直播演示中，马斯克也提到了对于通过AI训练视频数据来实现自动驾驶这个方向可能面对的挑战。
例如没有代码是不是意味着它逻辑不可控，就像没有受过良好教育的孩子会长歪一样。
所以，训练视频的质量非常重要，V12需要一个好老师，只能用优秀司机的驾驶视频来训练，而不能用技术不好的司机的数据，一个马路杀手司机就会训练出来一个马路杀手AI代驾。
据说特斯拉正在纽约州的“水牛城”布法罗寻找一些“五星级Uber司机”的行为数据喂给V12。
基于好数据建立AI模型，然后将这些模型以“影子模式”（shadow mode）传送到系统上，当每次系统与用户所做的选择不一致时，特斯拉就会得到数据反馈，这比仅仅收集随机数据更有价值。
还有另一个问题是如何应对低能见度的驾驶条件，因为特斯拉所在总部加州从不下雨，能见度高。但如果是像中国西部一天经历四季的地区，经常有团雾或雨雪等视线受阻的情况下，AI驾驶会如何处理？这也需要学习。
所以FSD V12需要世界各地各种天气条件的驾驶视频来进行训练，目前特斯拉也在全球都布置了驾驶训练人员。
自动驾驶换赛道 国内厂商跟不跟？
犹记得几年前还有一些专门做自动驾驶排名的网站，那时候特斯拉总是垫底，而通用和百度一直是优等生。但才几年过去，就出现了两极反转，特斯拉已经是自动驾驶领域的大哥级人物。
而国内厂商也一直在追赶特斯拉的脚步，只是这一次FSD V12的出现，神经网络取代代码规则，好比换了一个赛道，将智能驾驶正式带入端到端的AI时代，这是依靠庞大算力和数据铺下的路。而国内厂商基本还在BEV+Transformer时代，要追赶起来难度不小。
原因有很多，例如特斯拉正越来越走向苹果的运作模式，那就是高度自研。特斯拉自研的HW3.0是第一款完全出自车企的自动驾驶硬件解决方案，目前已经进化到了3.5及4.0时代。