特斯拉面临跷跷板问题马斯克称测试模型效率是关键

【太平洋科技资讯】特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在2024年的年度股东大会上谈到了困扰特斯拉完全自动驾驶(FSD)系统的重大难题。两年前，业内人士就曾推测这一“跷跷板问题”可能阻碍特斯拉实现无人驾驶出租车的目标。

马斯克表示，随着FSD系统不断进步，判断哪个AI模型更好变得愈发困难。因为当行驶数千英里后才出现一次需要人工干预的情况时，如何快速评估新模型的性能就成了难题。一个模型解决了A问题，却可能带来B问题，这使得评估AI模型的性能变得复杂。

为了解决这一问题，特斯拉正在采取多种方式。首先，特斯拉面临跷跷板问题马斯克称测试模型效率是关键通过仿真测试和影子模式运行，部分车辆不启用FSD功能，从而对比新模型的驾驶行为和用户行为，发现不同模型的优劣势。其次，特斯拉可以利用旗下数百万辆汽车的庞大数据库，比较AI模型的预测行为和用户实际驾驶行为之间的差异。

然而，目前最大的限制并不是训练数据，而是测试AI模型的效率。马斯克表示，如何巧妙地判断新模型是否更优秀仍需进一步研究。针对这一难题，特斯拉正在选取美国几千个复杂路口进行专门测试，以评估新模型的性能。

值得一提的是，马斯克还提到目前尚未完全发挥自动驾驶硬件Hardware4的全部潜能，计划将在今年晚些时候进行升级。这对于特斯拉的自动驾驶技术来说，无疑是一个积极的信号。

解决“跷跷板问题”以及快速迭代FSD模型将是特斯拉实现完全无人驾驶和无人驾驶出租车的重要挑战。特斯拉正在积极寻求解决方案，通过不断改进AI模型和提升硬件性能，以期在自动驾驶领域取得更大的突破。我们期待特斯拉能够为全球的交通安全和高效出行带来更多的创新和贡献。