Tesla CEO Elon Musk har nylig delt resultater fra en assistentkjøringstest utført av det kinesiske mediet Dongchedi, og understreket spesielt at Tesla oppnådde de beste resultatene "uten lokal treningsdata fra Kina". Denne uttalelsen har raskt utløst debatt i bransjen. Denne hendelsen handler ikke bare om en bilprodusents teknologiske styrke, men reflekterer også den teknologiske rute-striden innen intelligent kjøring, datamyndighet og nasjonal sikkerhet, samt dypere spørsmål om bransjestandarder og vurderingssystemer. Denne artikkelen vil grundig analysere det teknologiske grunnlaget som gjorde at Tesla utmerket seg i denne testen, dykke ned i de langsiktige konsekvensene av "dataforbudet" for multinasjonale bilprodusenter, objektivt vurdere kontroversene bak testresultatene, og se på nøkkeltrender og utfordringer for fremtidig utvikling av den intelligente kjøreindustrien.

I juli 2025 gjennomførte det kjente kinesiske bilmediet Dongchedi en enestående test av assistentkjøringssystemer, som omfattet nesten 40 modeller fra over 20 ledende merker på markedet, inkludert Wenjie, Zhijie, Xiaomi, Xiaopeng, Nio, BYD, Li Auto, Avita og Tesla. Testscenene var designet basert på ekte trafikkskadedata og simulerte 15 typer høy-risiko kjøringssituasjoner i byer og på motorveier, som "bilulykke på motorveien", "byggearbeid med lastebil", "forsvinning av forankjørende bil", "barn som krysser veien" og andre ekstreme scenarier.

Under slike strenge testforhold utmerket Teslas to modeller - Model 3 og Model X - seg spesielt. I motorveitestene bestod begge modeller 5 av 6 tester, med en bestått prosentandel på hele 83,3%, langt over bransjens gjennomsnitt. Mer spesifikt håndterte Model 3 situasjoner som "brå bremsing av forankjørende bil (80 km/t)", "omkjøring av byggeområde (60 km/t)", "inntrengende bil (50 km/t)", "nødbremsing for hindringer (40 km/t)" og "unormale kjøretøy i tunnel (60 km/t)" med suksess. Spesielt bemerkelsesverdig er at Model X i det utfordrende scenariet "villsvin krysser motorveien" ble den eneste bilen blant alle testede modeller som kunne redusere hastigheten, blinke og til slutt passere trygt gjennom et smalt rom på bare 2,5 meter mellom villsvin og veistolper.

I byveitestene var Model Xs prestasjon også imponerende, da den bestod 8 av 9 testpunkter, med en bestått prosentandel på 88,9%, og igjen kom på topp blant alle testede modeller. Til sammenligning var den gjennomsnittlige bestått prosentandelen for andre merker i de samme testene bare 35,74%, og noen populære innenlands modeller klarte til og med å ikke gjenkjenne hindringer i visse scenarier, noe som resulterte i direkte kollisjoner.

Etter at testresultatene ble offentliggjort, delte Tesla CEO Elon Musk raskt relevante videoer på sosiale medier og la til en kommentar som understreket: "På grunn av lovgivning som forbyr dataoverføring utenlands, oppnådde Tesla de beste resultatene i Kina uten lokal treningsdata." Denne uttalelsen er ikke bare en anerkjennelse av testresultatene, men også en selvsikker erklæring om Teslas teknologiske retning - selv under begrensede datatilgangsforhold, kan deres rene visuelle løsning fortsatt vise enestående generaliseringsevne og tilpasningsevne.

Imidlertid har dette resultatet også utløst omfattende diskusjoner og tvil både innen og utenfor bransjen. På den ene siden har Tesla vist ledende assistentkjøringsevner i flere tester; på den andre siden har metodologien, scenarievalg og variabelkontroll i testene blitt stilt spørsmål ved av enkelte eksperter og bilprodusenter. Dr. Wang Yao, assisterende sekretær i Kinas bilindustriforening, påpekte: "Enhver tredjeparts evaluering bør følge nasjonale eller bransjeanerkjente standarder, og ensidige scenarietester kan villede publikum." Denne kontroversen reflekterer i bunn og grunn den langvarige teknologiske rute-striden innen intelligent kjøring - debatten om hvilken som er bedre, ren visuell løsning eller fler-sensor fusjonsløsning.

Musk understreket spesielt i sin deling av testresultatene at "uten lokal treningsdata" direkte peker på Kinas nylige implementering av restriksjoner på grenseoverskridende dataoverføring for intelligente nettverkskjøretøy, kjent i bransjen som "dataforbudet". Denne politikken er ikke spesifikt rettet mot Tesla eller andre utenlandske bilprodusenter, men er en del av en rekke lover og forskrifter som Kina har utarbeidet for å sikre nasjonal sikkerhet og borgernes personvern. Å forstå denne politiske bakgrunnen er avgjørende for en objektiv vurdering av Teslas teknologiske ytelse i det kinesiske markedet.

Kjernen i bekymringen rundt datasikkerhet stammer fra Teslas sterke datainnsamlingskapasitet. Hver Tesla som har aktivert Autopilot eller FSD-funksjonen fungerer som et mobil "dashbordkamera", med 8 kameraer (foran, på siden, bak) som kontinuerlig skanner omgivelsene, registrerer veistruktur, trafikktetthet, spesielle scenarier (som byggeplasser, busspassasjer osv.), samtidig som de kombinerer GPS og høy presisjons posisjoneringsmoduler for nøyaktig å registrere kjøretøyets bane og geografiske posisjonsinformasjon. Disse tilsynelatende vanlige veidataene, etter algoritmisk behandling og stor akkumulering, kan gjenskape 3D digitale kart som inkluderer sensitive områder som militærbaser og rakettoppskytningssteder. Kinas naturressursdepartement har klart definert slike handlinger som "kartleggingsaktiviteter", og kartleggingsdata er direkte relatert til nasjonal sikkerhet.

Basert på dette har den kinesiske regjeringen siden 2021 krevd at Tesla lagrer alle data generert av kinesiske kjøretøy (inkludert miljøbilder, geografisk posisjon osv.) på servere innenlands, og forbyr grenseoverskridende overføring av disse dataene. Tesla har overholdt denne forskriften og etablert et datasenter i Shanghai for å oppnå lokal lagring av data for kinesiske brukere. Imidlertid har dette overholdelsestiltaket også medført teknologiske utviklingsutfordringer - Tesla kan ikke bruke kinesiske veidata til trening og optimalisering av sitt globale FSD-system, noe som fører til at FSDs ytelse i det kinesiske markedet har vist seg å være "uegnet", med problemer som å kjøre gjennom rødt lys i byveier og manglende evne til å gjenkjenne skiftende kjørefelt.

I møte med denne utfordringen kan Tesla teoretisk velge å etablere et lokalt AI-treningssenter i Kina, men i praksis står de overfor en "fastlåst" situasjon: På den ene siden tillater ikke den kinesiske regjeringen overføring av treningsdata til utlandet; på den andre siden forbyr den amerikanske regjeringen, av hensyn til teknologisk beskyttelse, Tesla å trene kjernealgoritmer i Kina. Selv om politikken tillater det, står Tesla overfor en utfordring med mangel på datakraft - på grunn av amerikanske eksportkontroller på høy-end GPU-er som Nvidia A100/H100, er det vanskelig for Tesla å skaffe tilstrekkelige datakraftressurser i Kina. Selv om de kan vurdere å bruke innenlandske alternativer (som Huawei Ascend), må algoritmene tilpasses på nytt, og ytelsen er betydelig dårligere enn Nvidia GPU-er, noe som vil redusere treningshastigheten betydelig.

Under disse doble begrensningene har Tesla tatt i bruk alternative teknologistrategier for å kompensere for mangelen på kinesiske data. Som Musk avslørte i sin deling av testresultatene, bruker Tesla "selvutviklede verdenssimulatorer og testbane-datasystemer" for å forbedre systemytelsen. Denne "skytrening"-modellen suppleres med virkelige data gjennom virtuelle scenarier, og har blitt en viktig støtte for Teslas teknologiske tilpasning i det kinesiske markedet. Mer enn 5 millioner Tesla-kjøretøy globalt genererer daglig 16 millioner miles med ekte veidata, og disse enorme datamengdene som trenes opp til grunnleggende modeller, kombinert med målrettet kunstig simuleringstrening, gjør at Tesla-systemet, selv uten direkte trening med kinesiske lokale data, fortsatt kan vise sterk generaliseringsevne.

Det er verdt å merke seg at "dataforbudet" ikke er unikt for Kina; globalt er bevisstheten om datamyndighet i ferd med å våkne. EUs generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) implementerer også strenge kontroller på grenseoverskridende dataflyt. Utfordringen Tesla står overfor i Kina er en ny normal som alle multinasjonale intelligente kjøretøyprodusenter må tilpasse seg i en tid som i økende grad vektlegger datamyndighet. På lang sikt vil det være et balanseringspunkt som regjeringer og selskaper i ulike land må utforske sammen for å fremme teknologisk innovasjon samtidig som nasjonal sikkerhet ivaretas.