近日,特斯拉中国区副总裁陶琳在北京举行媒体交流会,并正式宣布,特斯拉已在中国自主投入并全面启用了专注于本土化场景的AI训练中心。
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这一关键基础设施旨在实现智能驾驶数据从采集、存储到训练与算法迭代的完整本地化闭环,标志着特斯拉在解决数据合规与本土适配两大核心挑战上迈出了决定性一步。
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破解合规瓶颈,提升迭代效率
陶琳表示,新启用的AI训练中心是特斯拉本土化战略的核心落子。其核心使命是解决智能驾驶技术的“中国适配”问题,应对潮汐车道、复杂人车混流等具有中国特色的道路场景。
“自动驾驶的本质是人工智能问题,而数据是训练AI的核心燃料。”陶琳强调,“在中国采集的数据,在中国本土进行训练和迭代,这既是对数据安全合规要求的积极响应,也是打造更贴合中国路况智能驾驶体验的必由之路。”
此前,特斯拉虽已通过上海数据中心实现数据本地存储,但核心的AI模型训练仍需依赖海外算力,面临数据跨境传输的合规挑战,且算法迭代周期较长。
如今,全新的本地训练中心将数据处理时延从过去的数小时级压缩至分钟级,显著提升了算法优化效率。据悉,特斯拉中国车队每年产生的超50亿帧行驶数据以及累计超过30亿公里的本土道路数据,将成为该中心训练FSD系统的坚实基础。
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全球投入聚焦AI与未来科技
在资本规划方面,陶琳透露,特斯拉2026年全球资本支出预计将超过200亿美元,重点投向人工智能算力、机器人工厂、无人驾驶电动车、储能及全球制造升级等多个前沿领域。
她确认,这笔庞大的投资中“包含一部分面向中国市场的投入”,用于支持AI训练中心的持续算力建设和相关研发,但具体比例尚未对外披露。
此举被行业视为特斯拉持续深耕中国市场、押注未来科技的重要信号。训练中心的启用,不仅服务于FSD的本土化,也将支撑特斯拉在机器人、人工智能等更广泛领域的探索。
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尽管AI训练中心的启用为FSD系统在中国市场的落地扫清了关键的技术障碍,但陶琳在交流会上也明确表示,FSD在中国的正式推出“尚无明确时间表”,否认了此前市场关于近期获批的传闻。
此外目前,包括华为、小鹏、蔚来在内的中国本土企业也已加速自有智算中心的建设。特斯拉的加入,预计将进一步激活这场“算力竞赛”,并向上游拉动高性能计算芯片、高速光互联、液冷散热以及相关半导体材料等产业链环节的技术需求与升级。
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