「学校里很少教授的一点是如何思考规模化问题。当问题规模扩大百倍时，解决方案往往随之改变。最初选择的解决方案可能很快会演变成问题本身」特斯拉团队成员近期在不同场合的发言都表达了一层含义：“规模化是智能突破关键”的发展趋势
特斯拉AI负责人近日在国际计算机视觉大会（ICCV）上分享了特斯拉在端到端自动驾驶方面的最新研究进展。以下为核心要点👇
特斯拉的自动驾驶系统采用端到端神经网络：
它直接从多摄像头画面、车辆运动信号、导航地图、音频等输入中学习，输出控制车辆的转向与加速度命令。
💡 为什么坚持端到端？
-难以用传统编程写出“人类价值判断”，但AI可从真实驾驶数据中学习到这些决策逻辑；
-感知、预测与规划之间的界限模糊，端到端能让梯度贯通全流程，实现整体最优；
-可扩展性强，能涵盖现实世界中大量“长尾场景”；
-硬件结构统一、延迟可控；
-顺应“规模化是智能突破关键”的发展趋势。
从近期 FSD V14 的部分客户实测体验中可以看出的案例展示：
-系统学会在遇到大水坑时选择安全避让，而非死板遵守车道规则。
-能理解“鸡要过马路”和“鹅只是待在原地”这种柔性意图。→ 这些都是人类直觉式判断，端到端网络通过大规模人类驾驶数据学会了这种“价值感知”。
⚙️ 技术挑战与突破：
1️⃣特斯拉车辆每秒产生海量传感器数据（相当于 20 亿个输入 token）。系统必须在其中学会因果关系，而非虚假相关。👉 特斯拉凭借全球车队每天“500 年驾驶量”的数据流，通过自动数据引擎筛选出高价值样本，极大提升了泛化能力。
2️⃣虽然是端到端模型，但仍能输出中间的可解释信号。
例如最新的 Generative Gaussian Splatting（生成高斯点云） 技术：可在 220 毫秒内重建高质量 3D 场景，无需外部初始化，可建模动态物体与主AI模型联合训练。
此外，FSD v14 已内置部分自然语言推理能力，让模型能结合语言与视频进行场景理解。
3️⃣评估与闭环仿真：特斯拉打造了神经世界模拟器（Neural World Simulator）：用真实数据训练，可根据AI控制信号生成未来世界状态；支持高帧率、高分辨率、实时仿真；既可用于模型验证，也能生成对抗性场景或用于闭环强化学习。甚至可以让人“在AI生成的世界里开车”，画面逼真、交互流畅。
最后他还强调了同样技术也无缝迁移到 Optimus 人形机器人，使其能在虚拟环境中学习导航、操作与互动。
新能源汽车特斯拉人工智能Optimus
