标题的意思，并不是说Elon Musk的特斯拉公司正在搞一场什么邪恶阴谋论，而是特斯拉正在通过云技术，调动所有的特斯拉车主和他们的爱车，做一个谷歌和苹果搞了好多年都没有搞定的事情——高精度数字地图和车队学习网络。而这一切都是在为人类进化到自动驾驶时代做数据储备。

你可能会问，特斯拉不是已经推出了Autopilot技术了吗，难道不是自动驾驶？错了，Autopilot只是自动驾驶辅助，真正的自动驾驶时代还没有到来，技术储备尚未达成而已。

真正的完全自动驾驶其实是需要精细度非常之高的数字化地图的，远比现在任何一个地图商所能提供的都要复杂、详尽。谷歌和苹果公司也都在全世界进行地图的绘制采集工作，然而这都是为了服务拿着手机出行的人们能够更好地找到地理位置周边的设施而设计的。当我们谈论起自动驾驶汽车所需要的地图资源，就是另外一个维度的事情了，要知道车辆行驶所需要的地图数据量是异常庞大的。

这张图片就能够清晰对比出传统精度的车载导航地图和高精度数字地图对于同一条道路的描绘精细度。

谷歌为了绘制街景地图，不惜花重金在全世界范围内大规模投放街景采集车，还要一边受制于各个国家的法规监管以及用户隐私投诉。特斯拉若想让旗下的电动汽车实现自动驾驶，自然也得做谷歌地图类似的事情，并且要做得更快更好更适合汽车使用，更重要的是要更省钱。于是特斯拉采取了另外一个投机取巧的策略，特斯拉充分利用了云技术，所有在路上跑的特斯拉车型都是实时数据在线的，他们通过在7.0系统固件中的测试版自动驾驶辅助功能，调动全车所有的传感器来手机数据，所有不包含隐私信息的数据都会上传给特斯拉的中央服务器。

可千万别小看了Model S或者Model X的单车的数据采集能力会比不上谷歌专门定制的街景车，原车出厂时就搭载的一系列的雷达探头、前后摄像头还有声纳探头都是最理想的采集工具。一辆车的数据量也许是有限的、微不足道的，然而试想一下在全世界范围内每天驰骋的数万辆特斯拉，包括未来销售出去的新车型，恐怕特斯拉只会担心数据量太大处理不过来呢！

对于唾手可得的海量数据，余下的事情就简单许多了，大数据工程师会从中筛选出最需要的数据，用来制作高精度的地图数据再理想不过了。（当然特斯拉工程师也通过同样的技术手段，不断优化自动驾驶辅助系统的功能，使其更加完善更加稳定，传统意义上开发一套毫无缺陷的自动驾驶辅助系统少说也得几年时间，更不要说中间需要投入巨资进行大量的实验验证工作了，一个云技术，等于将全世界的特斯拉车主都变成了特斯拉的义务测试工程师，当然这些车主也能够从所有人的贡献当中受益，那就是越用越完善的自动驾驶辅助体验，这都是题外话了。）

对于特斯拉的这种基于云技术的数据采集方法，Elon Musk是这样解释的，他称这种技术为“车队学习网络（Fleet Learning Network）”，所有的车辆都共享中央的数据库，与此同时又都在给中央数据库做着数据贡献，当一辆车获取了什么数据，所有车就都拥有了这份数据。这种技术听起来简单，但背后支撑的技术还是非常复杂的，我在这里想给大家简单解释一下这种技术的优势：比如长安街连夜安装了几个新的红绿灯或者摄像头，东四环京通快速新修了一个新的匝道，如果用传统的地图数据，恐怕没个半年是更新不上去的。利用车队学习网络，只要有一辆特斯拉经过了上述的区域，这个数据就马上更新到了所有车的地图数据库，全世界的特斯拉就都知道了，是不是很神奇呢？

如果对于某一个交通异常混乱的地区呢？比如宇宙中心五道口，别说自动驾驶车想顺利通过了，就连走路的行人想顺利通过都很不容易，这个时候车队学习网络的作用就更加明显了，比如这种混乱的路口，道路设施缺乏，缺少道路标线，只要有一个驾驶特斯拉的人从边上经过，收集了数据、绘制了地图、学习了经过这一区域的方式和方法，其他车辆在自动驾驶过程中也就能顺利通过了。

当然了，高精度数字地图的绘制过程是非常复杂的系统工程，可没有上面说的开几辆车过去就能搞定那么简单，但是归功于持续不断的数据积累，这项工程也能够高效进行，并且数据精度会随着时间推移变得更精确想尽。

即便特斯拉已经在7.0固件中推送了自动驾驶辅助功能，但是Musk始终强调真正的自动驾驶时代要在5到6年之后才能够到来。首先要突破的并不是技术屏障，而是各国各地的法律法规制约。但是真正当那天到来的时候，特斯拉已经通过在2015年就已经开始的大数据积累，拥有了也许是那时候全世界最精细的数字地图了，那个时候特斯拉是否还需要造车赚钱，都不一定了呢。