基于特斯拉复杂的用户规模，每日可为他们发生相当于500年驾驶时长的数据，但此中大都是没有太多价值的常规场景数据，对于算法的久远泛化没有太大帮帮。

　　特斯拉他们会如许选择，并不是只为了“集百家之长”如许简单，由于正在飞说智行看来，端到端、VLA和世界模子并不是简单的非此即彼合作关系，而是端到端为根本、VLA和世界模子是升级的动态融合演进关系。

　　起首就是端到端系统需要处理从极高维到极低维的映照问题，这种映照往往是多对一，因而要输出的准确性，锻炼难度可想而知。大概是正在强调端到端模子的“黑箱”问题。

　　取此前分歧，此次特斯拉对于自家智能辅帮驾驶算法进展的分享，并不是正在AI Day的舞台上，而是正在近日举办的计较机视觉顶会ICCV(International Conference on Computer Vision)期间。

　　目前，除了抱负之外，小鹏、元戎启行和千里科技（千里9H方案）等品牌，也都采用了VLA架构来打制本身的智驾系统或者方案，让本身的智驾功能不只适于取用户交互，同时也能让智驾行为更像人。

　　两年前，大概由于“担忧中国车企玩家们的仿照”传言，马斯克和特斯拉选择了“闭麦”，AI Day就此停办不再对外分享从动驾驶相关手艺进展。

　　正因如许，整个端到端架构的消息密度是庞大的。能够简单算一笔账：输入规矩在30秒内以36Hz频次采集的7500万像素摄像头视频、长达数英里的地图、100Hz的车速取IMU消息，以至还有大量的音频消息，全体消息维度相当于20亿token。

　　起首端到端架构能削减从输入端到节制输出端的消息丧失，就像面临鸡、鹅等小动物过马这个场景，保守模块化模子就会正在消息传输过程中丢失一部门消息，导致输出端构成消息瓶颈无法做出准确步履。

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　　翻译一下，阿肖克所说的恰是行业中老生常谈的——端到端因为存正在消息维度压缩和深度神经收集非线性等特征，导致“黑箱”和不成注释性问题不成避免。

　　针对特斯拉最新的端到端架构，阿肖克暗示“并不是的‘黑箱’系统”。从他的引见看，现正在的端到端架构正在输出决策规划信号之前，还输出了良多两头成果，包罗OCC占用收集和3D高斯特征为从的场景沉建视觉消息，来展示对于的细节。

　　看到这里，是不是闻到有股熟悉的味道，这不就是国内车企们和从动驾驶企业结构的VLA模子和世界模子。换句话说，特斯拉已从之前坐正在上的“教员”，变成了取抱负、小鹏、吉利、华为、地平线和Momenta一路摸索智驾最终谜底的“同窗”。

　　特斯拉前人工智能从管安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）比来正在一档播客中暗示特斯拉从动驾驶的问题远未获得处理，据领会他曾正在2017-2022年带领特斯拉从动驾驶项目。

　　不外，先不说取特斯拉同场竞技的Waymo曾经实现了无平安员的贸易化运营，小马智行、文远知行和萝卜快跑等中国玩家们，则是更早就实现了Robotaxi无平安员的常态化运营。

　　基于特斯拉前些年接踵提出BEV+Transformer、OCC占用收集以及端到端模子，不成否定正在必然程度上给于中国玩家们良多，由此鞭策了整个行业向前快速成长。

　　别的，正在锻炼数据上，特斯拉同样碰到了瓶颈。按照阿肖克引见，基于复杂的用户群体，特斯拉每天可领受相当于500年驾驶时长的数据，这个数据量放到行业中看确实令人艳羡，但此中大大都数据却都属于简单和常规场景。

　　按照马斯克的规划，会正在今岁尾前往掉奥斯汀大部门的平安员设置装备摆设，将来几个月内，预期至多正在奥斯汀的部门区域实现完全无平安驾驶员运营。为此，马斯克给出的注释是“这些人类员的存正在并非由于公司手艺存正在缺陷，而是出于对平安的‘高度隆重’”。

　　对于特斯拉来说，输出端仅是标的目的和加减速的节制消息，约等于2个token，这就意味着端到端需要处理的是从极高维消息到极低维消息、多对一的映照问题，就比如要从一团乱麻中找到最终向出口的那唯逐个根准确线头。

　　这些消费者的担心并不是没有事理。本月9日，美国国度公交通平安办理局（NHTSA）颁布发表对约288万辆配备FSD的特斯拉汽车展开查询拜访，起因是收到58起交通平安违规及变乱演讲，涉及闯红灯、、车道识别错误等问题。

　　就像是特斯拉为FSD正在云端打制了一个闭环的“驾校”和“科场场地”。比拟于现实世界中高质量数据的难获得，正在神经世界模仿器中就能够让算法锻炼和评价实现穷尽。

　　这此中，以华为乾崑为代表的玩家们，正在打制云端世界模子的同时，还正在车端摆设了世界模子，就像华为乾崑的车端世界行为模子WA，是基于视觉、听觉和触觉等数据，颠末Token化后锻炼出的原生基模子。

　　而正在上个季度的财报会上，马斯克曾暗示，特斯拉会正在今岁尾前让Robotaxi笼盖美国50%的生齿，并估计到今岁尾，特斯拉车从将能通过软件更新，使本人的车辆具备无需监视的全从动驾驶能力（L5）。

　　正在近期通用汽车的勾当中，斯特林对特斯拉从动驾驶的成长同样进行了质疑，“通用Super Cruise系统已实现约11亿公里的无接管行驶，且没有发生一路因为手艺导致的变乱。但特斯拉的从动驾驶系统，却无法达到如许的平安记实。”。

　　但成果是，不只没有推进用户们对于FSD的采办和订阅，反而FSD成为消费者们不采办特斯拉的次要缘由。

　　除此之外，特斯拉还引入了思维链COT（Chain-of-Thought），锻炼算法用天然言语来注释本人的行为，并给出下一步的步履轨迹。这些两头成果，不只可用于SR界面的衬着呈现，同时也能用于研发校验和调优，来模子输出的准确性。

　　按照阿肖克暗示，特斯拉闭环仿实引擎同样能够迁徙到机械人范畴，而机械人Optimus和从动驾驶FSD手艺栈的同一，也为后续Cross Embodiment（跨实体具身）带来的更泛化的具身AI成长带来庞大的想象空间。

　　但端到端架构，就能够确保决策和节制端仍然能基于丰硕的消息，再加上神经收集和数据驱动从大量人类驾驶行为中进修到“经验”，从而做出准确、平安和无效的驾驶行为。

　　Robotaxi没有按照马斯克所期望的速度成长的同时，特斯拉的智能辅帮驾驶营业成长同样受阻。

　　特斯拉从动驾驶副总裁阿肖克·埃鲁斯瓦米(Ashok Elluswamy)做为嘉宾。

　　换句话说，特斯拉正像中国玩家们一样，终究锻炼所需的高质量难例数据可遇不成求，地平线CEO余凯由此才会说出那句“正在AI时代，99%的人类数据是不值得进修的”。

　　正在此布景下，目前特斯拉正在奥斯汀和运营的Robotaxi车辆均配备平安员，以便做为系统失效或错误时的平安兜底。此中，奥斯汀区域的Robotaxi，平安员是坐正在副驾；而正在，平安员则是坐正在从驾。

　　现实上，像如许的云端世界模子，并不是特斯拉初创，而是像抱负、小鹏、零跑、华为乾崑和商汤绝影等国内玩家曾经早已结构。

　　例如上述支流玩家们无论正在车端摆设端到端仍是VLA模子，亦或者是世界模子，都需要正在云端成立一个参数量更大的世界模子进行仿实生成锻炼和评价，而且还有一些玩家车端的模子，就是云端世界模子通过修剪和蒸馏所得。由此，何小鹏、李想和余承东等大佬此前都对世界模子赐与了必定的评价。

　　按照飞说智行察看，此次特斯拉分享手艺进展后，取之前AI Day后伴侣圈刷屏的热度比拟冷僻了很多，由此也能看出大师对于特斯拉正在干什么，确实没有之前那么关心了。

　　本年特斯拉对于FSD正在美国市场的售价虽然进行了调价，买断价从之前的12000美元（约合85350元人平易近币）降至8000美元（约合56900元人平易近币），并推出了99美元的月度订阅办事。

　　此中就包罗当特斯拉车辆FSD之后，正在口取其他车辆相撞以及误驶向对向车道取别车相撞。

　　有可能为了接上2023年6月他们提出端到端架构之后的“闭麦”，阿肖克从“特斯拉为何会选择端到端？”起头分享，但颠末多年实践，他们也发觉仅通过端到端想要做好智能辅帮驾驶，存正在一些挑和。

　　按照Slingshot Strategies正在本年8月发布的《2025年8月电动汽车谍报演讲》，他们对8000多名美国消费者进行调研后发觉，有快要35%的受访者认为“FSD功能让他们更不情愿采办特斯拉”，由于他们对FSD手艺不成熟，义务界定恍惚和纯视觉方案靠得住性不脚等方面有所担心。

　　不只如斯，曾担任特斯拉Autopilot和从动驾驶项目标两位前高管，正在这段时间也对特斯拉从动驾驶历程表达了担心。终究，按照特斯拉最新的财报，订阅FSD的比例只要约12%。

　　以阿肖克的引见来看，他们曾经基于复杂的实正在用户数据，正在云端打制了一个“神经世界模仿器”（neural world simulator）。

　　取此同时，基于复杂的实正在数据根本，特斯拉还成立了名为“神经世界模仿器”的闭环仿实系统。通过这套系统，不只能够锻炼算法，而且还能验证算法的准确性，比如同时是“锻炼场”和“测验场地”。

　　安德烈之前，斯特林·安德森被行业为是特斯拉从动驾驶项目标首任担任人，由于他曾正在2015-2016年带领特斯拉Autopilot成长，目前他已是通用汽车全球产物部分的担任人。

　　正在安德烈看来，从动驾驶的迭代比如是无限接近100%的过程，正在此之前就是无数个9的堆集过程，按照他对Electrek回忆道，他曾带领特斯拉从动驾驶履历了两到三个“9”的迭代，确实显著削减了驾驶员接管的干涉，但此后如许的前进就不较着了。

　　特斯拉第三季度财报会上，特斯拉首席财政官瓦伊巴夫・塔内贾（Vaibhav Taneja）公开认可，上一季度FSD相关的收入较2024年同期有所下滑，具体缘由是“目前付费利用FSD的客户总量仍然很小，仅占现有车队的约12%”。

　　由此，正在国内智驾行业中就有了端到端、VLA和世界模子的三种手艺线之争，但从以上阐发来看，VLA模子和世界模子三者都涵盖了。

　　再到两年后的今天，抱负、小鹏、吉利、华为乾崑、地平线和Momenta等玩家虽然正在手艺线上已有“三脚鼎峙”之势，但马斯克该当也看到了一个现实：特斯拉已不是行业的“尺度谜底”，大师都正在按照本人认定的标的目的向从动驾驶结局进行摸索。

　　为领会决这两个问题，特斯拉正在架构和算法层面做了一些优化和调整，好比正在输出决策节制指令前，还会输出OCC占用收集和3D高斯特征等视觉消息，以及思维链COT天然言语消息。

　　抱负车从们对于以上描述该当很是熟悉，由于是他们正在前排屏幕上经常看到的径规划和思维过程的画面。这就是VLA模子中的“L”（Language）部门，再加上V（Vision）的2D、3D消息，以及MoE、Diffusion模子和A（Action）的部门，就构成了VLA模子。

　　翻译一下，就是基于实正在用户驾驶视频数据，一边来生成正在现实世界难获取的难例（Corner cases）数据，从而正在云端锻炼和迭代智驾算法模子；另一边，把锻炼好的算法模子放到生成好的世界模子中进行仿实权沉评价测试，针对性通过强化进修来加强模子能力。

　　大概正因如许，小鹏汽车CEO何小鹏曾暗示：“现实上，国内任何一家有实力AI玩家，早就不care马斯克正在做什么了”。

　　比拟之下，抱负和小鹏两家车企结构VLA和世界模子的时间更早，而且都已喊出了“要成为AI企业”的方针，他们该当和特斯拉有着同样的规划。

　　它的用处有三个，操纵闭环仿实验证端到端指令的准确性、操纵场景编纂生成能力生成匹敌样本查验模子能力和操纵模仿器正在闭环仿实系统中获取人驾实值。

　　正在比来的第三季度财报会上，马斯克暗示特斯拉无望正在本年岁尾前正在8到10个新的州展开Robotaxi运营，此中就包罗内华达州、佛罗里达州和亚利桑那州等对从动驾驶手艺政策宽松的大州。

　　只不外，比拟于之前举办AI Day的特斯拉，现正在的特斯拉曾经掉坛，取抱负、小鹏、华为乾崑和地平线等国内玩家们坐到了一路。

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2025-11-01 07:19