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马斯克: 1天学习人类500年驾驶经验!马斯克放大招


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特斯拉披露了基于神经网络的“世界模拟器”,这是为其自动驾驶(FSD)和擎天柱机器人项目打造的逼真虚拟训练场。它能生成连续、多视角的驾驶场景,实现AI在一天内学习相当于人类500年驾驶经验,大幅降低真实路测依赖。模拟器可用于闭环评估、再现危险场景和创造极端“长尾”测试,是实现端到端通用AI的关键。


特斯拉正在向外界展示其宏大AI叙事的最新一块拼图。该公司26日正式披露了一个名为“世界模拟器”的神经网络系统,旨在为其自动驾驶和机器人项目打造一个无限逼真的虚拟训练场。

根据特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy的介绍和官方发布的演示,该模拟器是一个完全由神经网络构成的“孪生世界”。它能够基于真实世界的海量数据,以极高的保真度生成连续、多视角的虚拟驾驶场景。特斯拉称,通过这种方式,其AI系统能在一天之内学习相当于人类500年驾驶时长的经验。


这一进展的直接影响是,特斯拉可以大幅降低对真实道路测试的依赖,从而在更安全、高效的环境中评估和改进其FSD(完全自动驾驶)系统。该模拟器不仅可以重现历史上的危险场景并探索不同的应对策略,还能主动创造现实中极为罕见的“长尾场景”和对抗性测试,以挑战AI的极限。

更重要的是,这套底层AI引擎和模拟平台具备通用性。特斯拉已表示,用于训练汽车的“世界模拟器”同样被用于训练其“擎天柱”(Optimus)人形机器人。这印证了马斯克的终极设想:打造一个能够理解并与物理世界互动的通用AI,而汽车和机器人只是其不同的“身体”。




模拟现实,AI的无限试炼场


特斯拉的“世界模拟器”并非传统的游戏引擎,而是一个通过学习海量真实世界数据训练而成的神经网络。它的核心功能不是驾驶,而是预测——根据当前的车辆状态和驾驶指令,实时生成“下一秒世界会变成什么样”的完整视觉画面。




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