來源：驅動之家 

在特斯拉 2024 年年度股東大會上，CEO 埃隆 · 馬斯克承認了公司全自動駕駛系統(tǒng)（FSD）面臨的挑戰(zhàn)。

據(jù)了解，隨著系統(tǒng)的進步，評估 AI 模型性能的難度在增加，因為需要在行駛數(shù)千英里后才出現(xiàn)極少數(shù)需人工干預的情況。

馬斯克指出，改進一個模型可能解決一個問題，但同時可能引入新問題，這被稱為 " 蹺蹺板問題 "。

為應對這一難題，特斯拉采用多種方法，包括仿真測試和影子模式。

影子模式允許特斯拉比較啟用 FSD 功能的車輛與未啟用該功能的車輛的駕駛行為，以識別不同模型的優(yōu)缺點。

此外，特斯拉利用其數(shù)百萬輛汽車進行測試，比較 AI 模型的預測行為和實際駕駛行為，以評估模型表現(xiàn)。

馬斯克強調(diào)，目前的主要限制不是訓練數(shù)據(jù)量，而是測試 AI 模型的效率和判斷新模型是否更優(yōu)秀的能力。

特斯拉專注于測試復雜路口的性能，選擇了幾千個美國復雜路口進行針對性測試。

盡管存在挑戰(zhàn)，馬斯克透露，特斯拉尚未完全發(fā)揮其自動駕駛硬件 Hardware 4 的全部潛力，并計劃在今年晚些時候進行升級。

快速迭代 FSD 模型并解決 " 蹺蹺板問題 " 對特斯拉實現(xiàn)完全無人駕駛和無人駕駛出租車至關重要。