一直说现在的AI技术关键在算力、算法和数据，我想讨论下数据，不知道是否正确，抛转引玉
现在都在说特斯拉的优势在与车的数量远多于其他车企，路上跑的数据已经多少多少亿公里
18年的数据：特斯拉全球总销量50万辆，累计电动里程已达100亿英里
后来听过一些大咖包括理想的老总李想都说，大家都在力争拿到自动驾驶技术的入场券
这里面数据的重要性不低于30%，传统车企会因此被淘汰之类
我在想的是，传统车企现在一个月多的就10几万量，一年就上百万量，比如两田，大众这些
他们现在也都上了自动辅助驾驶，也开始采集数据，一年的数据量就远超过特斯拉这7-8的了
还有一个问题就是数据的有效性，如果卖出的车都是走非常固定的线路，就算这个车一年跑10万公里
但是有效数据也就是这个线路的长度，还有就是路况的复杂程度，欧美国家相对都简单的多
但是像中国、印度等这些国家这么负责的路况对于自动驾驶的挑战性更大
传统车企一旦在现在辅助自动驾驶成本大降的时候把这个作为标配，那他们的的数据分分钟就赶上包括特斯拉这一众新势力车企了

不知道分析的对不对，大家讨论！
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目前传统车企再高端车的高配上已经都有fota功能了，比如奥迪、宝马、沃尔沃等等
只是还没有大量普及，我是不太明白现在说的自动驾驶入门券把累计的行驶里程当成很大的噱头
表示有些不解，这个方面新能源车企累计的那点数据量对于传统车企来说完全形不成任何优势和壁垒
感觉是吹nb没吹到点子上，或者干脆没别的可吹了。。。

【 在 catherineyun 的大作中提到: 】
: 问题是传统车企的车辆不一定具有联网数据采集功能的，目前只有新能源车才有这个实时联网回传数据功能......
: 就算是新能源车，也不一定都有自动驾驶辅助系统用来采集数据，或者就算有自动驾驶辅助功能，但是级别比较低，传感器数量和类型不足，不一定能够采集到足够的有用的数据......
: 至少目前在激光雷达普及之前，采集的数据绝大部分都是通过超声波雷达、毫米波雷达和摄像头视觉识别，采集的数据并不足以用来分析研究......
: ...................
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