特斯拉人工智能與自動輔助駕駛軟件副總裁阿肖克?埃盧斯瓦米（Ashok Elluswamy）在國際計算機視覺會議結束后，通過社交媒體平臺X分享了一篇深度技術長文，首次系統披露了特斯拉自動駕駛系統的核心學習機制。這一突破性技術架構采用“端到端”神經網絡，將傳統自動駕駛中分立的感知、規劃與控制模塊整合為統一系統，實現了從傳感器輸入到車輛控制的全程優化。
與傳統自動駕駛系統依賴多傳感器融合與模塊化設計不同，特斯拉的神經網絡架構通過反向傳播機制，使梯度信號從車輛控制層直接回溯至攝像頭等傳感器輸入層。埃盧斯瓦米解釋稱，這種設計讓系統能夠全局優化所有環節，而非單獨調優某個模塊。他以實際駕駛場景為例，指出該架構使AI能夠做出類似人類的復雜決策，如判斷是否繞行積水路段或臨時借用對向車道避險。
“自動駕駛車輛每時每刻都在處理微型倫理困境，”埃盧斯瓦米寫道，“通過在海量人類駕駛數據中訓練，系統學會了與人類價值觀匹配的行為模式。”他特別強調，該架構使AI能夠理解動態場景中的微妙意圖，例如識別路邊動物是準備過馬路還是靜止不動，這類判斷若通過傳統編程實現將面臨巨大挑戰。
面對多攝像頭、高精地圖和車輛運動數據產生的數十億輸入標記，特斯拉構建了名為“數據瀑布”的全球車隊數據池，每日積累的駕駛數據相當于500年人類駕駛經驗。通過先進的數據篩選管道，系統能夠自動提取最具訓練價值的場景片段。為提升模型可解釋性，特斯拉開發了“生成式高斯點陣渲染”技術，可在毫秒級時間內重建三維動態場景，同時自主研發的“神經世界模擬器”允許工程師在虛擬環境中安全測試新算法，并生成符合物理規律的因果響應。
埃盧斯瓦米透露，這一神經網絡架構未來將擴展至特斯拉人形機器人Optimus。他強調，特斯拉的技術路徑不僅推動了自動駕駛進步，更為通用人工智能發展提供了關鍵基礎設施，“我們正在打造全球最先進的人工智能研究平臺”。
