在$特斯拉 (TSLA.US)$2024年的年度股東大會上，首席執行官埃隆・馬斯克（Elon Musk）談到了困擾特斯拉完全自動駕駛 (FSD) 的一個重大難題。該難題印證了業內人士兩年前的猜測，並有可能影響特斯拉實現無人駕駛出租車的目標。
馬斯克表示，隨着FSD系統不斷進步，判斷哪個AI模型更好變得愈發困難。因爲當行駛數千英里後才出現一次需要人工干預的情況時，如何快速評估新模型的性能就成了難題。
“這些不同的AI模型並不會完美地解決所有問題，”馬斯克坦言，“一個模型解決了A問題，卻可能帶來B問題。”
Cleantechnica編輯Zachary Shahan兩年前就推測特斯拉FSD系統可能存在這個“蹺蹺板問題”，即系統在修正既有問題的過程中可能會引入新的問題，導致整體效果裹足不前。
針對這一難題，特斯拉是如何解決的呢？“我們正通過多種方式來解決這個問題，包括仿真測試、影子模式運行，”馬斯克介紹說，“讓部分車輛不啓用FSD功能反而能起到幫助，我們可以通過影子模式來對比新模型的駕駛行爲和用戶行爲，從而發現不同模型的優劣勢。”
特斯拉可以通過旗下數百萬輛汽車進行測試，比較AI模型的預測行爲和用戶實際駕駛行爲之間的差異，從而判斷哪個模型表現更好。
“目前最大的限制並不是訓練數據，而是測試AI模型的效率，”馬斯克坦言，“以及如何巧妙地判斷新模型是否更優秀。例如，我們知道一些特定的路口非常複雜…… 所有模型在沒有複雜路口的良好道路上行駛時都表現良好。因此，我們在美國選取了幾千個複雜路口，專門用來測試新模型的性能。”
馬斯克還提到，目前尚未完全發揮自動駕駛硬件Hardware 4的全部潛能，計劃將在今年晚些時候進行升級。
總之，解決“蹺蹺板問題”以及快速迭代FSD模型將是特斯拉實現完全無人駕駛和無人駕駛出租車的重要挑戰。
編輯/Jeffrey