特斯拉人工智能与自动辅助驾驶软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米在国际计算机视觉会议后，通过社交媒体平台X分享了公司自动驾驶技术的核心突破。他详细阐述了特斯拉“端到端”神经网络的设计理念，指出该系统通过整合感知、规划与控制三大功能，实现了与传统模块化架构的根本性差异。
埃卢斯瓦米强调，传统自动驾驶系统通常将感知、决策和执行环节分离，依赖大量传感器和独立算法。而特斯拉的技术路径则将整个驾驶流程压缩为一个持续优化的神经网络，通过反向传播机制将控制层的梯度信号直接传递至传感器输入层。这种设计使系统能够以全局视角进行优化，而非局部调整。
他以实际驾驶场景为例，说明特斯拉AI如何处理复杂决策。例如，当遇到路面积水时，系统会综合评估绕行风险与短暂占用对向车道的收益；在识别道路动物时，AI能判断其移动意图并作出相应反应。这些判断基于对海量人类驾驶数据的学习，使车辆行为更贴近人类价值观。
技术实现层面，特斯拉面临的数据处理挑战堪称巨大。系统需同步处理来自8个摄像头、高精地图和车辆运动数据的数十亿输入标记。为解决这一问题，特斯拉构建了名为“数据瀑布”的全球车队数据池，每日收集的驾驶数据相当于500年人类驾驶经验。通过先进的数据筛选管道，系统能精准提取最具训练价值的场景。
为提升模型可靠性，特斯拉开发了多项创新工具。其中，“生成式高斯点阵渲染”技术可在毫秒级重建三维场景，动态捕捉物体运动轨迹；而“神经世界模拟器”则允许工程师在虚拟环境中测试新模型，通过生成高分辨率、符合物理规律的模拟场景，大幅降低实车测试风险。
埃卢斯瓦米透露，这一神经网络架构未来将扩展至人形机器人Optimus项目。他强调，特斯拉的技术平台不仅服务于汽车领域，其积累的AI能力将为更广泛的人工智能应用提供基础，目前公司已具备全球领先的人工智能研发实力。
