馬斯克: 1天學習人類500年駕駛經驗!馬斯克放大招

2025-10-27 | 來源: 華爾街見聞 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

演示顯示，該系統可以一次性生成長達6分鍾、覆蓋8個攝像頭的逼真駕駛視頻，其細節還原度驚人。對於自動駕駛開發而言，它的威力體現在三個方面：

閉環評估：新的FSD模型可以被直接放入這個虛擬世界中進行長期駕駛，以評估其綜合表現，無需承擔真實路測的風險和成本。

情景再現與修改：開發者可以截取一段真實發生的危險場景，讓AI在模擬器中以多種不同方式重新應對，尋找最優解。

對抗性場景生成：系統可以人為創造極端、罕見的危險情況，例如讓虛擬車輛做出不合常理的舉動，專門測試AI模型的穩健性和應急處理能力。

這個無限的虛擬試煉場，是特斯拉尋求其FSD和擎天柱項目實現跨越式發展的關鍵武器。

端到端架構：特斯拉的技術路線選擇

“世界模擬器”的實現，與特斯拉在自動駕駛領域選擇的“端到端”（End-to-End）技術路線密不可分。據華爾街見聞此前文章，行業主流方案是“感知、預測、規劃”三件套，各模塊獨立工作再拼起來，特斯拉認為斯拉認為這種方式接口復雜、難以優化。而“端到端”AI模型直接“看”到像素，“吐出”駕駛指令，一步到位，整個系統可以被整體優化。這不僅是為了解決駕駛問題，更是為了在AI的“苦澀教訓”面前，站在可規模化擴展的正確一側。

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這個網絡的輸入端是攝像頭捕捉的原始像素畫面及其他車輛傳感器數據，輸出端則直接是控制車輛的指令，如轉動方向盤的角度和加減速的力度。特斯拉認為，該路線具備根本性優勢：

消除信息損失：在模塊化方案中，信息在不同模塊間傳遞時容易失真。例如，對於“一群雞似乎要過馬路”和“一群鵝只是在路邊休息”這兩種微妙的“軟意圖”，端到端網絡能直接從像素中理解並做出不同決策（減速等待或繞行），而無需經過僵化的信息定義。

學習人類價值觀：復雜的現實路況充滿了難以用代碼規則窮舉的權衡。端到端模型可以通過學習海量人類駕駛數據，在面臨類似“是否要為避開水坑而短暫借用對向車道”這類“迷你電車難題”時，做出更接近人類價值觀的判斷。

可擴展性與簡潔性：這種架構被認為能更好地處理無窮無盡的“長尾問題”，且計算架構統一，延遲更低，更符合“強大的通用方法和海量算力最終將超越復雜的人工設計”這一理念。

從數據瀑布到破解“黑箱”

盡管優勢明顯，但端到端方案面臨兩大核心挑戰：海量數據的處理和系統的“黑箱”特性。

首先，一個安全的自動駕駛系統需要處理高維度輸入信息，特斯拉估計其輸入token總數高達20億個，而輸出僅為2個（轉向和加減速），這使其極易學到錯誤的“相關性”而非真正的“因果性”。對此，特斯拉的解法是利用其車隊產生的“瀑布式”數據流，並建立一套復雜的“數據引擎”，自動篩選出最罕見、最有價值的訓練樣本，通過海量高質量數據強行攻克難題。

其次，對於“黑箱”問題，即工程師難以理解AI決策過程的批評，特斯拉AI負責人Ashok Elluswamy回應稱，這個“黑箱”可以被打開。其神經網絡在輸出最終指令的同時，也能輸出可供人類理解的“中間token”，類似於AI的“思考過程”。通過名為“生成式高斯潑濺”等技術，系統可以實時生成車輛周圍環境的3D模型，直觀展示AI“看到”和“理解”的世界。此外，系統還能用自然語言解釋其決策原因。