根据Sawyer Merritt在推特上的消息，埃隆·马斯克表示，实现安全的无人监督自动驾驶大约需要100亿英里的训练数据。目前，特斯拉已经积累了约71.8亿英里的真实驾驶数据，为其AI自动驾驶系统提供了坚实的数据基础。这一庞大的数据需求凸显了现实世界环境的复杂性，以及AI行业持续推动大规模数据采集以提升自动驾驶安全性的趋势。对于AI汽车行业企业来说，这意味着可靠的无人驾驶与大规模数据收集和先进神经网络训练密切相关，为数据标注、传感器技术和AI安全验证等领域带来新的市场机遇（来源：Sawyer Merritt推特，引用埃隆·马斯克：https://x.com/elonmusk/status/2009161554785128729）。

根据@ai_darpa消息，FLIP Fluids 1.8.5为Blender引入了多密度液体同时模拟功能，实现水、油和泥土等多种流体在同一3D场景中的物理交互（来源：@ai_darpa，2025年12月25日）。这一突破性功能极大提升了基于AI的物理动画真实感，为AI开发者、特效工作室和三维设计师带来了更高质量的内容创作与虚拟制作机会，并可用于丰富AI训练数据集。该更新进一步巩固了Blender在AI动画和开源内容生产领域的竞争力。

根据特斯拉AI副总裁@aelluswamy在ICCV 2024国际计算机视觉大会上的最新演讲，特斯拉通过全球车队每天收集相当于500年驾驶数据，形成自动驾驶AI领域的巨大数据优势（Sawyer Merritt, 2025）。面对高维数据难题，特斯拉将8个高速摄像头产生的数十亿数据令牌高效压缩，抽取传感与控制动作之间的核心相关性。公司利用智能数据触发机制，捕捉复杂路口等罕见驾驶场景，确保模型训练覆盖极端工况。特斯拉自主研发的高性能高斯溅射系统，实现快速精准的3D场景重建，提升调试与可解释性。同时，工程师可通过自然语言查询追踪AI决策原因。全新神经网络视频模拟器则可合成多摄像头测试数据，支持强化学习与对抗测试，加速模型优化和实际部署。这些AI技术创新正推动Robotaxi全球扩张、Cybercab两座车型以及Optimus人形机器人等多元商业机会（ICCV 2024, YouTube）。