特斯拉透過獨特的數據收集和分析方法，不斷改進其自動駕駛系統的演算法。相較於其他公司，特斯拉擁有龐大的車隊，使其能夠收集到更廣泛、更深入的駕駛數據。
自2016年起，特斯拉車輛內建「影子模式」，即使自動駕駛功能未啟動，車輛仍會模擬駕駛過程。當演算法的預測與駕駛者的實際行為不符時，系統會記錄相關數據，如汽車攝影機畫面、車速和加速等，並將其傳送至特斯拉公司。這使得特斯拉能夠在真實世界中不斷收集駕駛數據，並了解人類駕駛行為的模式。
特斯拉的人工智慧團隊會審閱和分析從車輛收集到的數據，找出系統的不足之處，並研究改進數據品質的方法。例如，當團隊發現系統無法識別被樹木遮擋的路標時，他們會研究如何讓系統更準確地識別這些路標。透過這種方式，特斯拉的神經網路能夠不斷學習和優化，從而提高自動駕駛系統的性能。特斯拉執行長馬斯克表示，每位駕駛都在訓練神經網路，無論是否啟動自動駕駛功能。
特斯拉還打造了一個專門用於機器學習的超級電腦平台Dojo，用於處理從車隊收集到的數據，訓練神經網路，自動標記訓練影片，以及建構自動駕駛系統。這種使用即時多媒體資料的能力，使特斯拉在自動駕駛技術方面領先於大多數傳統汽車製造商。
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