特斯拉AI软件副总裁阿肖克·埃卢斯瓦米（Ashok Elluswamy）在国际计算机视觉大会上，以代表身份向外界披露了该公司在自动驾驶领域的技术突破。作为直接向马斯克汇报的核心成员，这位2024年晋升的AI业务负责人，曾深度参与特斯拉自动驾驶系统的早期研发工作，此次分享的内容引发了行业对技术路线的新思考。
特斯拉的技术团队正在颠覆传统自动驾驶的开发模式。传统方案通常将感知、预测、规划三个环节拆分为独立模块，各模块通过预设接口传递数据，但特斯拉认为这种"模块化"路径存在接口复杂、优化困难等弊端。取而代之的是"端到端"神经网络架构，该系统直接接收摄像头像素输入，同步输出转向与加速指令，实现从环境感知到决策控制的全链路优化。
在处理现实驾驶中的伦理困境时，端到端模型展现出独特优势。当车辆面临"绕过积水还是借道逆行"这类微型电车难题时，传统规则系统难以编码所有可能性。而特斯拉的解决方案是通过海量真实驾驶数据训练，使AI系统在无明确规则的情况下，自然形成符合人类价值观的决策模式。这种隐式学习机制，让车辆能像人类驾驶员一样权衡利弊。
系统对环境意图的理解能力达到新高度。在区分"过马路鸡群"与"路边休憩鹅群"的场景中，端到端模型通过潜在空间分析，准确判断不同群体的运动趋势。这种对动态意图的捕捉能力，在模块化系统中因数据传递损耗而难以实现，却成为特斯拉技术的核心差异点。
支撑这套系统的是前所未有的数据规模。特斯拉车队每日产生的驾驶数据，相当于人类500年的驾驶时长。面对每秒20亿个传感器输入（涵盖摄像头、地图、音频等），系统通过智能筛选机制提取关键信息，最终压缩为转向与加速两个核心指令。这种数据处理能力，使系统在雨天路滑场景中，能提前5秒预判前车失控的二次反弹风险，展现出传统方案难以企及的预测精度。
为破解端到端模型的黑箱问题，研发团队开发了两项创新工具。其一是基于生成式高斯泼溅技术的视觉重建系统，可在220毫秒内生成动态3D环境模型，让工程师直观观察AI的感知结果；其二是嵌入FSD v14.x版本的小型语言推理模型，该模型能用自然语言解释决策逻辑，例如说明"为何在此处减速"。
真实场景评估成为技术落地的最后关卡。特斯拉构建的神经世界模拟器能实时生成极端事故场景，对系统进行7×24小时的压力测试。这个具备AI属性的虚拟世界，不仅能复现历史数据，更能创造传统测试难以覆盖的边缘案例。通过这种"超现实驾驶游戏"，系统在虚拟环境中完成数百万次迭代升级。
技术通用性验证取得突破性进展。模拟器生成的画面显示，擎天柱人形机器人已在虚拟工厂环境中完成自主导航测试。这证明特斯拉的自动驾驶技术栈可无缝迁移至机器人领域，为解决现实世界的通用人工智能问题奠定了基础。从汽车到人形机器人，端到端架构正在开辟一条技术复用的新路径。
