一位年仅19岁的大学生，凭借一个独特的个人项目，成功引起了特斯拉高层的注意，并获得了进入其核心团队实习的机会。这名学生名叫伊森·麦克坎纳，目前就读于得克萨斯农工大学计算机专业。他开发了一个名为Robotaxi Tracker的项目，专门追踪特斯拉无人驾驶出租车的运营情况，这一项目不仅展现了特斯拉Robotaxi的实际表现，还意外地为他赢得了特斯拉的实习机会。
麦克坎纳的Robotaxi Tracker项目并非传统意义上的学术研究或竞赛成果，而是一个完全基于公开信息的开源追踪工具。他通过收集车辆注册数据、监管记录以及社交媒体上的地理位置信息，构建了一个庞大的数据库，能够实时分析特斯拉Robotaxi的运营状态。这个项目不仅展示了特斯拉车队在奥斯汀等城市的实际运营规模，还揭示了其在极端天气下的调度效率问题。
麦克坎纳的方法论显得尤为成熟。他利用逆向工程技术，分析了特斯拉应用程序的可用性和预测等待时间，从而精准评估了车队的调度效率。他还整合了多源数据，通过交叉验证确保了信息的准确性。这种透明化的追踪方式，使得Robotaxi Tracker成为了非官方的权威参考源，甚至被《纽约时报》等主流媒体引用。
特斯拉对麦克坎纳的项目表现出了浓厚的兴趣。数据显示，特斯拉在奥斯汀的实际在线运营车辆数量有限，无安全员的车辆更是稀少，且系统在极端天气下的表现仍有待提升。这些痛点被麦克坎纳的项目精准捕捉，并提供了详细的可用性分析。对于特斯拉而言，这种基于硬性数据的“校验”能力，正是他们优化内部效率所需的稀缺视角。
麦克坎纳的项目还涉及了特斯拉CyberCab的测试情况。根据他的追踪数据，目前有32台测试车在运行，主要集中在奥斯汀和湾区，同时在芝加哥、阿拉斯加、波士顿和布法罗等地也有目击记录。这种对自动驾驶商业化落地的深刻理解，进一步证明了麦克坎纳的能力。
特斯拉没有选择公关对抗，而是选择了将麦克坎纳“收编”进团队。这一决定符合马斯克一贯的用人逻辑——重视工程实战能力，而非单纯的履历背景。麦克坎纳的案例再次证明，在特斯拉，年龄和学历并非最重要的标签，实际能力和对问题的深刻理解才是关键。
