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