特斯拉AI/自動駕駛軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米近日通過社交平臺X首次公開了公司自動駕駛系統的技術架構細節。他在國際計算機視覺大會發表演講后，進一步以文字形式闡述了特斯拉"端到端"神經網絡的核心設計理念。

與傳統自動駕駛方案形成鮮明對比的是，特斯拉將感知、規劃、控制三大核心功能整合至單一神經網絡體系。埃盧斯瓦米指出，多數競品采用模塊化設計，通過多傳感器組合分別處理環境感知、路徑規劃與車輛控制。而特斯拉系統通過梯度反向傳播技術，使控制層參數直接影響傳感器輸入層，實現全局優化訓練。這種架構被證明具有更強的擴展性，并能模擬人類駕駛員的決策邏輯。

在具體應用場景中，該系統展現出獨特的價值判斷能力。例如面對道路積水時，AI會綜合評估對向車道空閑時長、水坑深度等因素，做出類似人類駕駛員的繞行決策。埃盧斯瓦米特別強調，系統通過學習數百萬小時的真實駕駛數據，已形成符合人類倫理的決策標準，能夠有效處理自動駕駛中的"微型道德困境"場景。

系統對復雜場景的解析能力同樣突出。通過深度學習模型，AI可識別路面動物的移動意圖，區分其是準備穿越道路還是靜止停留。這種微觀判斷能力若采用傳統規則編程方式，需要編寫數百萬行代碼且難以窮盡所有情況，而神經網絡通過數據驅動的方式自然獲得這類能力。

支撐這套系統的是特斯拉全球車隊構成的超級數據源。埃盧斯瓦米透露，每日采集的駕駛數據相當于500年人類駕駛經驗的積累。經過智能篩選系統處理后，僅保留最具訓練價值的場景數據。為確保模型可靠性，開發團隊構建了多重驗證機制：生成式高斯濺射技術可在毫秒級重建3D場景，神經世界模擬器則提供高保真虛擬測試環境，支持工程師實時驗證模型響應。

在可解釋性方面，特斯拉開發了專門的神經網絡分析工具。這些技術不僅能追溯AI決策路徑，還可通過動態物體建模技術預測交通參與者的行為軌跡。埃盧斯瓦米特別提到，該技術架構未來將延伸至人形機器人Optimus項目，證明其技術平臺的通用性價值。

關于系統面臨的挑戰，埃盧斯瓦米坦言需要處理來自8個攝像頭、高精地圖及車輛運動傳感器的海量數據流。但通過持續優化的數據處理流水線，團隊已建立起從原始數據采集到模型訓練的完整閉環。這種技術能力不僅支撐著自動駕駛業務，也為AI領域的工程實踐提供了新范式。