核心观点 - 特斯拉自动驾驶采用“端到端”神经网络技术路线，将感知、预测、规划整合为一个整体AI模型，摒弃行业主流的模块化方案，旨在实现更高的系统效率和可扩展性 [1][11][17] 技术路线：端到端架构 - 端到端模型直接处理摄像头像素等传感器输入，并输出转向和加速指令，避免了模块化系统各组件间接口复杂、难以整体优化的问题 [1][11][17] - 该方法遵循AI领域的“苦涩教训”，强调通过数据和计算规模实现可扩展性，而非依赖人工编码规则 [1][17] - 系统每秒需处理来自7个摄像头、地图、音频等高达20亿个输入信息，并压缩为2个车辆控制指令，解决了高维数据处理的“维度诅咒”难题 [4][20][21] 数据驱动与模型能力 - 利用庞大车队产生的海量数据，特斯拉车队每天产生相当于500年驾驶时长的数据，通过智能数据引擎筛选高质量样本用于训练 [4][22] - 海量数据训练使模型具备强大的泛化能力，例如能预判前车失控后“撞墙反弹”的二阶效应，并在事故发生前5秒提前减速 [5][24] - 模型能从人类驾驶数据中学习复杂的价值判断，例如在“碾过水坑”与“借道逆行”之间做出符合人类价值观的权衡，解决现实中的“迷你电车难题” [2][13][15] - 模型能理解场景中物体的“潜在意图”，例如区分意图过马路的鸡群和仅在路边闲逛的鹅群，并做出不同决策 [3][16] 模型可解释性与评估 - 为解决端到端模型“黑箱”问题，模型在输出指令的同时也生成可解释的中间结果，包括利用“生成式高斯泼溅”技术在220毫秒内实时生成周围环境的动态3D模型 [6][29] - 系统结合视频溯源，训练AI使用自然语言解释自身行为，一个小型化语言推理模型已在FSD v14.x版本中运行 [7][32] - 为进行有效评估，公司开发了“神经世界模拟器”，该AI能实时生成高保真虚拟世界，用于复现历史场景、创造极端事故案例，对FSD进行闭环压力测试和快速迭代 [6][34][37][39] 技术通用性与未来应用 - 该端到端技术栈具备高度通用性，可无缝迁移至特斯拉“擎天柱”人形机器人，已在模拟器中生成机器人在工厂导航的画面，证明其解决现实世界通用人工智能问题的潜力 [8][45][47][49] - 神经世界模拟器不仅用于评估，未来还可用于大规模闭环强化学习，以训练出超越人类表现的AI智能体 [49]