一凡 发自 副驾寺
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特斯拉开年发力，数据与模型齐飞。
一方面，特斯拉确认FSD上线了推理模型，并表示今后会继续增强FSD的推理能力，进一步加强了行业此前的共识。
另一方面，马斯克为了实现安全的无人驾驶，将FSD需要的数据规模调整为16000000000km+。这不仅是特斯拉的最新目标，也是所有“特斯拉路线”玩家冲刺的新节点。
不过，此次调整也抛出来了一个新的问题：
这是不是同时也给了“Waymo路线”玩家机会？
无监督FSD的最新数据需求
马斯克最近表示，想要实现安全的无监督自动驾驶，需要大约100亿英里即超160亿公里的训练数据，因为“现实世界的长尾场景极其复杂”。
160亿公里相当于地球到太阳之间距离的107倍，用光速跑也需要花15个小时。这个数字相比马斯克上一次给出的训练目标增长了不少。
2016年，马斯克在提出《宏图计划2.0》时曾认为，自动驾驶技术想要在全球获批，需要60亿英里的训练数据。为什么近10年后，马斯克修改了这一目标？
因为原定目标其实已经实现了，最新数据显示，特斯拉FSD累计行驶里程已超71亿英里，而且正在快速增长。
2025年3月，FSD累计行驶里程刚到36亿英里，短短10个月的时间翻了近一倍，按照当下的增长速度，即便不考虑接下来特斯拉保有量的增长，预计年内FSD行驶里程就会突破100亿英里。到时马斯克会不会再次修改目标？值得期待。
FSD狂攒数据的同时，模型侧也迎来了一波更新。
FSD V14.2也具备推理能力了
特斯拉自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy近期在回答网友提问时确认，目前FSD V14.2已具备了推理能力，可以在施工场景下更改路线，提供更多的停车位选项，并表示后续会继续加强推理能力。
特斯拉在模型和数据两个方面的最新动向，同时展现出了当前“特斯拉路线”阵营中的共识与非共识。
先说共识，第一个共识是让模型具备推理能力，2025年火热的VLA（Vision-Language-Action）范式其实就是通过引入语言维度，让模型学会隐式的逻辑推理。毕竟模型光靠直觉能解决的场景有限。
第二个共识则是通过量产辅助驾驶，享受Scaling Law红利最终升维到无人驾驶。不过关于该路线需要的数据规模，目前存在不同看法。
马斯克的最新目标是超160亿公里，Momenta创始人、CEO曹旭东则在2024年6月表示，“需要1000亿公里的数据”才能实现规模化L4。
“特斯拉路线”需要海量的数据规模，而数据的积累显然要花较长时间。
而另一边“Waymo路线”玩家早已落地无人驾驶，开始攻城略地，且目前展现出开城即上量的趋势。
两条路线各有千秋，远未到胜负已分的时刻。马斯克最近调整目标，也让行业意识到，量产升维实现自动驾驶，需要的数据规模远远比想象中要大，需要克服的边缘场景也比预计要多。
这也给“Waymo路线”玩家，留下了时间窗口。