特斯拉AI的颠覆性变革

FSD v11发布前，特斯拉自动驾驶系统中累积了逾三十万行C++控制代码。这些代码源于何处？是程序员逐行敲定的既定规则。例如，侦测到红灯且距离不足五十米时，便减速停车；若发现前方有障碍物且时速超过六十公里，则规划避让路线。这便是所谓的规则驱动模式。然而，此逻辑存在致命缺陷：现实世界的长尾场景无穷无尽。纵使三十万行代码涵盖了99.9%的状况，一旦遭遇未见过的情况，诸如路中央有人穿玩偶服跳舞，或有背气球的狗横穿马路，系统便会因缺乏相应判断逻辑而不知所措。而在FSD v12版本中，马斯克做出了惊人之举：彻底删除了那三十万行控制代码。取而代之的是什么？是一个纯粹的端到端神经网络。为训练该网络，特斯拉输入了超一千万段经筛选的人类老司机驾驶视频。请关注这一数据规模。若按每人每日驾驶两小时计算，这相当于AI已连续行驶两千七百年。该系统的运作机制，与人类学习驾驶如出一辙。AI无需知晓红灯的定义，也不必理解红色的光学原理，它仅需分析这千万段视频，总结出统计规律：当那个发光体变红时，视频中的人类都踩了刹车，故而我也需踩刹车。这便是端到端的真谛。一端是摄像头捕捉的光子，另一端是方向盘与刹车的物理操作，中间无任何人工编写的规则代码，全凭黑盒神经网络进行处理。