特斯拉高管深度解读端到端自动驾驶系统

IT 之家 10 月 26 日消息，特斯拉人工智能与自动辅助驾驶软件副总裁阿肖克・埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）近日难得地揭秘了该公司人工智能系统学习驾驶的方式。IT 之家了解到，在参加完国际计算机视觉会议后，埃卢斯瓦米通过社交媒体平台 X 发布长文，详细介绍了特斯拉“端到端”神经网络的技术原理。

据埃卢斯瓦米阐述，当前多数自动驾驶公司依靠的是模块化、传感器密集型系统，将感知、规划和控制这三个环节相互分离。而特斯拉采用了截然不同的方法，即 把这三个功能整合到一个统一的、持续训练的神经网络中。他解释称：“梯度信号从控制层一直反向传播至传感器输入层，以此实现对整个网络的全局优化。”

他指出，这种架构的优势在于具备可扩展性，且推理能力更接近人类思维方式。通过真实驾驶场景举例，他表示 特斯拉的 AI 能够学习并掌握细微的价值判断，比如决定是绕过路面积水，还是短暂驶入对向空车道以保障安全通行。“自动驾驶汽车时刻都在面临‘微型电车难题’，”埃卢斯瓦米写道，“通过在人类驾驶数据上进行训练，机器人能够学习与人类价值观相符的行为准则。”

他还强调，该系统能让 AI 理解复杂的意图判断，例如识别道路上的动物是准备穿越还是原地停留。这类细微行为若用传统编程方式手动编码，难度极大。

埃卢斯瓦米坦言，这一技术路径仍面临巨大挑战。特斯拉的 AI 系统要处理来自多摄像头、导航地图及运动学数据的数十亿个“输入标记”。为应对如此海量的数据，特斯拉借助其全球车队构建了一个名为“数据瀑布”的庞大资源池，每天产生的驾驶数据相当于 500 年的实际驾驶经验。随后，先进的数据管道会从中挑选出最有价值的训练样本。

为提高神经网络的可解释性和可测试性，特斯拉开发了一系列专用工具。其中，“生成式高斯点阵渲染”技术能在毫秒级时间内重建三维场景，且无需复杂配置就能对动态物体进行建模。此外，特斯拉自主研发的“神经世界模拟器”可让工程师在高度逼真的虚拟环境中安全测试新的驾驶模型，并实时生成高分辨率、具备因果逻辑的响应。

埃卢斯瓦米最后表示，这一相同的神经网络架构未来也会应用于特斯拉人形机器人 Optimus。“这项工作最终将极大造福全人类，”他说道，还称特斯拉是“当前全球从事人工智能研究的最佳平台”。

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