知情人士还透露，特斯拉还想在中国建立一个数据中心，用以训练更加完全的FSD所需的算法。
一系列动作不难看出，虽然对于电动车整车技术来说，电池等领域尚有亟待解决的问题，但当下的风口，就是人工智能为主导的智驾。
我们都知道，特斯拉推行的纯视觉智驾，配以AI大模型，称为端到端智驾解决方案，优缺点相对明显。优点是，纯视觉方案仅需要摄像头，不需要激光雷达和复杂的编程维护，成本低效率高，且能将车辆训练成拟人驾驶方式。缺点是，在极端天气条件下，纯视觉视线可能受阻；更重要的是，端到端智驾，需要大量的优质有效数据。换句话说，几千万公里、几亿公里的行驶数据，也不一定能完全训练出完成可靠驾驶的人工智能。
因此，特斯拉急需数据支持，而中国作为道路相对复杂，路况多变，驾驶工况多变的地区，非常适合特斯拉训练FSD，也就不难理解特斯拉急迫地希望将中国的行驶数据转移到国外。
另一个重要原因，就是盈利问题。上面说到，端到端智驾成本更低，且后续维护成本相对激光雷达的模块化智驾方案也更低，也就是说端到端智驾更具有盈利能力。相比之下，特斯拉FSD售卖价格几乎是行业最贵，即使未来需要降价，与激光雷达智驾方案为主的价格体系相比，也有很大的操作空间，而且与激光雷达方案降到同等价位，还是端到端利润更高，且实现效果上，不输激光雷达方案。
也就是说，2023年毛利率下降的特斯拉，在整车无法实现利润突破的情况下，需要从智驾下手了。FSD入华，robotaxi的布局，都是特斯拉能否改善利润水平的关键所在。
股市的特点，就是以公司是否能够正向发展为重要评价目标，利润，就是其中的重中之重。也就不难理解，蔚来、小鹏两家车企美国IPO后，为什么由2021年的最高位，到现在跌了至少80%。结语
电动化，开启的不仅是燃油车与新能源车之间的更迭，也开启了汽车多元化时代。车企的重点不仅在于汽车本身，未来一切关于汽车衍生出的科技内核，都是企业不可或缺的核心竞争力体现。未来，有潜力的汽车企业需要涉及多维度的技术发展，才会获得资本的青睐，仅靠一个品牌标签，除非有破局行业的能力，不然很难获得市场的认可。
