【ITBEAR科技資訊】6月19日消息，在特斯拉2024年的年度股東大會上，公司首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)揭示了一個困擾特斯拉完全自動駕駛(FSD)技術(shù)的關(guān)鍵難題。這一問題可能阻礙特斯拉實(shí)現(xiàn)無人駕駛出租車的宏偉目標(biāo)，也驗(yàn)證了業(yè)內(nèi)專家兩年前的預(yù)測。
馬斯克指出，隨著FSD系統(tǒng)的持續(xù)進(jìn)步，評估不同AI模型的優(yōu)劣變得日益困難。特別是在行駛數(shù)千英里后僅出現(xiàn)一次需要人工干預(yù)的情況下，如何迅速判斷新模型的性能成為了一個巨大的挑戰(zhàn)。他坦言，“這些AI模型并不能完美解決所有問題，一個模型可能在解決某個問題的同時，又引發(fā)另一個問題。”
這一現(xiàn)象被Cleantechnica的編輯Zachary Shahan兩年前預(yù)測為“蹺蹺板問題”，意味著在修正現(xiàn)有問題的過程中可能會引入新的問題，從而影響整體性能的提升。
為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，特斯拉采取了多種策略。馬斯克介紹說，“我們正在進(jìn)行仿真測試，使用影子模式運(yùn)行，并允許部分車輛在不啟用FSD功能的情況下運(yùn)行。這樣，我們可以通過影子模式比較新模型的駕駛行為和用戶的實(shí)際駕駛行為，從而揭示各個模型的優(yōu)缺點(diǎn)。”
此外，特斯拉利用其龐大的車隊(duì)規(guī)模，通過比較AI模型的預(yù)測行為和用戶實(shí)際駕駛行為之間的差異，來確定哪個模型表現(xiàn)更佳。然而，馬斯克強(qiáng)調(diào)，目前的主要限制不在于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，而在于測試AI模型的效率。他解釋說，“如何精準(zhǔn)地判斷新模型是否更出色，這是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。例如，某些路口的交通狀況極為復(fù)雜，而所有模型在簡單路況下都表現(xiàn)良好。為此，我們在美國選擇了數(shù)千個復(fù)雜路口，專門用于測試新模型的性能。”
另據(jù)ITBEAR科技資訊了解，馬斯克還透露，特斯拉目前尚未充分挖掘自動駕駛硬件Hardware 4的潛力，并計(jì)劃在今年晚些時候?qū)ζ溥M(jìn)行升級。這一舉措有望進(jìn)一步提升FSD系統(tǒng)的性能。
