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算機視覺會議后，通過社交媒體平臺X分享了公司自動駕駛技術的核心突破。他詳細闡述了特斯拉“端到端”神經網絡的設計理念，指出該系統通過整合感知、規劃與控制三大功能，實現了與傳統模塊化架構的根本性差異。
埃盧斯瓦米強調，傳統自動駕駛系統通常將感知、決策和執行環節分離，依賴大量傳感器和獨立算法。而特斯拉的技術路徑則將整個駕駛流程壓縮為一個持續優化的神經網絡，通過反向傳播機制將控制層的梯度信號直接傳遞至傳感器輸入層。這種設計使系統能夠以全局視角進行優化，而非局部調整。
他以實際駕駛場景為例，說明特斯拉AI如何處理復雜決策。例如，當遇到路面積水時，系統會綜合評估繞行風險與短暫占用對向車道的收益；在識別道路動物時，AI能判斷其移動意圖并作出相應反應。這些判斷基于對海量人類駕駛數據的學習，使車輛行為更貼近人類價值觀。
技術實現層面，特斯拉面臨的數據處理挑戰堪稱巨大。系統需同步處理來自8個攝像頭、高精地圖和車輛運動數據的數十億輸入標記。為解決這一問題，特斯拉構建了名為“數據瀑布”的全球車隊數據池，每日收集的駕駛數據相當于500年人類駕駛經驗。通過先進的數據篩選管道，系統能精準提取最具訓練價值的場景。
為提升模型可靠性，特斯拉開發了多項創新工具。其中，“生成式高斯點陣渲染”技術可在毫秒級重建三維場景，動態捕捉物體運動軌跡；而“神經世界模擬器”則允許工程師在虛擬環境中測試新模型，通過生成高分辨率、符合物理規律的模擬場景，大幅降低實車測試風險。
埃盧斯瓦米透露，這一神經網絡架構未來將擴展至人形機器人Optimus項目。他強調，特斯拉的技術平臺不僅服務于汽車領域，其積累的AI能力將為更廣泛的人工智能應用提供基礎，目前公司已具備全球領先的人工智能研發實力。
