查了一下，特斯拉国内累积销量300w，假定场景有100个，第一次能收集80个，训练一次
就比较通用了，但后续每次提升就是×0.8的关系了；其他车企50w，x2收集，一次覆盖70
个；后面迭代阶段，人家三次就可以覆盖和你一样的场景了。更何况，越往后面，越需要
反复迭代来调整，拼的就是发布模型的速度，理论上几十万车队也可以覆盖更多的场景。

我觉得，美国FSD按周发布，效果是很吸引人，但国内可能不是那么回事，还需要观察，
等夏季有机会内测再看。

反正还需要司机盯着，端到端给我的期待就是，加减速拟人，以及被插队、去加塞那种
拟人，这些更实用了。

【 在 alsoo 的大作中提到: 】
: 关键是端到端就是靠车来训练，靠算力，靠车队数量。国内怎么能轻松翻倍的速度啊
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