我不知道你是谁组织过来的，但是这种偷换概念，你们就是属于坏了。

算法的泛化性本质是：

基于已有数据分布的插值或外推。若真实数据缺失导致分布存在结构性空白，则算法可能无法预测未知风险。

而且即使99%的场景可通过泛化覆盖，但剩余1%的未知场景也一样可能引发致命事故。

而特斯拉在中国几乎等同于没有真实数据，请问这种泛化性，就是你说的常识吗？

真实案例的独特价值在于验证“算法盲区”，而仿真数据无法证明其不存在。

而中国国内太多的案例只有中国有，你是如何用泛化性来解决的？

泛化性只是一个“效率工具”，可以降低对海量真实数据的绝对需求，但“关键真实案例”仍是安全认证的锚点。而且国家也有规定，将来的智能化，至少也要有30万公里的真实测试。

希望你们真的是以安全第一的角度，来对待这个事情，而不是因为做了一场秀，然后还出来颠倒黑白的误导公众