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馬斯克指出特斯拉FSD難題:優化背后隱藏新挑戰

來源: 責編: 時間:2024-06-19 15:35:56 111觀看
導讀6月19日消息,在特斯拉2024年的年度股東大會上,公司首席執行官埃隆·馬斯克(ElonMusk)揭示了一個困擾特斯拉完全自動駕駛(FSD)技術的關鍵難題。這一問題可能阻礙特斯拉實現無人駕駛出租車的宏偉目標,也驗證了業內專家兩年

6月19日消息,在特斯拉2024年的年度股東大會上,公司首席執行官埃隆·馬斯克(ElonMusk)揭示了一個困擾特斯拉完全自動駕駛(FSD)技術的關鍵難題。這一問題可能阻礙特斯拉實現無人駕駛出租車的宏偉目標,也驗證了業內專家兩年前的預測。XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

馬斯克指出,隨著FSD系統的持續進步,評估不同AI模型的優劣變得日益困難。特別是在行駛數千英里后僅出現一次需要人工干預的情況下,如何迅速判斷新模型的性能成為了一個巨大的挑戰。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,又引發另一個問題。”XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

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這一現象被Cleantechnica的編輯ZacharyShahan兩年前預測為“蹺蹺板問題”,意味著在修正現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。XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

為了應對這一挑戰,特斯拉采取了多種策略。馬斯克介紹說,“我們正在進行仿真測試,使用影子模式運行,并允許部分車輛在不啟用FSD功能的情況下運行。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際駕駛行為,從而揭示各個模型的優缺點。”XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

此外,特斯拉利用其龐大的車隊規模,通過比較AI模型的預測行為和用戶實際駕駛行為之間的差異,來確定哪個模型表現更佳。然而,馬斯克強調,目前的主要限制不在于訓練數據的數量,而在于測試AI模型的效率。他解釋說,“如何精準地判斷新模型是否更出色,這是一個技術挑戰。例如,某些路口的交通狀況極為復雜,而所有模型在簡單路況下都表現良好。為此,我們在美國選擇了數千個復雜路口,專門用于測試新模型的性能。”XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

另據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Hardware4的潛力,并計劃在今年晚些時候對其進行升級。這一舉措有望進一步提升FSD系統的性能。XFw28資訊網——每日最新資訊28at.com

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