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（Ashok Elluswamy）在國際計算機視覺會議結束后，通過社交媒體平臺X發布長文，首次深入解析了特斯拉自動駕駛技術的核心架構。與傳統自動駕駛公司采用模塊化、傳感器密集型方案不同，特斯拉選擇將感知、規劃與控制三大功能整合至單一神經網絡，通過“端到端”訓練實現全局優化。

埃盧斯瓦米強調，特斯拉的神經網絡架構通過反向傳播梯度信號，從控制層直達傳感器輸入層，形成閉環優化系統。這種設計不僅提升了可擴展性，更使AI具備接近人類思維的推理能力。例如，在面對路面積水與對向車道的復雜場景時，系統能像人類駕駛員一樣權衡風險，選擇最優路徑。他指出，這類“微型電車難題”的解決，依賴于對海量人類駕駛數據的學習，而非預設規則。

針對動態環境中的意圖識別，特斯拉AI展現出顯著優勢。埃盧斯瓦米舉例稱，系統可分辨道路上的動物是準備穿越還是靜止停留，這種細微行為判斷若通過傳統編程實現，需編寫大量規則且難以覆蓋所有場景。而特斯拉的神經網絡通過數據驅動的方式，自動提取關鍵特征并做出決策。

數據規模是特斯拉技術落地的關鍵支撐。埃盧斯瓦米透露，特斯拉全球車隊每日產生的駕駛數據量相當于500年的人類駕駛經驗，形成“數據瀑布”資源池。先進的數據管道從中篩選高價值樣本，用于持續訓練神經網絡。為應對多攝像頭、導航地圖及運動學數據的復雜輸入，特斯拉開發了專用工具鏈。

其中，“生成式高斯點陣渲染”技術可在毫秒級重建三維場景，并動態模擬物體運動，無需復雜配置。另一項核心工具“神經世界模擬器”則構建了高度逼真的虛擬環境，工程師可在此測試新駕駛模型，并實時生成符合因果邏輯的響應。這些工具顯著提升了神經網絡的可解釋性與測試效率。

埃盧斯瓦米還透露，特斯拉的神經網絡架構未來將擴展至人形機器人Optimus。他強調，特斯拉在人工智能領域的積累使其成為全球最具競爭力的研發平臺，相關技術突破有望為人類社會帶來深遠影響。