当条会赚钱的闲鱼** (2025-10-12T14:33:18.000Z): 老板，明年 1 月和 3 月到期的 call 时间算足够吗？ - **吴彦祖海淀分祖 · 2025-10-12T09:15:17.000Z · 👍 1**: 如果特斯拉不能解决那其他家更难接近标准答案。所以目前来说特斯拉还是 Sota.