特斯拉AI负责人阿肖克·埃卢斯瓦米近日通过社交平台披露了自动驾驶技术（FSD）的底层架构革新，其核心是通过“端到端”神经网络重构自动驾驶逻辑，将传统工程问题转化为纯粹的AI训练问题。这一技术路径与行业主流的模块化方案形成鲜明对比，特斯拉认为将感知、预测、规划拆解为独立模块的方式存在接口复杂、优化困难等弊端，而端到端模型通过像素输入直接生成驾驶指令，可实现系统级优化。
技术团队重点攻克了三大挑战。首先是海量数据处理问题，FSD系统每秒需处理摄像头、地图、音频等20亿个输入信号，最终压缩为转向和加速两个指令。特斯拉依托全球车队每日产生的相当于500年驾驶时长的数据，通过智能筛选机制提取关键场景数据，使系统具备对极端情况的泛化能力。例如在雨天路滑场景中，模型提前5秒预判前车失控反弹轨迹并主动减速，展现出对二阶效应的预测能力。
针对端到端模型的可解释性难题，研发团队开发了两项创新技术。其一为生成式高斯泼溅技术，可在220毫秒内重建车辆周围环境的动态3D模型，帮助工程师直观理解AI的决策依据；其二为自然语言解释模块，通过小型化语言推理模型将驾驶行为转化为可理解的文本描述，该功能已在FSD v14.x版本中应用。这些技术使原本“黑箱”的AI系统具备调试接口，解决了端到端模型难以优化的问题。
在评估体系构建方面，特斯拉开发了神经世界模拟器，这个基于海量真实数据训练的AI系统能够实时生成包含8个摄像头画面的虚拟驾驶环境。模拟器不仅可复现历史事故场景，还能创造极端测试条件，对FSD进行7×24小时的闭环压力测试。通过调整计算资源，同一模型可实现每秒24帧的高分辨率传感器数据合成，为算法迭代提供高信噪比的评估环境。
技术通用性验证显示，该架构可无缝迁移至人形机器人领域。模拟器已成功生成擎天柱机器人在工厂环境中的导航画面，证明其处理复杂动态场景的能力。研发团队强调，这种基于视觉和语言的多模态学习框架，为解决现实世界的通用人工智能问题提供了可扩展的技术路径。
与传统规则驱动方案相比，特斯拉的技术路线展现出显著优势。在“微型电车难题”场景中，面对碾过水坑或借道逆行的抉择，系统通过学习人类驾驶数据掌握了符合道德准则的决策模式。而在区分过马路鸡群与闲逛鹅群的场景中，端到端模型通过潜在空间分析准确理解动物意图，这种对柔性目标的感知能力远超模块化系统。
据技术文档披露，端到端架构遵循AI领域的“惨痛教训”原则，即通过数据驱动实现系统扩展。该方法可处理现实世界中的长尾问题，具备确定性延迟的同构计算特性。研发团队承认，构建该系统需克服维度灾难、模型解释性等重大挑战，但庞大车队产生的结构化数据为算法训练提供了独特优势。
