在最新的一次公開訪談中，特斯拉首席執(zhí)行官埃隆?馬斯克坦率承認(rèn)，他對全自動駕駛（FSD）技術(shù)的發(fā)展速度曾過于樂觀。他表示，盡管初期預(yù)測過于理想化，但當(dāng)前FSD的低價策略僅是市場推廣的臨時階段。隨著技術(shù)逐步成熟和應(yīng)用場景的擴(kuò)大，F(xiàn)SD的價格將逐步上調(diào)，以反映其真實的技術(shù)價值與研發(fā)投入。

馬斯克指出，F(xiàn)SD的核心發(fā)展離不開自然科學(xué)研究和試驗發(fā)展的持續(xù)推動。從感知系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法到?jīng)Q策模塊的強化學(xué)習(xí)模型，每一項突破都建立在物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和工程學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的交叉創(chuàng)新之上。特斯拉通過大規(guī)模真實世界數(shù)據(jù)采集與模擬試驗，不斷優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，提升系統(tǒng)的可靠性與適應(yīng)性。

在試驗發(fā)展方面，特斯拉采用了漸進(jìn)式迭代策略。通過影子模式下的數(shù)據(jù)回流與分析，系統(tǒng)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)人類駕駛行為，并在虛擬環(huán)境中進(jìn)行極端場景測試。這種以自然科學(xué)原理為基礎(chǔ)的試驗方法，不僅加速了FSD的功能完善，也為自動駕駛行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化與安全評估提供了重要參考。

盡管發(fā)展過程中面臨技術(shù)瓶頸與監(jiān)管挑戰(zhàn)，但馬斯克強調(diào)，基于自然科學(xué)研究的系統(tǒng)性創(chuàng)新將是FSD突破現(xiàn)有局限的關(guān)鍵。未來，隨著傳感器融合、人工智能解釋性等基礎(chǔ)領(lǐng)域的進(jìn)步，F(xiàn)SD有望實現(xiàn)從輔助駕駛到完全自動駕駛的質(zhì)的飛躍。而當(dāng)前的低價階段，正是為了積累數(shù)據(jù)、驗證技術(shù)，為最終的大規(guī)模商業(yè)化鋪設(shè)道路。

總體來看，馬斯克的表態(tài)既是對過往預(yù)期的反思，也是對技術(shù)發(fā)展規(guī)律的尊重。在自然科學(xué)研究和試驗發(fā)展的雙重驅(qū)動下，F(xiàn)SD技術(shù)的未來雖充滿挑戰(zhàn)，但前景依然可期。