不是所有的对着太阳踢正步都会天天向上，学习之前要先搞清楚正确的方向。让国内友商又爱又恨的特斯拉，适合拿来打嘴仗，但在很多技术路线的选择上却不是一个好的学习对象。因为，在推动自动驾驶系统性能进步的三要素-数据、算力和算法上，特斯拉都是可望不可及的存在。在数据上，因为全栈自研带来的成本优势，特斯拉做到了FSD硬件全系标配。在影子模式下，几百万辆车每天可收集几千万公里的真实道路数据，几天的时间就可累积1亿公里。按华为高管的话来讲，特斯拉的数据壁垒“远超”其他厂商。百度智驾数据来自乘用车业务和无人驾驶出租车业务，用高情商的话来说，乘用车业务不温不火，无人驾驶出租车-萝卜快跑-累计智驾里程也只有1亿公里，和特斯拉差着1-2个数量级。在算力上，特斯拉的训练算力在2023年底推进到了15E，今年更是疯狂投入，按照马斯克半真半假的话，到8月4号，这个数字已经推进到100E。相比之下，华为的数字是5E，百度的数字是2.2E，同样差着一个数量级。在算法上，随着自动驾驶算法从软件代码向AI模型的转变，国内软件人才众多的优势也无法有效施展了。AI开发要的是逻辑思维能力特别强大、数学功底特别深厚的高手，是一个门槛高、人数少的圈子，相较之下，软件开发的门槛比较低。这并非拉高踩低，头几年火遍大江南北的软件开发者训练营，可以批发生产本科专业不限、月薪1-2万的程序猿，也间接说明了这个问题。其结果是，国内软件人才的数量大大多过AI人才，而在AI人才的密度上，百度、国内车企很难达到特斯拉的水平。数据、算力、算法都不具备效法特斯拉的条件，百度纯视觉高阶智驾既不叫好又不座的原因找到了！不管怎么说，在自动驾驶行业，百度绝对是一个绕不过去的存在。早在十年前，百度就All in AI，开始了自动驾驶算法的开发，为本土智驾行业贡献了一批又一批的人才，起了个大早，赶了个晚集，让人唏嘘不已。不过，百度的底子还可以，没准还可以再努力一把，梦想总是要有的，万一实现了呢？
