亚搏app 特斯拉AI负责人埃卢斯瓦米关于全自动驾驶FSD顶层逻辑深度拆解
发布日期：2026-02-05 13:19 点击次数：184
特斯拉 AI 顶层逻辑深度拆解：从 FSD 到 Optimus，如何通过“数据压缩”创造物质丰沛？
在近日举行的 Skill 大会上，特斯拉 AI 副总裁、AI 团队负责人阿肖克（Ashok Elluswamy）进行了一场极具深度的公开演讲。作为马斯克推特招募、在特斯拉效力 12 年的 AI 掌门人，阿肖克首次系统性地拆解了特斯拉 FSD（全自动驾驶）与 Optimus（人形机器人）背后的底层逻辑。
特斯拉不仅仅是在造车，它正在构建一个能够理解物理世界的“通用基础模型”。
一、 终极使命：创造“极大物质丰沛”
阿肖克在演讲开头便明确了特斯拉 AI 团队的使命：创造全球范围内的极大物质丰沛。
这一宏大目标通过两个路径实现：
1、FSD（全自动驾驶）：提供低成本、可扩展的交通方案。目前 Robotaxi 已在奥斯汀公开运营，完全由 AI 驱动且无安全员。
2、Optimus（人形机器人）：旨在自动化所有物理工作。它遵循“向下兼容”原则，能够直接使用人类的工具和设施，无需为机器人重建基础设施。
通过 AI 替代人类劳动，特斯拉希望让商品和服务的成本趋近于零。
二、 范式转移：端到端神经网络取代模块化
传统的自动驾驶系统是模块化的，分为感知、预测、规划和控制等环节。但阿肖克指出，这种模式存在 “抽象泄漏”和信息损耗。
• 传统痛点：感知模块如果只告诉规划模块“前方有车”，而丢失了刹车灯是否亮起、车身是否晃动等细节，决策就会打折扣。
• 端到端（End-to-End）方案：特斯拉将所有模块合并为一个神经网络。输入是 8 个摄像头的原始视频流、导航指令、运动状态和音频（用于听警报声）；输出直接是控制指令（转向角、加速度、刹车）。
这种系统能处理极其复杂的“长尾场景”，例如在积水坑与对向车道之间做整体性权衡，或耐心等待一群正在横穿马路的鸡。
三、 10 亿比 1 的“压缩奇迹”
阿肖克分享了一组震撼的数字：特斯拉系统每 30 秒需要处理约 20 亿个 Token 的数据（包含 8 个高像素摄像头的视频流及历史信息），而最终的输出仅为两个数字——转向角和加速度。
这种 10 亿比 1 的超高压缩比，要求神经网络必须具备极强的因果理解能力。它必须在海量像素中过滤掉无关信息（如晃动的树枝），精准锁定决定驾驶行为的关键因素（如前车的刹车灯）。
四、 数据引擎：在大海中捞取“有趣”的数据
特斯拉庞大的车队每天能产生 500 年的驾驶经验。但阿肖克强调，他们并不收集平庸的数据，而是挖掘“有趣”的数据。
通过自动识别校车、消防车、罕见路况及极端天气场景，特斯拉能针对性地加强训练。这种大规模、高质量的数据积累，让 FSD 的安全性达到了人类驾驶的 2 倍以上。
五、 3D 几何推理与世界模拟器
为了让 AI 拥有“数字直觉”，亚搏app特斯拉引入了两项关键技术：
1、生成式高斯泼溅（Gaussian Splatting）：传统 3D 重建需 30 分钟，特斯拉将其缩短至几百毫秒。这一能力集成在控制网络中，让 AI 能实时理解物体的 3D 几何位置和形状。
2、世界模拟器（World Simulator）：这是一个能够生成合成视频的神经网络。它可以根据当前视频和动作预测下一帧，生成的像素不仅真实，且符合物理规律（如货车移动时的像素连续性）。通过在模拟器中进行“对抗性测试”，特斯拉可以在不发生真实危险的情况下，验证 AI 在极端场景下的反应。
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六、 统一的机器人基础模型
阿肖克揭示了一个核心秘密：FSD 与 Optimus 运行的是同一套技术架构。
无论是汽车避让行人，还是机器人开抽屉，其核心链路都是一致的：感知环境 -> 3D 几何理解 -> 预测结果 -> 闭环控制。特斯拉的控制频率统一设定为 36Hz（即每 27 毫秒发出一次指令），确保了动作的丝滑与实时纠错能力。
七、 为什么坚持纯视觉？
面对为何不用激光雷达的质疑，阿肖克给出了简洁有力的回答：自动驾驶不是传感器问题，而是 AI 问题。
人类仅靠两只眼睛（即两个传感器）就能开车，这证明了视觉信息的完备性。早期的激光雷达方案是因为 AI 提取信息的能力不足而产生的“拐杖”。在 2026 年的今天，随着计算能力和算法的进化，AI 已经能够直接从像素中读懂世界，不再需要昂贵且笨重的辅助设备。
结语
从下棋的“深蓝”到聊天的“GPT”，AI 正在从专向智能迈向通用智能。特斯拉的端到端系统证明了，一个能够理解物理规律、具备数字直觉的基础模型，既能驾驭复杂的街道，也能在室内开启抽屉。
正如阿肖克所言，这不仅是技术的进步，更是通往物质丰沛时代的必经之路。
本文基于特斯拉 AI 负责人 Ashok Elluswamy 公开演讲内容整理。
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