特斯拉通過融合人為干預與非深度學習AI，展現(xiàn)出在人工智能決策方面的創(chuàng)新性和高性能。

然而，盡管該公司已經(jīng)取得顯著突破，但其自動駕駛仍未能達到實用性標準，這是由于自動駕駛涉及的計算復雜性極強，遠超過現(xiàn)有的AI處理能力。

據(jù)統(tǒng)計，自動駕駛在任何情況下都需要考慮至少32個決策因素，且根據(jù)這些因素所需采取的決策，即使使用計算機模擬也需要數(shù)年時間才能完成。

因此，在找到解決NP問題的有效方法之前，特斯拉的自動駕駛技術能否真正戰(zhàn)勝自動駕駛技術，仍需等待市場反饋。

值得注意的是，近日有報道稱特斯拉涉嫌在自動駕駛技術上存在欺詐行為，引發(fā)業(yè)界關注。然而，我們應該理性看待此事，不應將此視為特斯拉自動駕駛技術落后的證據(jù)。

相反，我們應借鑒特斯拉的創(chuàng)新理念，積極推動人工智能技術的發(fā)展，為實現(xiàn)更安全、高效的自動駕駛奠定基礎。