特斯拉AI/自动驾驶软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米近日通过社交平台X首次公开了公司自动驾驶系统的技术架构细节。他在国际计算机视觉大会发表演讲后，进一步以文字形式阐述了特斯拉"端到端"神经网络的核心设计理念。
与传统自动驾驶方案形成鲜明对比的是，特斯拉将感知、规划、控制三大核心功能整合至单一神经网络体系。埃卢斯瓦米指出，多数竞品采用模块化设计，通过多传感器组合分别处理环境感知、路径规划与车辆控制。而特斯拉系统通过梯度反向传播技术，使控制层参数直接影响传感器输入层，实现全局优化训练。这种架构被证明具有更强的扩展性，并能模拟人类驾驶员的决策逻辑。
在具体应用场景中，该系统展现出独特的价值判断能力。例如面对道路积水时，AI会综合评估对向车道空闲时长、水坑深度等因素，做出类似人类驾驶员的绕行决策。埃卢斯瓦米特别强调，系统通过学习数百万小时的真实驾驶数据，已形成符合人类伦理的决策标准，能够有效处理自动驾驶中的"微型道德困境"场景。
系统对复杂场景的解析能力同样突出。通过深度学习模型，AI可识别路面动物的移动意图，区分其是准备穿越道路还是静止停留。这种微观判断能力若采用传统规则编程方式，需要编写数百万行代码且难以穷尽所有情况，而神经网络通过数据驱动的方式自然获得这类能力。
支撑这套系统的是特斯拉全球车队构成的超级数据源。埃卢斯瓦米透露，每日采集的驾驶数据相当于500年人类驾驶经验的积累。经过智能筛选系统处理后，仅保留最具训练价值的场景数据。为确保模型可靠性，开发团队构建了多重验证机制：生成式高斯溅射技术可在毫秒级重建3D场景，神经世界模拟器则提供高保真虚拟测试环境，支持工程师实时验证模型响应。
在可解释性方面，特斯拉开发了专门的神经网络分析工具。这些技术不仅能追溯AI决策路径，还可通过动态物体建模技术预测交通参与者的行为轨迹。埃卢斯瓦米特别提到，该技术架构未来将延伸至人形机器人Optimus项目，证明其技术平台的通用性价值。
关于系统面临的挑战，埃卢斯瓦米坦言需要处理来自8个摄像头、高精地图及车辆运动传感器的海量数据流。但通过持续优化的数据处理流水线，团队已建立起从原始数据采集到模型训练的完整闭环。这种技术能力不仅支撑着自动驾驶业务，也为AI领域的工程实践提供了新范式。
