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　　人工智能与自动辅助驾驶软件副总裁阿肖克・埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）近日罕见地揭秘了该公司的人工智能系统是如何学习驾驶的ღ✿ღ。IT之家注意到ღ✿ღ，在参加完国际计算机视觉会议（International Conference on Computer Vision）后ღ✿ღ，埃卢斯瓦米通过社交媒体平台 X 发布了一篇长文beat365ღ✿ღ。ღ✿ღ，详细介绍了特斯拉“端到端”神经网络的技术原理beat365官方网站ღ✿ღ！ღ✿ღ。

　　根据埃卢斯瓦米的阐述beat365官方登录入口ღ✿ღ，目前大多数自动驾驶公司依赖的是模块化ღ✿ღ、传感器密集型系统ღ✿ღ，将感知ღ✿ღ、规划和控制三个环节彼此分离山地车ღ✿ღ，ღ✿ღ。而特斯拉则采取截然不同的方法 ——将这三个功能整合进一个统一的ღ✿ღ、持续训练的神经网络中ღ✿ღ。他解释道ღ✿ღ：“梯度信号从控制层一直反向传播至传感器输入层ღ✿ღ，从而实现对整个网络的全局优化美国CERANETWORK超清美国CERANETWORK超清ღ✿ღ。”

　　他指出ღ✿ღ，这种架构的优势在于可扩展性以及更贴近人类思维方式的推理能力ღ✿ღ。通过真实驾驶场景示例ღ✿ღ，他表示ღ✿ღ，特斯拉的 AI 能够学习并掌握细微的价值判断ღ✿ღ，例如决定是绕过路面积水beat365官方登录入口ღ✿ღ，还是短暂驶入对向空车道以确保安全通行beat365官方登录入口自动驾驶ღ✿ღ，ღ✿ღ。“自动驾驶汽车无时无刻不在面对‘微型电车难题’ღ✿ღ，”埃卢斯瓦米写道ღ✿ღ，“通过在人类驾驶数据上进行训练ღ✿ღ，机器人得以学习与人类价值观相一致的行为准则ღ✿ღ。”

　　他还强调beat365官方登录入口beat365官方登录入口ღ✿ღ，该系统使 AI 能够理解复杂的意图判断ღ✿ღ，例如识别道路上的动物是准备穿越还是原地停留ღ✿ღ。这类细微行为若采用传统编程方式手动编码ღ✿ღ，难度极高ღ✿ღ。

　　埃卢斯瓦米坦言best365官网appღ✿ღ，这一技术路径仍面临巨大挑战beat365官方登录入口ღ✿ღ。特斯拉的 AI 系统需处理来自多摄像头ღ✿ღ、导航地图及运动学数据的数十亿个“输入标记”（input tokens）ღ✿ღ。为应对如此庞大的数据量ღ✿ღ，特斯拉依托其全球车队构建了一个被称为“数据瀑布”的庞大资源池ღ✿ღ，每天产生的驾驶数据相当于 500 年的实际驾驶经验ღ✿ღ。随后ღ✿ღ，先进的数据管道会从中筛选出最具价值的训练样本beat365官方登录入口ღ✿ღ。

　　为了提升神经网络的可解释性和可测试性ღ✿ღ，特斯拉开发了一系列专用工具美国CERANETWORK超清ღ✿ღ。其中美国CERANETWORK超清ღ✿ღ，“生成式高斯点阵渲染”（Generative Gaussian Splatting）技术可在毫秒级时间内重建三维场景ღ✿ღ，并无需复杂配置即可建模动态物体ღ✿ღ。此外美国CERANETWORK超清ღ✿ღ，特斯拉自主研发的“神经世界模拟器”（neural world simulator）使工程师能够在高度逼真的虚拟环境中安全测试新的驾驶模型ღ✿ღ，并实时生成高分辨率美国CERANETWORK超清ღ✿ღ、具备因果逻辑的响应ღ✿ღ。

　　埃卢斯瓦米最后表示ღ✿ღ，这一相同的神经网络架构未来也将应用于特斯拉人形机器人 Optimusღ✿ღ。“这项工作最终将极大造福全人类ღ✿ღ，”他说道beat365亚洲官方入口ღ✿ღ，ღ✿ღ，并称特斯拉是“当前全球从事人工智能研究的最佳平台”ღ✿ღ。