Der CEO von Tesla, Elon Musk, hat kürzlich die Testergebnisse des chinesischen Medienunternehmens Dongche Di zu Assistenzsystemen geteilt und betont, dass Tesla die besten Ergebnisse erzielt hat, "ohne lokale Trainingsdaten aus China". Diese Aussage hat schnell eine hitzige Diskussion in der Branche ausgelöst. Dieses Ereignis betrifft nicht nur die technische Leistungsfähigkeit eines Automobilunternehmens, sondern spiegelt auch die tiefgreifenden Probleme im Bereich des intelligenten Fahrens wider, wie den Wettbewerb um technische Ansätze, Datenhoheit und nationale Sicherheitsüberlegungen sowie die Standards und Bewertungssysteme der Branche. Dieser Artikel wird die technischen Grundlagen, die Tesla in diesem Test hervorgehoben haben, umfassend analysieren, die tiefgreifenden Auswirkungen des "Datenverbots" auf multinationale Automobilunternehmen eingehend interpretieren, die umstrittenen Punkte hinter den Testergebnissen objektiv bewerten und die Schlüsseltrends und Herausforderungen für die zukünftige Entwicklung der intelligenten Fahrindustrie skizzieren.
Im Juli 2025 führte das bekannte chinesische Automobilmedium Dongche Di in der Rubrik "Dongche Zhilianchang" einen bisher beispiellosen Test von Assistenzsystemen durch, der mehr als 40 Modelle von über 20 führenden Marken auf dem Markt umfasste, darunter Wenjie, Zhijie, Xiaomi, Xiaopeng, Nio, BYD, Li Auto, Avita und Tesla. Die Testszenarien basierten auf realen Verkehrsunfalldaten und simulierten 15 Arten von hochriskanten Fahrsituationen in städtischen und Autobahnszenarien, wie "Unfallfahrzeuge auf der Autobahn", "Baustellen mit Lkw", "verschwundene vorausfahrende Fahrzeuge", "Kinder überqueren" und andere extreme Szenarien.
In einem so strengen Testumfeld stachen zwei Modelle von Tesla – das Model 3 und das Model X – besonders hervor. In den Testszenarien auf der Autobahn bestanden beide Modelle 5 von 6 Projekten, was einer Bestehensquote von 83,3 % entspricht, und damit weit über dem Branchendurchschnitt liegt. Konkret bewältigte das Model 3 erfolgreich Szenarien wie "plötzliche Bremsung des vorausfahrenden Fahrzeugs (80 km/h)", "Umfahrung von Baustellen (60 km/h)", "Einscheren eines anderen Fahrzeugs (50 km/h)", "Notausweichmanöver bei Hindernissen (40 km/h)" und "außergewöhnliche Fahrzeuge im Tunnel (60 km/h)". Besonders bemerkenswert ist, dass das Model X in dem herausfordernden Szenario "Wildschweine auf der Autobahn" das einzige Fahrzeug war, das sicher durch einen nur 2,5 Meter breiten Raum zwischen Wildschweinen und Straßenpfosten hindurchfahren konnte, indem es verlangsamte und blinkte.
Im Test auf städtischen Straßen zeigte das Model X ebenfalls eine beeindruckende Leistung und bestand 8 von 9 Testprojekten, was einer Bestehensquote von 88,9 % entspricht und es erneut an die Spitze aller getesteten Modelle brachte. Im Vergleich dazu lag die durchschnittliche Bestehensquote anderer Marken in denselben Tests nur bei 35,74 %, wobei einige beliebte inländische Modelle in bestimmten Szenarien sogar vollständig versagten, indem sie Hindernisse nicht erkannten und direkt kollidierten.
Nach der Veröffentlichung der Testergebnisse teilte Elon Musk schnell ein entsprechendes Video in den sozialen Medien und betonte: "Aufgrund gesetzlicher Verbote für den Datenexport hat Tesla in China die besten Ergebnisse erzielt, ohne lokale Trainingsdaten." Diese Aussage ist nicht nur eine Anerkennung der Testergebnisse, sondern auch eine selbstbewusste Erklärung für Teslas technischen Ansatz – selbst unter Bedingungen mit eingeschränktem Datenzugang kann die rein visuelle Lösung außergewöhnliche Generalisierungsfähigkeiten und Anpassungsfähigkeit zeigen.
Allerdings hat dieses Ergebnis auch eine breite Diskussion und Skepsis innerhalb und außerhalb der Branche ausgelöst. Einerseits hat Tesla in mehreren Tests tatsächlich führende Assistenzfähigkeiten demonstriert; andererseits wurden die Methodologie der Tests, die Auswahl der Szenarien und die Kontrolle der Variablen von einigen Experten und Automobilunternehmen in Frage gestellt. Dr. Wang Yao, Assistent des Generalsekretärs der Chinesischen Automobilindustrie-Vereinigung, wies darauf hin: "Jede Drittanbieterbewertung sollte den nationalen oder branchenanerkannten Standards folgen; einseitige Testszenarien könnten die Öffentlichkeit irreführen." Diese Kontroverse spiegelt im Wesentlichen den langanhaltenden Wettbewerb um technische Ansätze im Bereich des intelligenten Fahrens wider – die Debatte darüber, ob rein visuelle Lösungen oder Multisensor-Fusionslösungen überlegen sind.
Musk betonte in seiner Weiterleitung der Testergebnisse besonders die Aussage "ohne lokale Trainingsdaten", die direkt auf die in den letzten Jahren in China umgesetzten Beschränkungen für den grenzüberschreitenden Datentransfer von intelligenten vernetzten Fahrzeugen abzielt, die in der Branche allgemein als "Datenverbot" bekannt sind. Diese Politik richtet sich nicht speziell gegen Tesla oder andere ausländische Automobilunternehmen, sondern ist Teil einer Reihe von Gesetzen und Vorschriften, die China zum Schutz der nationalen Sicherheit und der Privatsphäre der Bürger erlassen hat. Das Verständnis dieses politischen Hintergrunds ist entscheidend für die objektive Bewertung von Teslas technischer Leistung auf dem chinesischen Markt.
Die zentrale Sorge um Datensicherheit ergibt sich aus der starken Datenerfassungsfähigkeit von Tesla-Fahrzeugen. Jedes Tesla-Fahrzeug, das die Autopilot- oder FSD-Funktion aktiviert hat, fungiert als mobiles "Dashcam", wobei 8 Kameras (Front-, Seiten- und Rückkamera) kontinuierlich die Umgebung scannen, die Straßenstruktur, den Verkehrsfluss und besondere Szenarien (wie Baustellen, Busspuren usw.) aufzeichnen und gleichzeitig GPS und hochpräzise Standortmodule kombinieren, um die Fahrzeugtrajektorien und geografischen Standortinformationen genau zu erfassen. Diese scheinbar gewöhnlichen Verkehrsdaten können nach der Verarbeitung durch Algorithmen und einer umfangreichen Ansammlung in 3D-Digital-Karten umgewandelt werden, die sensible Bereiche wie Militärbasen und Raketenstartplätze enthalten. Das chinesische Ministerium für natürliche Ressourcen hat solche Aktivitäten bereits als "Vermessungsaktivitäten" definiert, und Vermessungsdaten stehen in direktem Zusammenhang mit der nationalen Sicherheit.
Auf dieser Grundlage verlangt die chinesische Regierung seit 2021 von Tesla, dass alle in China erzeugten Daten (einschließlich Umgebungsbilder, geografische Positionen usw.) auf Servern im Inland gespeichert werden und der grenzüberschreitende Datentransfer dieser Daten verboten ist. Tesla hat diese Vorschrift eingehalten und ein Datenzentrum in Shanghai eingerichtet, um die lokale Speicherung von Nutzerdaten in China zu gewährleisten. Diese Compliance-Maßnahme hat jedoch auch technische Herausforderungen mit sich gebracht – Tesla kann die in China gesammelten Verkehrsdaten nicht für das Training und die Optimierung seines globalen FSD-Systems verwenden, was zu einer "Unverträglichkeit" des FSD auf dem chinesischen Markt führt, wie etwa wiederholtes Überfahren von roten Ampeln in städtischen Straßen und Schwierigkeiten bei der Erkennung von Fahrspurwechseln.
Angesichts dieser Schwierigkeiten könnte Tesla theoretisch entscheiden, ein lokales KI-Trainingszentrum in China einzurichten, sieht sich jedoch in der Praxis mit der peinlichen Situation konfrontiert, dass "beide Seiten blockiert sind": Einerseits erlaubt die chinesische Regierung nicht, dass Trainingsdaten ins Ausland transferiert werden; andererseits erlaubt die US-Regierung aus Gründen des Technologiewschutzes Tesla nicht, in China an den Kernalgorithmen zu arbeiten. Selbst wenn die Politik dies zulässt, steht Tesla vor dem Problem des Mangels an Rechenleistung – aufgrund der Exportkontrollen der USA für hochentwickelte GPUs wie die Nvidia A100/H100 ist es für Tesla in China schwierig, ausreichende Rechenressourcen zu erhalten. Obwohl die Verwendung inländischer Alternativen (wie Huawei Ascend) in Betracht gezogen werden kann, müssen die Algorithmen neu angepasst werden, und die Leistung unterscheidet sich erheblich von der der Nvidia-GPUs, was die Trainingseffizienz erheblich verringert.
Unter diesen doppelten Einschränkungen hat Tesla alternative technische Strategien entwickelt, um das Problem des Mangels an chinesischen Daten zu kompensieren. Wie Musk bei der Weiterleitung der Testergebnisse enthüllte, nutzt Tesla "selbstentwickelte Weltsimulatoren und Teststreckendatenoptimierungssysteme", um die Systemleistung zu verbessern. Dieses "Cloud-Trainings"-Modell ergänzt reale Daten durch virtuelle Szenarien und wird zu einer wichtigen Unterstützung für Teslas technische Anpassung auf dem chinesischen Markt. Weltweit erzeugen über 5 Millionen Tesla-Fahrzeuge täglich 16 Millionen Meilen an realen Verkehrsdaten; diese riesigen Datenmengen, die zur Ausbildung grundlegender Modelle verwendet werden, kombiniert mit gezielten künstlichen Simulationsszenarien, ermöglichen es dem Tesla-System, auch ohne direkte Trainingsdaten aus China eine starke Generalisierungsfähigkeit zu zeigen.
Es ist erwähnenswert, dass das "Datenverbot" nicht einzigartig für China ist; weltweit erwacht das Bewusstsein für Datenhoheit. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union implementiert ebenfalls strenge Kontrollen für den grenzüberschreitenden Datenfluss. Die Herausforderungen, denen Tesla in China gegenübersteht, sind die neue Normalität, die alle multinationalen Unternehmen im Bereich des intelligenten Fahrens in einer zunehmend datenschutzbewussten Ära annehmen müssen. Langfristig wird es für Regierungen und Unternehmen in verschiedenen Ländern entscheidend sein, einen Ausgleich zu finden, um technologische Innovationen unter dem Schutz der nationalen Sicherheit zu fördern.