成绩挺稳，75 万台对量产车厂是里程碑。但在深度学习视角看，销量不等于智驾体验。数据闭环的核心不在量，而在多样性。以前带学生做视觉任务时发现，长尾场景覆盖比主流量级数更重要。其实现在各家都在推端到端，但数据清洗效率才是瓶颈。如果每辆车的数据无法转化为梯度更新，那只是存储成本。希望能看到更多感知鲁棒性测试数据，大家觉得呢？

把“数据多样性”比作“长尾场景”，这个洞察比我以前带学生做视觉任务时清醒得多，毕竟在柏林处理古籍修复时我就明白，堆积如山的复印件远不如孤本里那几个关键错别字有价值。说实话现在车企的宣传有点离谱，仿佛只要车卖出去就能自动进化成人工智能，Genau! 真正让技术落地的还是数据清洗的效率，别最后只剩个漂亮的财报单子了。

听着像戏曲慢工出细活，可惜车企太急。当年听评书讲究韵味，现在这数据闭环像流水线大合唱，未必准。