در حقیقت، همه وسایل نقلیه تسلا – چه اینکه راننده خودکار دارند یا ندارند – به‌طور مستقیم داده‌ها را به فضای ابری ارسال می‌کنند. در سال 2014 عملکرد موتور گاهی اوقات دچار مشکل شده و اجزای آن بیش‌ازحد گرم می‌شدند، این مشکل با نظارت این داده تشخیص داده شد و هر وسیله نقلیه به خودکار توسط پچ نرم‌افزاری تعمیر می‌شد.
تسلا به‌طور مؤثر داده‌های خود را از همه وسایل نقلیه و همچنین رانندگانش و توسط حس‌گرهای داخلی و همچنین خارجی انبوه سپاری می‌کند که می‌تواند اطلاعات را در مورد قرار دادن دست راننده روی آلات و نحوه کار آن‌ها، جمع‌آوری نماید. این داده‌ها علاوه بر اصلاح سیستم‌های تسلا، ارزش فوق‌العاده‌ای در جای خویش دارند. محققان McKinsey و Co تخمین می‌زنند که بازار داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط خودرو تا سال 2030 به ارزش 750 میلیارد دلار خواهد رسید.
این داده‌ها برای تولید نقشه‌های بسیار متراکم استفاده می‌شود که همه‌چیز را از افزایش متوسط سرعت ترافیک در طول جاده‌ها تا محل تصادفاتی که مستلزم اقدام واکنشی رانندگان است، نشان می‌دهند. یادگیری ماشینی در فضای ابری، اهمیت آموزش در کل کاروان را در برمی‌گیرد، درحالی‌که در سطح یک اتومبیل، اج کامپیوتینگ تصمیم می‌گیرد الآن اتومبیل چه اقدامی را باید انجام دهد. سطح سوم تصمیم‌گیری نیز وجود دارد، اتومبیل‌ها قادر به تشکیل شبکه‌هایی با وسایل نقلیه تسلای نزدیک‌تر هستند تا اطلاعات را به اشتراک بگذارند. در سناریوی نزدیک به آینده که اتومبیل‌های خودکار گسترده هستند، این شبکه‌ها به‌احتمال‌زیاد با خودروهای دیگر تولیدکنندگان و همچنین سیستم‌های دیگر مانند دوربین‌های ترافیکی، حس‌گرهای مبتنی بر جاده یا تلفن‌های همراه ارتباط خواهند داشت.
اگرچه جزئیات کمی درباره فنّاوری در حال ساخت جدید AI توسط Tesla، هوش مصنوعی فعلی آن‌ که توسط یک شریکش یعنی تولیدکننده‌ی Nvidia ایجاد می‌شود، مبتنی بر یک مدل یادگیری بدون نظارت یادگیریِ ماشینی است.
Nvidia در صفحه فیس‌بوک خود اعلام کرده است: “در مقایسه با رویکرد معمول رانندگی خودروهای خودکار، ما هیچ‌گونه اجزای شناسایی، نقشه‌برداری، برنامه‌ریزی مسیر یا کنترل را در این خودرو برنامه‌ریزی نکرده‌ایم. در عوض، خودرو به‌تنهایی یاد می‌گیرد که همه‌ی نمایش‌های داخلی لازم را فقط با تماشای رانندگان انسانی برای رانندگی ایجاد کند.”
هر آنچه فنّاوری جدید آن را توسعه می‌دهد، شاید به خاطر تجربه بیشتر یادگیری تحت نظارت از مسیر خودش خارج شود؛ در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم‌ها در مورد تصمیمات درست یا غلط، از پیش آموزش‌دیده‌اند. بااین‌حال، ممکن است که دستاوردهای نظری بیشتری که توسط یادگیری واقعاً بی نظارت قابل‌دستیابی است، آن‌ها را در این مسیر حفظ کند.
تسلا به‌وضوح همیشه شرکتی است که جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را در قلب همه‌چیزهایی که انجام داده، قرار می‌دهد. این فقط طراحی و ساخت نیست، شرکت اطلاعات مشتری را با AI پردازش کرده و حتی انجمن آنلاین خود را برای راهکارهای متنی به مشکلات متداول، تحلیل می‌کند. اینکه آیا این تمرکز به پیروزی در نبرد آینده برای برتری بازار خودروی بدون راننده منجر شود یا نه، مهم نیست؛ این شرکت کارش را با یک برتری شروع کرده است.