Tesla tegevjuht Elon Musk edastas hiljuti Hiina meedia Dongchedi abistatud sõidukatsete tulemused ja rõhutas, et Tesla saavutas kõrgeimad tulemused ilma "Hiina kohalike koolitusandmeteta". See avaldus kutsus kiiresti tööstuses tuliselt arutelusid. See juhtum ei puuduta mitte ainult autoettevõtte tehnilise tugevuse kuvamist, vaid kajastab ka intelligentse sõidu, andmete suveräänsuse ja riikliku julgeoleku kaalutluste valdkonnas tehtud tehnilise marsruudi vaidluse sügavusi probleeme, samuti tööstusstandardeid ja hindamissüsteeme. Selles artiklis analüüsitakse põhjalikult Tesla silmapaistmise tehnilist alust, tõlgendades sügavalt "andmekeedi" kaugeleulatuvat mõju rahvusvahelistele autoettevõtetele, hindab objektiivselt testi tulemuste vastuolulist fookust ning ootavad intelligentse sõidutööstuse tulevase arendamise peamisi suundumusi ja väljakutseid.
Juulis 2025 viis tuntud Hiina automeedia "veerg auto intelligentse rafineerimisfarmi all" enneolematu skaala testi abistatava sõidusüsteemi kohta. Test hõlmab peaaegu 40 turul oleva enam kui 20 peavoolubrändi mudelit, sealhulgas Wenjie, Zhijie, Xiaomi, Xiaopeng, Nio, Byd, ideaal, Avita ja Tesla. Testi stsenaariumi kujundamine põhineb tegelikel liiklusõnnetuste andmetel ja simuleerib 15 tüüpi kõrge riskiga sõiduolutsioone linnapiirkondades ja maanteedes, näiteks "juhuslikud sõidukid ilmuvad ootamatult maanteedel", "ehitusteedel ilmnenud veoautod", "kaduvad esiosades" ja "laste ületus".
Sellises ranges testimiskeskkonnas toimisid Tesla kaks mudelit - mudel 3 ja mudel X, eriti hästi. Kiire stsenaariumi testi korral läbis mõlemad mudelid 6-st projektist 5, läbimiskiirusega kuni 83,3%, mis on palju suurem kui tööstuse keskmine. Täpsemalt, mudel 3 vastas edukalt stsenaariumides nagu "Sõiduk esipiduris (80 km/h)", ehitusala ümbersõidul (60 km/h), ", mis on ühendatud (50 km/h)," takistuste vältimine (40 km/h) hädaolukorras "ja" ebanormaalsed sõidukid "ja" TOWNOLL -is ". "Kiire metssea reisimine", mudeli X-st sai kõigi osalevate mudelite seas ainus sõiduk, mis võib aeglustada, tuled sisse lülitada ja lõpuks läbi kitsas ruumis, mis asub metssea ja teehunniku vahel vaid 2,5 meetrit.
Urban Road Testides oli ka mudeli X jõudlus pilkupüüdev, läbis 8 testitavast 8-st 88,9%-list, edestades taas kõigi testimudelite seas. Seevastu samas testis oli teiste mudelite kaubamärkide keskmine läbisõit vaid 35,74%. Mõned kodumaised populaarsed mudelid põrkasid teatud stsenaariumide korral isegi otse, ilma et takistusi täielikult tuvastataks.
Pärast testi tulemuste avaldamist edastas Tesla tegevjuht Elon Musk sotsiaalmeedias asjakohase video kiiresti ja kirjutas: "Kuna seadus keelab andmetel riigist lahkumise, on Tesla saavutanud Hiinas kõrgeimad tulemused ilma kohalike koolitusandmeteta." See väide ei ole mitte ainult testi tulemuste äratundmine, vaid ka Tesla tehnilise marsruudi enesekindel deklaratsioon - isegi andmete piiratud kogumise tingimustes võib selle puhas visuaalne lahendus siiski näidata suurepärast üldistamisvõimet ja kohanemisvõimet.
Kuid see tulemus on käivitanud ka laialdase arutelu ja kahtlused tööstuses ja väljaspool seda. Ühest küljest on Tesla tõepoolest demonstreerinud oma juhtivaid abistamisvõimalusi paljudes testides; Teisest küljest on mõned eksperdid ja autoettevõtted kahtluse alla seadnud ka testimetoodika, stsenaariumi valimise ja muutuva kontrolli. Hiina autotootjate Assotsiatsiooni peasekretäri abisekretär dr Wang Yao tõi välja: "Kolmandate osapoolte hinnang peaks järgima riiklikke või tööstuses heaks kiidetud standardeid ja ühepoolne stsenaariumi testimine võib avalikkust eksitada." See poleemika peegeldab sisuliselt pikaajalisi vaidlusi tehniliste marsruutide üle intelligentse sõidu alal-arutelu, mille üle on parem, puhtad nägemislahendused või mitme sensori termotuumasünteesilahendused.
Testitulemuste edastamisel rõhutas Musk oma erilises rõhuasetuses "Kohalike koolitusandmete puudumise kohta", osutab otseselt Hiina viimastel aastatel rakendatud intelligentse ühendatud sõidukite andmete piiriülese ülekandepiirangupoliitikale, mida tuntakse üldiselt kui "andmekeelte" tööstuses. See poliitika ei ole spetsiaalselt suunatud Tesla ega muudele välisrahastatud autoettevõtetele, vaid see on Hiina koostatud seaduste ja määruste seeria lahutamatu osa, et tagada riikliku julgeoleku ja kodanike privaatsus. Selle poliitilise tausta mõistmine on Tesla tehniliste tulemuste objektiivseks hindamiseks Hiina turul ülioluline.
Andmeturbe peamine mure tuleneb Tesla võimsatest andmete hankimise võimalustest. Iga autopiloodi või FSD funktsiooniga Tesla on samaväärne mobiilse "sõidusalvesti" -ga. 8 kaamerat autost väljaspool (ees, külg, taga) skaneerige pidevalt keskkonda, rekordilist teekonstruktsiooni, liiklusvoogu, spetsiaalseid stseene (näiteks ehitusalad, bussirajad jne) ning ühendab GPS-i ja ülitäpse positsioonimooduli, et täpseks registreerida sõidukite trajektoori ja geograafilise asukohateabe täpseks. Neid näiliselt tavalisi teeandmeid saab taastada pärast algoritmilist töötlemist ja suurt kogunemist, kolmemõõtmelisi digitaalseid kaarte, sealhulgas tundlikke alasid nagu sõjaväebaasid ja rakettide käivitamiskohad. Hiina loodusvarade ministeerium on selgelt määratlenud sellise käitumise nagu "uuringute ja kaardistamine" ning uuringute ja kaardistamine on otseselt seotud riikliku julgeolekuga.
Selle põhjal on Hiina valitsus palunud Teslal salvestada kõik Hiina sõidukite (sealhulgas keskkonnapildid, geograafilised asukohad jne) kodumaistel serveritel alates 2021. aastast ja keelata nende andmete piiriülene edastamine. Tesla täitis seda määrust ja asutas Shanghais andmekeskuse, et realiseerida Hiina kasutajaandmete lokaliseeritud salvestusruum. Kuid see vastavusmeede tõi kaasa ka väljakutseid tehnoloogilises arengus - Tesla ei suutnud oma globaalse FSD -süsteemi koolitamiseks ja optimeerimiseks kasutada Hiina maanteeandmeid, mille tulemuseks oli FSD "vastuvõetamatu" jõudlus Hiina turul, näiteks pidev punane tuled linnateedel ja suutmatus tuvastada muutuvaid radu.
Selle dilemma ees võib Tesla teoreetiliselt valida Hiinas lokaliseeritud AI koolituskeskuse rajamise, kuid tegelikes operatsioonides seisab ta silmitsi piinliku olukorraga "ühe kangekaelse ja kahe kangekaelse" korral: ühelt poolt ei luba Hiina valitsus koolitusandmeid üle kanda; Teisest küljest ei luba USA valitsus Tesla koolitada Hiinas põhialgoritme, tuginedes tehnilise kaitse kaalutlustele. Isegi kui poliitikad võimaldavad, seisab Tesla silmitsi arvutusvõimsuse puuduse probleemiga - seetõttu, et USA ekspordikontroll on tipptasemel GPU -del, näiteks NVIDIA A100/H100, on Teslal Hiinas piisavate arvutusjõudude hankimise keeruline. Ehkki kodumaised alternatiivid (näiteks Huawei tõuseb), peavad nad algoritmi uuesti kohandama ning jõudluse ja NVIDIA GPU vahel on märkimisväärne lõhe ning koolituse tõhusus väheneb oluliselt.
Selle topeltpiirangu kohaselt on Tesla võtnud vastu alternatiivse tehnilise strateegia, et korvata Hiinas ebapiisavate andmete probleemi. Nagu Musk testi tulemuste edastamisel paljastas, kasutab Tesla süsteemi jõudluse parandamiseks "iseenda arendatud maailma simulaatorit ja testide andmete optimeerimise süsteemi". See "pilvejuhtimise koolitus" mudel täiendab reaalseid andmeid virtuaalsete stseenide kaudu ja sellest on saanud Tesla jaoks oluline tugi Hiina turul tehnilise kohanemise saavutamiseks. Enam kui 5 miljonit Tesla sõidukit kogu maailmas toodab iga päev 16 miljonit miili reaalseid maanteetingimuste andmeid. Nende massiivsete andmete koolitatud põhimudel koos sihipärase käsitsi simulatsiooni stsenaariumi koolitusega võimaldab Tesla süsteemil näidata tugevaid üldistusvõimalusi isegi ilma Hiina kohalike andmete otsese koolituseta.
Väärib märkimist, et "andmekeeld" pole Hiinale ainulaadne ja andmete suveräänsuse teadlikkus kogu maailmas on ärkamine. ELi üldine andmekaitsemäärus (GDPR) kontrollib ka rangelt piiriüleseid andmete voogusid. Väljakutse Tesla silmitsi Hiinas on uus normaalne, millega kõik rahvusvahelised intelligentsed sõiduettevõtted peavad kohanema ajastul, kus on üha suurem tähtsus andmete suveräänsuse osas. Pikemas perspektiivis, kuidas edendada tehnoloogilist innovatsiooni, tagades samas riikliku julgeoleku, on tasakaalupunkt, mida kõigi riikide valitsused ja ettevõtted peavad koos uurima.