特斯拉世界模拟器ICCV亮相：端到端自动驾驶技术路线深度解析

特斯拉的世界模拟器在ICCV大会上正式发布，引领自动驾驶模拟技术进入新阶段。

这些视觉上极为逼真的驾驶场景，全部由先进模拟器动态生成，展示了人工智能在自动驾驶领域的突破。

该模拟器在今年计算机视觉顶级会议ICCV上首次亮相，由特斯拉自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy亲自深入讲解技术细节。

网友观看后反响热烈，认为这一模型技术卓越，展现了未来驾驶的无限可能。

世界模拟器生成多样化自动驾驶场景

除了初始展示的多场景驾驶视频，特斯拉的世界模拟器还能够为自动驾驶任务创建新的挑战性场景，以测试系统在极端条件下的性能。

例如，右侧车辆突然连续并线两条车道，闯入预设驾驶路径，模拟真实交通中的突发危险情况。

同时，AI可以在已有场景中执行自动驾驶任务，有效躲避行人和障碍物，提升系统的安全性和可靠性。

模型生成的场景视频，不仅可用于自动驾驶模型的训练和测试，还可以作为交互式电子游戏供人类体验，增强趣味性和实用性。

当然，除了驾驶相关应用，该模拟器对其他具身智能场景——例如特斯拉的擎天柱机器人——同样具有重要价值，推动通用人工智能发展。

特斯拉副总裁：端到端AI是自动驾驶的未来方向

在ICCV演讲中，特斯拉自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy详细揭秘了特斯拉FSD的技术架构，并在X平台上发布了文字版本供业界参考。

Ashok首先强调，端到端AI才是自动驾驶的未来发展方向，它能够从数据中直接学习复杂驾驶策略。

特斯拉采用端到端神经网络实现自动驾驶，该网络整合来自多个摄像头的图像、运动信号（如车速）、音频、地图等多元数据，直接生成车辆控制指令，简化系统流程。

与端到端方法相对的是模块化驾驶系统，后者依赖大量传感器，初期更易开发和调试，但端到端方法具有显著优势：

将人类价值观转化为规则极其困难，而从数据中学习则相对简单；

模块化方法中感知、预测和规划之间的接口定义模糊，而端到端方法中梯度从控制输出一直回溯到传感器输入，实现网络整体优化；

端到端方法易于扩展，以处理现实世界机器人的复杂和长尾问题；

端到端系统具有确定性延迟和同质计算特性，提升效率。

Ashok举例说明，例如车辆行驶中遇到前方路面积水，可选择直接驶过或借用对向车道绕行，这需要综合权衡安全性。

驶入对向车道通常危险，但在此特定场景中，视野开阔且对向车道无车，借用车道避开水坑是合理选择，体现了人类驾驶的灵活性。

这种权衡难以用传统编程逻辑表达，但对于人类驾驶员，观察后决策却相对简单，端到端AI正致力于模拟这种能力。

特斯拉解决端到端自动驾驶挑战的策略

端到端自动驾驶面临诸多挑战，其中之一是性能评估。特斯拉推出的世界模拟器正是为解决这一问题，提供闭环测试环境。

该模拟器使用特斯拉筛选的海量数据集训练，功能不是预测行动，而是根据当前状态和行动合成未来状态，实现动态模拟。

这些生成状态可与智能体或策略AI模型连接，以闭环方式运行，用于性能评估和优化。

同时，生成视频不仅用于评估，还可用于闭环大规模强化学习，以实现超越人类驾驶的表现。

除了评估，端到端自动驾驶还面临“维数灾难”，以及可解释性和安全性的挑战，需要高效数据处理和可靠推理。

在现实世界中，自动驾驶系统需处理高帧率、高分辨率、长上下文输入，以确保安全运行，这对计算能力提出高要求。

假设输入包括7个摄像头、36FPS、5百万像素、30秒场景画面，以及导航地图、运动数据、音频数据，总计约20亿输入Token，数据量巨大。

神经网络需学习正确因果映射，将20亿Token精简为2个输出（转向和加速），避免虚假相关性，这是巨大挑战，但特斯拉通过海量数据训练应对。

为此，特斯拉通过庞大车队，每日收集相当于500年驾驶数据，并用复杂数据引擎筛选高质量样本，确保训练效果。

使用此类数据训练，模型能获得高泛化能力，有效应对极端情况，提升自动驾驶的鲁棒性。

对于可解释性和安全性，如果车辆行为异常，端到端系统调试困难，但模型可生成可解释中间Token，用于推理和故障分析，增强透明度。

特斯拉的生成式高斯泼溅技术具有出色泛化能力，无需初始化即可建模动态物体，并能与端到端模型联合训练，提升场景理解。

所有高斯函数均基于量产车摄像头生成，确保实用性和可部署性，降低成本。

除了3D几何，推理还可通过自然语言和视频背景进行。该推理模型的小版本已在FSD v14.x中运行，逐步实现全场景智能。

端到端自动驾驶两大技术路线：VLA与世界模型之争

尽管端到端被视作自动驾驶未来，但业界在软件算法路线上存在VLA和世界模型之争，各有支持者。

以国内为例，华为和蔚来代表世界模型路线，元戎启行和理想选择VLA路线，也有厂商主张两者结合，以取长补短。

VLA支持者认为，该范式可利用互联网海量数据积累常识，理解世界；同时通过语言能力具备思维链，处理长时序数据推理，提升智能水平。

更尖锐观点指出，一些厂家因算力不足而避免使用VLA模型，但技术进步正逐步解决此问题。

世界模型倡导者坚持该路线更接近问题本质，如华为车BU CEO靳玉志认为“VLA路径看似取巧，难实现真自动驾驶”，强调物理建模的重要性。

特斯拉方案备受关注，因在自动驾驶发展中，马斯克决策一贯准确，其技术路线选择可能影响行业走向。

特斯拉选择VLA还是世界模型，将决定端到端自动驾驶技术路线的未来，这场历史性决战值得期待。

您更看好VLA，还是世界模型？欢迎参与讨论。

参考文献：

[1]https://x.com/Tesla/status/1982255564974641628

[2]https://x.com/aelluswamy/status/1981644831790379245