特斯拉人工智能與自動輔助駕駛軟件副總裁阿肖克?埃盧斯瓦米在國際計(jì)算機(jī)視覺會議后，通過社交媒體平臺X分享了該公司自動駕駛技術(shù)的核心突破。他詳細(xì)闡述了特斯拉獨(dú)創(chuàng)的“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，這種架構(gòu)將傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中的感知、規(guī)劃與控制三大模塊整合為統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)，通過梯度反向傳播實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化。

與傳統(tǒng)自動駕駛公司依賴模塊化、傳感器密集型系統(tǒng)不同，特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從傳感器輸入到控制輸出構(gòu)建完整鏈路。埃盧斯瓦米解釋稱，這種設(shè)計(jì)使系統(tǒng)能夠像人類駕駛員一樣進(jìn)行綜合推理，例如在面對路面積水時(shí)，AI會權(quán)衡繞行風(fēng)險(xiǎn)與短暫借用對向車道的收益，做出符合人類價(jià)值觀的決策。他特別指出，系統(tǒng)通過海量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練，已能準(zhǔn)確識別道路動物的行為意圖——判斷其是準(zhǔn)備穿越還是靜止停留，這類復(fù)雜場景的編程難度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，特斯拉構(gòu)建了全球最大的自動駕駛數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。其“數(shù)據(jù)瀑布”機(jī)制每日收集相當(dāng)于500年人類駕駛經(jīng)驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)，通過智能管道篩選出最具訓(xùn)練價(jià)值的場景片段。為解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性問題，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了“生成式高斯點(diǎn)陣渲染”技術(shù)，可在毫秒級完成三維場景重建，并動態(tài)模擬物體運(yùn)動軌跡。配套的“神經(jīng)世界模擬器”則提供高保真虛擬測試環(huán)境，支持工程師實(shí)時(shí)驗(yàn)證新模型在復(fù)雜路況下的因果響應(yīng)。

面對數(shù)十億輸入標(biāo)記的數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，特斯拉采用多模態(tài)融合策略，整合攝像頭視覺、高精地圖與車輛運(yùn)動學(xué)數(shù)據(jù)。埃盧斯瓦米透露，這種架構(gòu)的擴(kuò)展性優(yōu)勢已得到驗(yàn)證：系統(tǒng)不僅能處理常規(guī)駕駛場景，還能在“微型電車難題”等倫理困境中，通過學(xué)習(xí)人類駕駛員的隱性決策模式，形成符合社會規(guī)范的行為策略。

該技術(shù)路徑的應(yīng)用前景超出汽車領(lǐng)域。埃盧斯瓦米確認(rèn)，相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將被移植到特斯拉人形機(jī)器人Optimus上，使其具備環(huán)境感知與復(fù)雜決策能力。他強(qiáng)調(diào)，特斯拉通過垂直整合硬件與軟件，已建立起其他企業(yè)難以復(fù)制的技術(shù)壁壘，這種全棧自研模式正在重新定義人工智能的應(yīng)用邊界。