特斯拉人工智能與自動(dòng)輔助駕駛軟件副總裁阿肖克?埃盧斯瓦米（Ashok Elluswamy）在國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議結(jié)束后，通過(guò)社交媒體平臺(tái)X分享了一篇深度技術(shù)長(zhǎng)文，首次系統(tǒng)披露了特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心學(xué)習(xí)機(jī)制。這一突破性技術(shù)架構(gòu)采用“端到端”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛中分立的感知、規(guī)劃與控制模塊整合為統(tǒng)一系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了從傳感器輸入到車(chē)輛控制的全程優(yōu)化。

與傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴多傳感器融合與模塊化設(shè)計(jì)不同，特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過(guò)反向傳播機(jī)制，使梯度信號(hào)從車(chē)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(shè)計(jì)讓系統(tǒng)能夠全局優(yōu)化所有環(huán)節(jié)，而非單獨(dú)調(diào)優(yōu)某個(gè)模塊。他以實(shí)際駕駛場(chǎng)景為例，指出該架構(gòu)使AI能夠做出類似人類的復(fù)雜決策，如判斷是否繞行積水路段或臨時(shí)借用對(duì)向車(chē)道避險(xiǎn)。

“自動(dòng)駕駛車(chē)輛每時(shí)每刻都在處理微型倫理困境，”埃盧斯瓦米寫(xiě)道，“通過(guò)在海量人類駕駛數(shù)據(jù)中訓(xùn)練，系統(tǒng)學(xué)會(huì)了與人類價(jià)值觀匹配的行為模式?！彼貏e強(qiáng)調(diào)，該架構(gòu)使AI能夠理解動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的微妙意圖，例如識(shí)別路邊動(dòng)物是準(zhǔn)備過(guò)馬路還是靜止不動(dòng)，這類判斷若通過(guò)傳統(tǒng)編程實(shí)現(xiàn)將面臨巨大挑戰(zhàn)。

面對(duì)多攝像頭、高精地圖和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)十億輸入標(biāo)記，特斯拉構(gòu)建了名為“數(shù)據(jù)瀑布”的全球車(chē)隊(duì)數(shù)據(jù)池，每日積累的駕駛數(shù)據(jù)相當(dāng)于500年人類駕駛經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)篩選管道，系統(tǒng)能夠自動(dòng)提取最具訓(xùn)練價(jià)值的場(chǎng)景片段。為提升模型可解釋性，特斯拉開(kāi)發(fā)了“生成式高斯點(diǎn)陣渲染”技術(shù)，可在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)重建三維動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，同時(shí)自主研發(fā)的“神經(jīng)世界模擬器”允許工程師在虛擬環(huán)境中安全測(cè)試新算法，并生成符合物理規(guī)律的因果響應(yīng)。

埃盧斯瓦米透露，這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)未來(lái)將擴(kuò)展至特斯拉人形機(jī)器人Optimus。他強(qiáng)調(diào)，特斯拉的技術(shù)路徑不僅推動(dòng)了自動(dòng)駕駛進(jìn)步，更為通用人工智能發(fā)展提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，“我們正在打造全球最先進(jìn)的人工智能研究平臺(tái)”。