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分享了該公司自動駕駛技術的核心突破。他詳細闡述了特斯拉獨創的“端到端”神經網絡架構，這種架構將傳統自動駕駛系統中的感知、規劃與控制三大模塊整合為統一網絡，通過梯度反向傳播實現全局優化。

與傳統自動駕駛公司依賴模塊化、傳感器密集型系統不同，特斯拉的神經網絡直接從傳感器輸入到控制輸出構建完整鏈路。埃盧斯瓦米解釋稱，這種設計使系統能夠像人類駕駛員一樣進行綜合推理，例如在面對路面積水時，AI會權衡繞行風險與短暫借用對向車道的收益，做出符合人類價值觀的決策。他特別指出，系統通過海量真實駕駛數據訓練，已能準確識別道路動物的行為意圖——判斷其是準備穿越還是靜止停留，這類復雜場景的編程難度遠超傳統規則驅動方法。

技術實現層面，特斯拉構建了全球最大的自動駕駛數據生態系統。其“數據瀑布”機制每日收集相當于500年人類駕駛經驗的原始數據，通過智能管道篩選出最具訓練價值的場景片段。為解決神經網絡的可解釋性問題，團隊開發了“生成式高斯點陣渲染”技術，可在毫秒級完成三維場景重建，并動態模擬物體運動軌跡。配套的“神經世界模擬器”則提供高保真虛擬測試環境，支持工程師實時驗證新模型在復雜路況下的因果響應。

面對數十億輸入標記的數據處理挑戰，特斯拉采用多模態融合策略，整合攝像頭視覺、高精地圖與車輛運動學數據。埃盧斯瓦米透露，這種架構的擴展性優勢已得到驗證：系統不僅能處理常規駕駛場景，還能在“微型電車難題”等倫理困境中，通過學習人類駕駛員的隱性決策模式，形成符合社會規范的行為策略。

該技術路徑的應用前景超出汽車領域。埃盧斯瓦米確認，相同的神經網絡架構將被移植到特斯拉人形機器人Optimus上，使其具備環境感知與復雜決策能力。他強調，特斯拉通過垂直整合硬件與軟件，已建立起其他企業難以復制的技術壁壘，這種全棧自研模式正在重新定義人工智能的應用邊界。