特斯拉在无人驾驶领域的规则与目标可归纳为以下核心点（基于公开信息及技术路径）：

一、核心目标

1. 实现全自动驾驶（FSD）

   • 终极目标：打造无需人类干预的L4/L5级自动驾驶系统，覆盖所有道路场景。
   • 渐进路径：通过持续迭代软件（如FSD Beta版），从L2（辅助驾驶）逐步升级至完全自动驾驶。

2. 规模化应用与商业化

   • Robotaxi计划：未来推出无人驾驶出租车网络，用户可通过特斯拉APP召唤自动驾驶车辆，为特斯拉创造持续性收入。
   • 硬件预埋：现有车型均预埋自动驾驶硬件，未来通过软件升级解锁功能，降低后续成本。

3. 安全超越人类驾驶员

   • 量化指标：目标将事故率降至人类驾驶的1/10以下（基于Autopilot数据宣称已部分实现）。
   • 核心逻辑：通过海量数据训练AI，应对长尾场景（如极端天气、罕见路况）。

二、核心规则与原则

1. 数据驱动的技术路径

   • 影子模式（Shadow Mode）：车辆在人类驾驶时默默运行自动驾驶算法，对比决策差异，收集真实场景数据。
   • 全球车队学习：超过400万辆特斯拉车辆实时上传边缘案例（Corner Cases），构建全球最大自动驾驶数据集（截至2023年累计行驶超100亿英里）。

2. 纯视觉感知优先（Tesla Vision）

   • 拒绝激光雷达：依靠摄像头+AI算法模拟人类视觉，辅以毫米波雷达（部分车型已移除）和超声波传感器。
   • 端到端神经网络：输入传感器数据，直接输出驾驶动作（取代传统模块化算法）。

3. 渐进式技术迭代（OTA为核心）

   • 软件定义汽车：通过远程更新（如FSD v12转向神经网络控制）持续提升能力。
   • 用户参与测试：在监管允许地区（如北美），用户可加入FSD Beta计划，协助系统验证。

4. 成本控制与可扩展性

   • 自研芯片（D1/Dojo）：大幅降低训练成本，加速算法迭代（Dojo超算2024年将投入运营）。
   • 硬件标准化：全系车型使用统一传感器方案和计算平台（HW3.0及以上）。

三、中国市场的特殊布局

1. 数据合规与本土化

   • 数据存储本地化：中国用户数据存储于上海数据中心，符合法规要求。
   • 适配中国路况：在中国建立本土算法团队，优化信号灯识别、路口混行交通等场景。

2. 推进FSD入华

   • 与百度等合作高精地图资质（2024年进展），为FSD落地铺路。
   • 上海组建百人数据标注团队，加速训练中国特有场景。

四、争议与挑战

• 监管压力：全球多地对FSD命名和安全性展开调查（如美国NHTSA）。
• 技术质疑：纯视觉方案在恶劣天气的可靠性仍存争议。
• 道德与责任：事故责任归属（驾驶员 vs. 特斯拉）尚未明确。

总结

特斯拉的无人驾驶目标实质是构建“数据-算法-硬件”闭环：通过规模车队获取数据，利用Dojo超算训练AI，最终以零边际成本实现自动驾驶服务商业化（Robotaxi）。其规则核心在于拒绝技术堆砌，坚持低成本可扩展路线，而能否在复杂全球路况下证明安全性，仍是实现目标的关键挑战。

补充视角：马斯克在2023年宣称“特斯拉是一家AI公司而非车企”，暗示自动驾驶是其未来估值支柱。若FSD全面落地，特斯拉商业模式将从“卖车”转向“卖出行服务”，类似苹果通过App Store构建生态。