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埃隆·马斯克在最新访谈中承认，实现全自动驾驶（FSD）的难度远超团队最初预期。这位以激进技术路线闻名的企业家表示，人类驾驶行为的复杂性和现实路况的不可预测性，使得AI系统需要处理"指数级增长的变量"。特斯拉在过去8年进行了超过100亿英里的真实道路测试，但依然面临极端案例（Corner Case）的识别难题。
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"我们曾以为2020年能实现L5级自动驾驶，"马斯克在科技峰会上透露，"但现实是，要让系统像人类一样理解施工路锥的临时摆放、警车手势指挥等非标准化场景，需要完全不同的算法架构。"特斯拉工程师团队发现，解决99%的常见场景相对容易，但最后1%的异常情况需要90%的开发精力。
技术专家指出，自动驾驶的"长尾问题"主要体现在三个方面：多模态传感器融合的精度瓶颈、突发状况的实时决策逻辑，以及不同地域交通文化的适应性学习。马斯克特别提到，雨雪天气中摄像头识别精度下降的问题，迫使特斯拉不得不重新设计神经网络的数据预处理层。
尽管面临挑战，特斯拉仍保持每周迭代FSD系统的开发节奏。最新V12版本已引入"端到端AI"架构，取消超过30万行人工编写的规则代码。马斯克预测，当系统积累足够多的"罕见案例"数据后，或将迎来技术突破点，但他拒绝给出新的商业化时间表，仅表示"这可能是人类做过最复杂的工程项目之一"。
