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(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)細(xì)節(jié)。他在國際計算機視覺大會發(fā)表演講后，進一步以文字形式闡述了特斯拉"端到端"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心設(shè)計理念。

與傳統(tǒng)自動駕駛方案形成鮮明對比的是，特斯拉將感知、規(guī)劃、控制三大核心功能整合至單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。埃盧斯瓦米指出，多數(shù)競品采用模塊化設(shè)計，通過多傳感器組合分別處理環(huán)境感知、路徑規(guī)劃與車輛控制。而特斯拉系統(tǒng)通過梯度反向傳播技術(shù)，使控制層參數(shù)直接影響傳感器輸入層，實現(xiàn)全局優(yōu)化訓(xùn)練。這種架構(gòu)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(yīng)用場景中，該系統(tǒng)展現(xiàn)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(diào)，系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)數(shù)百萬小時的真實駕駛數(shù)據(jù)，已形成符合人類倫理的決策標(biāo)準(zhǔn)，能夠有效處理自動駕駛中的"微型道德困境"場景。

系統(tǒng)對復(fù)雜場景的解析能力同樣突出。通過深度學(xué)習(xí)模型，AI可識別路面動物的移動意圖，區(qū)分其是準(zhǔn)備穿越道路還是靜止停留。這種微觀判斷能力若采用傳統(tǒng)規(guī)則編程方式，需要編寫數(shù)百萬行代碼且難以窮盡所有情況，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式自然獲得這類能力。

支撐這套系統(tǒng)的是特斯拉全球車隊構(gòu)成的超級數(shù)據(jù)源。埃盧斯瓦米透露，每日采集的駕駛數(shù)據(jù)相當(dāng)于500年人類駕駛經(jīng)驗的積累。經(jīng)過智能篩選系統(tǒng)處理后，僅保留最具訓(xùn)練價值的場景數(shù)據(jù)。為確保模型可靠性，開發(fā)團隊構(gòu)建了多重驗證機制：生成式高斯濺射技術(shù)可在毫秒級重建3D場景，神經(jīng)世界模擬器則提供高保真虛擬測試環(huán)境，支持工程師實時驗證模型響應(yīng)。

在可解釋性方面，特斯拉開發(fā)了專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析工具。這些技術(shù)不僅能追溯AI決策路徑，還可通過動態(tài)物體建模技術(shù)預(yù)測交通參與者的行為軌跡。埃盧斯瓦米特別提到，該技術(shù)架構(gòu)未來將延伸至人形機器人Optimus項目，證明其技術(shù)平臺的通用性價值。

關(guān)于系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)，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(shù)據(jù)流。但通過持續(xù)優(yōu)化的數(shù)據(jù)處理流水線，團隊已建立起從原始數(shù)據(jù)采集到模型訓(xùn)練的完整閉環(huán)。這種技術(shù)能力不僅支撐著自動駕駛業(yè)務(wù)，也為AI領(lǐng)域的工程實踐提供了新范式。