根据Sawyer Merritt转述摩根士丹利分析师Andrew Percoco的观点，特斯拉凭借庞大的活跃车队，每天收集真实道路驾驶数据，持续领先自动驾驶AI行业。这一数据优势使特斯拉在自动驾驶软件训练和迭代方面远超竞争对手。Percoco指出，Nvidia为汽车制造商推出的最新AI硬件并未改变特斯拉的领先地位，因为构建完整的自动驾驶技术体系需要多年真实数据积累和软件优化。分析显示，特斯拉独特的数据规模和技术壁垒为AI领域带来可观商机，并巩固了其在自动驾驶AI市场的领军地位（来源：Sawyer Merritt在X平台，引用摩根士丹利）。

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Sawyer Merritt消息，特斯拉发布了一段新视频，预告即将于迈阿密举办的活动，重点展示其全自动驾驶（FSD）AI系统的能力。视频显示，特斯拉车辆每天处理来自北美的海量真实驾驶数据，以生成精细的自动驾驶渲染画面。这种大规模实时数据的应用推动了计算机视觉与机器学习的突破，使特斯拉在自动驾驶AI领域保持领先。该技术的实际商业价值体现在提升安全性、加速全自动出行解决方案落地，并为智能交通与汽车AI产业带来新机遇（来源：Sawyer Merritt，Twitter，2025年12月5日）。