特斯拉FSD技术架构 - 采用单一大型模型处理自动驾驶任务，利用海量数据和长上下文输入[5] - 神经网络计算时间为固定值，不受环境影响，系统运行频率高达36Hz，直接输出控制动作[5] - 工程能力强大，实现了从感知到动作的端到端输出[5] 端到端自动驾驶的驱动因素 - 人类驾驶行为难以用单一评价函数精确描述，规则优化方法存在局限性[8] - 传统模块化架构中感知、预测与规划间的接口定义存在信息损失问题[8] - 端到端架构具备更好的可扩展性，更有利于解决长尾场景问题[8] - 神经网络固定计算时间相比传统规划控制求解器能有效降低系统延迟[8] - 遵循Sutton的"苦涩教训"哲学，强调依赖算力与数据而非过多人工预设[8] 端到端技术面临的核心挑战 - 存在维度灾难问题，即高维输入到低维监督信号导致学习信号不充分[20][21] - 模型可解释性与安全保障是重大挑战，需确保网络真正理解驾驶而非仅拟合捷径[21][23] - 系统评估是三大挑战中最困难的部分，无法直接用损失函数衡量实际表现[36][39] 特斯拉的解决方案与技术亮点 - 通过丰富数据产生有效梯度破解维度灾难，利用各种触发机制和小型神经网络挖掘数据[23][25] - 采用思维链推理过程，融合3D高斯重建、语言理解等多模态信息进行决策[27][33] - 3D高斯重建技术具有速度快、支持动态物体、无需点云初始化、新视角合成效果好等优势[30][31] - 构建基于世界模型的模拟器，通过动作生成后续视频，支持大规模强化学习训练[41][44] - 评估体系强调闭环测试的重要性，需覆盖驾驶行为的多模态性，并平衡评估数据集[39] 技术通用性与应用拓展 - 整套FSD技术架构完全适用于人形机器人领域[46] - 可通过视频数据训练世界模型，并利用仿真环境进行强化学习训练，实现技术闭环[46]