今天看到特斯拉 FSD 工程师 Yun-Ta Tsai 说，特斯拉的 AI 工程师需要学习有机化学，还要学习材料和制造，甚至是镜片涂层啊啥的，特斯拉 AI 工程师也要上汽车制造产线的。
其实这个东西，李想在 23 年做的一个演讲中介绍过理想的版本，当时理想是有 4 个智能算法团队，包括座舱、智驾、工厂和零售端智能。现在听说还有智能商业...
我刚搜了下，起码之前这四块算法的应用，在「有个理想」里都有比较全面的介绍。感兴趣大家可以去看下。
我想说的是，数据驱动对业务形态的改造，是很全面的。大家感知比较强的还是产品上的，座舱智驾，一上车便知。
但如果你自研一套制造操作系统，自己结合需求做一些算法去预检，收益也是很夸张的。产线最怕停工，如果自研一些算法把停工维护检修频率和时间降下来，产能就上去了。
这都是已经落地了的实际应用。
如果有车企做不了，长期看也会很麻烦的。最后都会体现在经营质量上。
