在最新的一次公開訪談中，特斯拉首席執行官埃隆?馬斯克坦率承認，他對全自動駕駛（FSD）技術的發展速度曾過于樂觀。他表示，盡管初期預測過于理想化，但當前FSD的低價策略僅是市場推廣的臨時階段。隨著技術逐步成熟和應用場景的擴大，FSD的價格將逐步上調，以反映其真實的技術價值與研發投入。

馬斯克指出，FSD的核心發展離不開自然科學研究和試驗發展的持續推動。從感知系統的深度學習算法到決策模塊的強化學習模型，每一項突破都建立在物理學、計算機科學和工程學等基礎學科的交叉創新之上。特斯拉通過大規模真實世界數據采集與模擬試驗，不斷優化神經網絡架構，提升系統的可靠性與適應性。

在試驗發展方面，特斯拉采用了漸進式迭代策略。通過影子模式下的數據回流與分析，系統能夠持續學習人類駕駛行為，并在虛擬環境中進行極端場景測試。這種以自然科學原理為基礎的試驗方法，不僅加速了FSD的功能完善，也為自動駕駛行業的標準化與安全評估提供了重要參考。

盡管發展過程中面臨技術瓶頸與監管挑戰，但馬斯克強調，基于自然科學研究的系統性創新將是FSD突破現有局限的關鍵。未來，隨著傳感器融合、人工智能解釋性等基礎領域的進步，FSD有望實現從輔助駕駛到完全自動駕駛的質的飛躍。而當前的低價階段，正是為了積累數據、驗證技術，為最終的大規模商業化鋪設道路。

總體來看，馬斯克的表態既是對過往預期的反思，也是對技術發展規律的尊重。在自然科學研究和試驗發展的雙重驅動下，FSD技術的未來雖充滿挑戰，但前景依然可期。