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发布长文，首次深入解析了特斯拉自动驾驶技术的核心架构。与传统自动驾驶公司采用模块化、传感器密集型方案不同，特斯拉选择将感知、规划与控制三大功能整合至单一神经网络，通过“端到端”训练实现全局优化。
埃卢斯瓦米强调，特斯拉的神经网络架构通过反向传播梯度信号，从控制层直达传感器输入层，形成闭环优化系统。这种设计不仅提升了可扩展性，更使AI具备接近人类思维的推理能力。例如，在面对路面积水与对向车道的复杂场景时，系统能像人类驾驶员一样权衡风险，选择最优路径。他指出，这类“微型电车难题”的解决，依赖于对海量人类驾驶数据的学习，而非预设规则。
针对动态环境中的意图识别，特斯拉AI展现出显著优势。埃卢斯瓦米举例称，系统可分辨道路上的动物是准备穿越还是静止停留，这种细微行为判断若通过传统编程实现，需编写大量规则且难以覆盖所有场景。而特斯拉的神经网络通过数据驱动的方式，自动提取关键特征并做出决策。
数据规模是特斯拉技术落地的关键支撑。埃卢斯瓦米透露，特斯拉全球车队每日产生的驾驶数据量相当于500年的人类驾驶经验，形成“数据瀑布”资源池。先进的数据管道从中筛选高价值样本，用于持续训练神经网络。为应对多摄像头、导航地图及运动学数据的复杂输入，特斯拉开发了专用工具链。
其中，“生成式高斯点阵渲染”技术可在毫秒级重建三维场景，并动态模拟物体运动，无需复杂配置。另一项核心工具“神经世界模拟器”则构建了高度逼真的虚拟环境，工程师可在此测试新驾驶模型，并实时生成符合因果逻辑的响应。这些工具显著提升了神经网络的可解释性与测试效率。
埃卢斯瓦米还透露，特斯拉的神经网络架构未来将扩展至人形机器人Optimus。他强调，特斯拉在人工智能领域的积累使其成为全球最具竞争力的研发平台，相关技术突破有望为人类社会带来深远影响。
