特斯拉AI负责人揭秘FSD自动驾驶‘端到端’方法论：为何选择这一路线？

10月25日，特斯拉AI负责人阿肖克·埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）在社交平台发布长文，深度揭秘了特斯拉FSD（Full Self-Driving）自动驾驶的技术方法论，为读者呈现了信息量丰富的技术探索过程。简单来说，特斯拉正在以「端到端」的神经网络模式，将自动驾驶转化为纯粹的AI问题，而非依赖传统模块化的工程学方案。

核心路线之争：为何必须是「端到端」？

行业主流方案采用「感知、预测、规划」三件套，各模块独立工作后整合，特斯拉认为这种方式接口复杂、难以优化。而「端到端」AI模型直接「看」到像素、「吐出」驾驶指令，一步到位实现系统整体优化，这是为了在AI发展的经验教训中，站在可规模化扩展的正确方向。

AI如何处理“人性”难题？现实驾驶存在“是碾过水坑，还是借道逆行”等类似“电车难题”的决策场景。通过学习海量的人类驾驶数据，AI能够潜移默化地学习符合人类价值观的驾驶策略，解决代码写死难以应对微妙决策的弊端。

AI能读懂“弦外之音”：FSD能区分「一群想要过马路的鸡」和「一群只想在路边闲逛的鹅」，从而做出不同决策。这种对“潜在意图”的理解，在模块化系统里很难传递，但「端到端」模型可以在其“潜在空间”里轻松理解和处理。

数据洪流淹没「维度诅咒」：FSD每秒要处理来自摄像头、地图、音频等高达20亿个输入信息，并瞬间决策，压缩成2个指令（转向和加速）。解决这个难题的唯一武器，就是特斯拉车队每天产生的、相当于500年驾驶时长的「数据洪流」，通过智能筛选，用最精华的数据喂养AI。

“大力出奇迹”的效果：预判你的预判。海量数据训练后，FSD在雨天路滑等场景中可预判前车失控后的反弹行为，提前5秒减速，这种对「二阶效应」的提前预判，是传统方案难以企及的。

打开AI“黑箱”的两把钥匙：为解决端到端模型难以调试和解释的问题，特斯拉让模型在输出驾驶指令的同时，也输出“中间结果”。文中提到了两招——视觉重建（利用「生成式高斯泼溅」技术，220毫秒内根据摄像头视频实时生成周围环境的动态3D模型）与语言解释（训练AI用自然语言来解释自己的行为），小型化语言推理模型已在FSD v14.x版本中运行。

最难的挑战是“评估”：特斯拉开发了一个「神经世界模拟器」，作为超现实的“驾驶游戏”，让FSD 7x24小时不间断地“打怪升级”，在虚拟世界测试各种事故场景，实现真实世界的评测，提升技术可靠性。

这套技术栈的终极目标：一套AI，通吃所有。该方法论不仅适用于汽车自动驾驶，还能无缝迁移到特斯拉的「擎天柱」人形机器人上。文章展示了模拟器已能生成擎天柱在工厂内导航的画面，证明了其技术的通用性，最终目标是解决现实世界的通用人工智能问题。文中提到Ashok Elluswamy是特斯拉的AI软件副总裁，负责人工智能业务，此前参与自动驾驶系统开发，直接向马斯克汇报。