特斯拉完全自動駕駛面臨不少技術(shù)難點。

首先是感知方面，要通過攝像機、激光雷達等設(shè)備精準捕捉大量數(shù)據(jù)，這要求硬件具備高性能和高準確性。

其次在規(guī)劃決策上，需要更多數(shù)據(jù)積累和在各種場景中學習，改進一個模型可能解決一個問題，但也可能帶來新問題，如同馬斯克所說的“蹺蹺板問題”。

控制環(huán)節(jié)也頗具挑戰(zhàn)，要確保車輛的行動精準無誤。

在硬件上，智能傳感器得能高效捕捉大量數(shù)據(jù)并實時反饋，同時還得有每秒數(shù)萬億次的運算能力，以處理多個艱巨任務(wù)，保證高速處理、可靠性和準確性。

為應(yīng)對這些難點，特斯拉采取了仿真測試和影子模式等創(chuàng)新舉措，利用數(shù)百萬輛汽車進行測試，比較AI模型的預(yù)測行為和實際駕駛行為的差異。

總之，實現(xiàn)特斯拉完全自動駕駛還有很長的路要走，需要不斷攻克技術(shù)難題，持續(xù)優(yōu)化和改進。但相信隨著技術(shù)的發(fā)展，這些問題終將被解決，為人們帶來更便捷、安全的出行體驗。