特斯拉在虚拟世界训练AI司机 端到端模型引领自动驾驶革命!10月25日,特斯拉AI负责人阿肖克·埃卢斯瓦米在X上发布长文,揭秘了特斯拉FSD的技术方法论。特斯拉正在用「端到端」的神经网络,将自动驾驶变成一个纯粹的AI问题,而不是依赖无数工程师编写规则的工程学问题。他们认为,行业主流的模块化方法不仅笨重,而且天花板明显,而端到端AI模型才是自动驾驶的正解。
特斯拉认为,传统的模块化方法中,感知、预测和规划各模块独立工作再拼起来,接口复杂且难以优化。而端到端AI模型直接从像素输入生成驾驶指令,整个系统可以被整体优化。这不仅解决了驾驶问题,还站在了可规模化扩展的正确一侧。
现实驾驶充满了需要权衡利弊的微妙决策,如碾过水坑还是借道逆行。这种决策很难通过代码写死,但通过学习海量人类驾驶数据,AI能潜移默化地学会符合人类价值观的驾驶策略。例如,FSD能够区分一群想要过马路的鸡和一群只想在路边闲逛的鹅,并做出不同决策。这种对潜在意图的理解,在模块化系统里很难传递,但在端到端模型中可以轻松处理。
FSD每秒要处理来自摄像头、地图、音频等高达20亿个输入信息,并瞬间决策,压缩成转向和加速两个指令。解决这个难题的关键是特斯拉车队每天产生的相当于500年驾驶时长的数据。这些数据经过智能筛选,用于训练AI,使其具备惊人的泛化能力。在一个雨天路滑的案例中,FSD在事故发生前5秒就开始减速,因为它预判到前车失控后会撞墙反弹回到自己车道。
为了解决端到端模型难以调试和解释的问题,特斯拉让模型输出驾驶指令的同时,也输出可供理解的中间结果。其中一招是视觉重建,利用生成式高斯泼溅技术,在220毫秒内根据摄像头视频实时生成周围环境的动态3D模型。另一招是训练AI用自然语言来解释自己的行为,小型化的语言推理模型已经在FSD v14.x版本中运行。
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