特斯拉AI負責人阿肖克·埃盧斯瓦米近日通過社交平臺披露了自動駕駛技術（FSD）的底層架構革新，其核心是通過“端到端”神經網絡重構自動駕駛邏輯，將傳統工程問題轉化為純粹的AI訓練問題。這一技術路徑與行業主流的模塊化方案形成鮮明對比，特斯拉認為將感知、預測、規劃拆解為獨立模塊的方式存在接口復雜、優化困難等弊端，而端到端模型通過像素輸入直接生成駕駛指令，可實現系統級優化。

技術團隊重點攻克了三大挑戰。首先是海量數據處理問題，FSD系統每秒需處理攝像頭、地圖、音頻等20億個輸入信號，最終壓縮為轉向和加速兩個指令。特斯拉依托全球車隊每日產生的相當于500年駕駛時長的數據，通過智能篩選機制提取關鍵場景數據，使系統具備對極端情況的泛化能力。例如在雨天路滑場景中，模型提前5秒預判前車失控反彈軌跡并主動減速，展現出對二階效應的預測能力。

針對端到端模型的可解釋性難題，研發團隊開發了兩項創新技術。其一為生成式高斯潑濺技術，可在220毫秒內重建車輛周圍環境的動態3D模型，幫助工程師直觀理解AI的決策依據；其二為自然語言解釋模塊，通過小型化語言推理模型將駕駛行為轉化為可理解的文本描述，該功能已在FSD v14.x版本中應用。這些技術使原本“黑箱”的AI系統具備調試接口，解決了端到端模型難以優化的問題。

在評估體系構建方面，特斯拉開發了神經世界模擬器，這個基于海量真實數據訓練的AI系統能夠實時生成包含8個攝像頭畫面的虛擬駕駛環境。模擬器不僅可復現歷史事故場景，還能創造極端測試條件，對FSD進行7×24小時的閉環壓力測試。通過調整計算資源，同一模型可實現每秒24幀的高分辨率傳感器數據合成，為算法迭代提供高信噪比的評估環境。

技術通用性驗證顯示，該架構可無縫遷移至人形機器人領域。模擬器已成功生成擎天柱機器人在工廠環境中的導航畫面，證明其處理復雜動態場景的能力。研發團隊強調，這種基于視覺和語言的多模態學習框架，為解決現實世界的通用人工智能問題提供了可擴展的技術路徑。

與傳統規則驅動方案相比，特斯拉的技術路線展現出顯著優勢。在“微型電車難題”場景中，面對碾過水坑或借道逆行的抉擇，系統通過學習人類駕駛數據掌握了符合道德準則的決策模式。而在區分過馬路雞群與閑逛鵝群的場景中，端到端模型通過潛在空間分析準確理解動物意圖，這種對柔性目標的感知能力遠超模塊化系統。

據技術文檔披露，端到端架構遵循AI領域的“慘痛教訓”原則，即通過數據驅動實現系統擴展。該方法可處理現實世界中的長尾問題，具備確定性延遲的同構計算特性。研發團隊承認，構建該系統需克服維度災難、模型解釋性等重大挑戰，但龐大車隊產生的結構化數據為算法訓練提供了獨特優勢。