特斯拉基於人工智能的全自動駕駛

【大紀元2023年10月25日訊】（大紀元記者玉山編譯報導）埃隆·馬斯克（Elon Musk）表示，特斯拉目前正在接近其FSD（Full Self Driving） 技術的「最後一步」。這個改變遊戲規則的難題正是基於人工智能的「車輛控制」——汽車在實際駕駛環境中自我導航的能力。

毫無疑問，馬斯克多年來一直承諾完全自動駕駛即將實現。不過，他在兩年前也承認，自己並沒有意識到自動駕駛會有多困難，當時他表示：「廣義自動駕駛是一個難題……我沒想到會這麼難。」這一承認使得這一最新的大膽聲明更加引人注目。我們真的已經到了最後階段了嗎？這與馬斯克早些時候的聲明一致，即下一版本的FSD將不再測試。

複雜問題簡單化：車輛控制編碼的演變

車輛控制在FSD系統中的作用至關重要。它使汽車能夠根據周圍環境決定執行轉向、加速或制動等關鍵操作。汽車將從傳感器和人工智能處理收集到的所有數據轉化為運動。

目前，絕大部分致力於自動駕駛開發研究的公司，其目標主要集中在使車載計算機實時處理和分析攝像頭、雷達、紅外綫等各種車載傳感器收集到的路況信息。比照預先設定的方案，做出各種判斷並操控汽車。由於實際道路上情況錯綜複雜，千變萬化，使得編寫自動駕駛的計算代碼工作量巨大、複雜，而且無法應付複雜的實際路況。

然而，特斯拉FSD V12選擇了另一條路徑。馬斯克的最新推文暗示了這方面的巨大飛躍。他表示特斯拉「將超過30萬行C++控制代碼減少約2個數量級」。通俗地說，特斯拉計劃大幅簡化車輛控制代碼的複雜性——簡化近一百倍。這表明特斯拉的車輛控制方法發生了重大演變，從傳統編碼過渡到更先進的機器學習或神經網絡方法。

技術培訓：局限性和未來前景

這種簡化不僅意味著更少的代碼，而且還意味著效率和可靠性的大幅提升。就好像特斯拉正在消除汽車與其駕駛環境之間對話中不必要的噪音，從而實現更平穩、更安全、更智能的駕駛。

儘管特斯拉正在努力實現這一願景，但馬斯克最近表示FSD V12令人興奮，他也承認進展並非沒有瓶頸。在同一條推文中，他表示：「我們目前的進展是訓練計算受限，而不是工程師受限。」雖然這凸顯了訓練這些複雜的人工智能係統的密集計算需求，但它也巧妙地認可了特斯拉致力於克服這些障礙的決心。

完全自動駕駛的道路充滿了複雜的挑戰，很明顯，特斯拉正在正面應對這些挑戰。隨著車輛控制被譽為FSD複雜拼圖中的最後一塊，特斯拉似乎比以往任何時候都更接近實現完全自動駕駛未來的目標。正如馬斯克所暗示的那樣，唯一的障礙是計算資源，而特斯拉一再表明它完全有能力克服這個問題。◇

責任編輯：鍾義雲