特斯拉 FSD 端到端革命：AI 推理、3D 重建與人性化駕駛全解析, 特斯拉 AI 副總裁 Ashok 演講專業解讀

特斯拉 FSD 的技術細節與未來展望

在最近的一場演講中，特斯拉 AI 副總裁 Ashok 公開了大量關於全自動駕駛（FSD）的技術細節。這引發了人們對特斯拉在自動駕駛領域的領先地位以及同行是否會抄襲的擔憂。馬斯克曾表示，特斯拉將在年底前為車輛加入“推理”能力，使其駕駛體驗更像“活人”。本文將深入探討這一技術的內涵與邊界。

端到端神經網絡的優勢

在討論中，Herbert Ong 和 Phil Bisel 強調了特斯拉採用純視覺方案的優勢。特斯拉不依賴激光雷達或高精地圖，已經將自動駕駛 AI 的安全性提升至“比人類安全 7 倍”的水平。Ashok 的端到端神經網絡演講展示瞭如何將“看到 → 理解 → 動作”這一過程整合在一起，類似於人腦的工作方式。

Phil 解釋了“感知”的含義，強調這是一種流暢且符合安全直覺的駕駛決策體驗。車輛的決策過程不再是僵硬的規則遵循，而是像經驗豐富的司機一樣靈活應對環境變化。

3D 視覺重建與可解釋性

在演講中，Phil 展示了特斯拉如何利用車載計算即時重建周圍的 3D 空間。通過將 8 路攝像頭的畫面重建為高保真場景，特斯拉的模型能夠以 3D 方式理解世界，而不僅僅是拼貼 2D 圖像。這種可解釋性使得工程師能夠更好地理解系統的決策過程，判斷車輛是否在安全地繞行或是無目的地行動。

端到端訓練的必要性

Ashok 強調了端到端訓練的重要性。他指出，將“感知—預測—規劃”切分為模塊會模糊邊界，限制整體行為的靈活性。通過端到端模型，車輛能夠像人一樣觀察環境並做出判斷，例如在路中積水時，判斷是否可以安全地借用對向車道繞過。

這種靈活的決策能力在面對不同場景時表現得尤為突出。車輛能夠根據環境變化自適應地調整行為，而不是死守規則。

數據洪流與仿真訓練

特斯拉麵臨的挑戰是駕駛場景的“超長尾”問題。Phil 稱之為他見過最長的“尾巴”。Ashok 提到，特斯拉每天積累的駕駛數據相當於“500 年”的駕駛經驗。通過真實世界的數據，特斯拉能夠生成多樣的訓練模板，快速提升模型的可靠性。

團隊在車端設置了多類觸發器，以捕捉高價值的小樣本數據。這種“快速閉環”的基礎設施是外界難以在短時間內複製的系統性能力。

推理與可解釋性的結合

Ashok 透露，端到端網絡在推理過程中處理約 20 億個輸入 token，並保留了大量可解釋的中間量。這些中間量不僅用於調試，還能被“語言化”輸出，幫助工程師理解模型的決策過程。

這種推理能力的引入，不僅化解了“端到端=黑箱”的擔憂，也為將“二系統思維”引入駕駛鋪平了道路。車輛能夠在即時交互中解釋其決策，進一步提升用戶體驗。

統一架構與未來展望

Phil 強調，特斯拉的 FSD 與 Optimus 共享同一套端到端視覺—控制的基礎大腦。這種統一架構將推動兩者之間的協同發展，未來可能實現更自然的人機交互。

隨著推理 token 的引入，特斯拉的車輛將能夠更好地理解用戶的偏好，提供個性化的駕駛體驗。未來，用戶可以通過語音指令與車輛進行互動，系統將根據用戶的反饋不斷優化駕駛風格。

結論

特斯拉的端到端視覺與推理 token 結合，使車輛不僅能夠“看見”，還能夠“說得清自己怎麼想”。通過數據洪流、模板仿真和閉環強化學習，特斯拉正在不斷迭代“像人”的駕駛體驗。未來，隨著推理能力的上線和長尾數據的收斂，特斯拉的自動駕駛技術將迎來更大的飛躍。對於用戶而言，儘量讓 FSD 在真實出行模式中運行，以便系統收集更貼近的駕駛數據；對於投資者，關注統一架構的遷移效率與 Robotaxi 的交互體驗迭代，將直接影響單位算力與單位車輛的價值。