特斯拉摘得市值桂冠，攪動“數據”池水
而在中國本土自動駕駛企業中，典型的一家是Momenta，去年3月他們發布了“兩條腿戰略”，核心就是跟車企和tier1合作，通過自動駕駛車上市后獲得數據，一邊幫助車企優化自動駕駛產品，一邊提升更高級別L4產品的技術。這種模式從技術上說的好處，就是會形成與特斯拉類似的馬太效應。即銷量越好，數據積累越多，自動駕駛功能就會越來越完善，也就越好用，給乘客更好體驗。Momenta CEO曹旭東也提到過，“要實現自動駕駛的終局，兩大要素格外關鍵，一是數據驅動，二就是海量數據。之所以要數據驅動，就是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的，唯一的可能性只有靠數據驅動，自動化解決大部分的問題。”
互聯網巨頭騰訊也意識到海量數據驅動的重要性，該公司正在圍繞自身優勢，通過數據驅動構建自動駕駛研發、驗證和升級的閉環，助力自動駕駛的技術量產應用。
騰訊自動駕駛業務中心總經理蘇奎峰在日前的一次分享中提到，這幾年自動駕駛的技術趨勢之一是從模型驅動到數據驅動。近幾年，數據驅動應用更廣泛。數據本身能夠通過規模來使系統更加穩定和完善。數據驅動的過程，本質上是數據流的驅動。在這樣閉環的體系里，算法效率越高，數據流的效率越高，成本越低，它的核心競爭力未來一定會更高。
中國的道路環境比國外更加復雜多樣，有著天然海量的數據供自動駕駛汽車測試學習，這將讓中國自動駕駛汽車各項技術面臨更為嚴峻的考驗，需要不斷地學習進化中變得更加安全可靠。同時，這些寶貴的國內交通數據也將變成未來與國外企業競爭本土市場的優勢。
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