特斯拉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）在国际计算机视觉会议结束后，通过社交媒体平台X分享了一篇深度技术长文，首次系统披露了特斯拉自动驾驶系统的核心学习机制。这一突破性技术架构采用“端到端”神经网络，将传统自动驾驶中分立的感知、规划与控制模块整合为统一系统，实现了从传感器输入到车辆控制的全程优化。
与传统自动驾驶系统依赖多传感器融合与模块化设计不同，特斯拉的神经网络架构通过反向传播机制，使梯度信号从车辆控制层直接回溯至摄像头等传感器输入层。埃卢斯瓦米解释称，这种设计让系统能够全局优化所有环节，而非单独调优某个模块。他以实际驾驶场景为例，指出该架构使AI能够做出类似人类的复杂决策，如判断是否绕行积水路段或临时借用对向车道避险。
“自动驾驶车辆每时每刻都在处理微型伦理困境，”埃卢斯瓦米写道，“通过在海量人类驾驶数据中训练，系统学会了与人类价值观匹配的行为模式。”他特别强调，该架构使AI能够理解动态场景中的微妙意图，例如识别路边动物是准备过马路还是静止不动，这类判断若通过传统编程实现将面临巨大挑战。
面对多摄像头、高精地图和车辆运动数据产生的数十亿输入标记，特斯拉构建了名为“数据瀑布”的全球车队数据池，每日积累的驾驶数据相当于500年人类驾驶经验。通过先进的数据筛选管道，系统能够自动提取最具训练价值的场景片段。为提升模型可解释性，特斯拉开发了“生成式高斯点阵渲染”技术，可在毫秒级时间内重建三维动态场景，同时自主研发的“神经世界模拟器”允许工程师在虚拟环境中安全测试新算法，并生成符合物理规律的因果响应。
埃卢斯瓦米透露，这一神经网络架构未来将扩展至特斯拉人形机器人Optimus。他强调，特斯拉的技术路径不仅推动了自动驾驶进步，更为通用人工智能发展提供了关键基础设施，“我们正在打造全球最先进的人工智能研究平台”。
