特斯拉完全自動駕駛面臨不少技術難點。

首先是感知方面，要通過攝像機、激光雷達等設備精準捕捉大量數據，這要求硬件具備高性能和高準確性。

其次在規劃決策上，需要更多數據積累和在各種場景中學習，改進一個模型可能解決一個問題，但也可能帶來新問題，如同馬斯克所說的“蹺蹺板問題”。

控制環節也頗具挑戰，要確保車輛的行動精準無誤。

在硬件上，智能傳感器得能高效捕捉大量數據并實時反饋，同時還得有每秒數萬億次的運算能力，以處理多個艱巨任務，保證高速處理、可靠性和準確性。

為應對這些難點，特斯拉采取了仿真測試和影子模式等創新舉措，利用數百萬輛汽車進行測試，比較AI模型的預測行為和實際駕駛行為的差異。

總之，實現特斯拉完全自動駕駛還有很長的路要走，需要不斷攻克技術難題，持續優化和改進。但相信隨著技術的發展，這些問題終將被解決，為人們帶來更便捷、安全的出行體驗。