特斯拉高管详解端到端自动驾驶系统：摒弃模块化架构

特斯拉AI负责人阿肖克・埃卢斯瓦米披露了其自动驾驶系统采用“端到端”神经网络的技术细节，将感知、规划与控制整合于单一持续训练模型中，通过梯度反向传播实现全局优化。系统基于人类驾驶数据学习复杂决策，如应对“微型电车难题”和判断动物行为。为处理数十亿输入标记，特斯拉依托全球车队每日收集相当于500年驾驶经验的数据，并通过“数据瀑布”筛选训练样本。公司还开发了“生成式高斯点阵渲染”和“神经世界模拟器”以提升建模与测试能力，该架构未来将拓展至人形机器人Optimus。
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