【大纪元2023年10月25日讯】（大纪元记者玉山编译报导）埃隆·马斯克（Elon Musk）表示，特斯拉目前正在接近其FSD（Full Self Driving） 技术的“最后一步”。这个改变游戏规则的难题正是基于人工智能的“车辆控制”——汽车在实际驾驶环境中自我导航的能力。
毫无疑问，马斯克多年来一直承诺完全自动驾驶即将实现。不过，他在两年前也承认，自己并没有意识到自动驾驶会有多困难，当时他表示：“广义自动驾驶是一个难题……我没想到会这么难。”这一承认使得这一最新的大胆声明更加引人注目。我们真的已经到了最后阶段了吗？这与马斯克早些时候的声明一致，即下一版本的FSD将不再测试。
复杂问题简单化：车辆控制编码的演变
车辆控制在FSD系统中的作用至关重要。它使汽车能够根据周围环境决定执行转向、加速或制动等关键操作。汽车将从传感器和人工智能处理收集到的所有数据转化为运动。
目前，绝大部分致力于自动驾驶开发研究的公司，其目标主要集中在使车载计算机实时处理和分析摄像头、雷达、红外线等各种车载传感器收集到的路况信息。比照预先设定的方案，做出各种判断并操控汽车。由于实际道路上情况错综复杂，千变万化，使得编写自动驾驶的计算代码工作量巨大、复杂，而且无法应付复杂的实际路况。
然而，特斯拉FSD V12选择了另一条路径。马斯克的最新推文暗示了这方面的巨大飞跃。他表示特斯拉“将超过30万行C++控制代码减少约2个数量级”。通俗地说，特斯拉计划大幅简化车辆控制代码的复杂性——简化近一百倍。这表明特斯拉的车辆控制方法发生了重大演变，从传统编码过渡到更先进的机器学习或神经网络方法。
技术培训：局限性和未来前景
这种简化不仅意味着更少的代码，而且还意味着效率和可靠性的大幅提升。就好像特斯拉正在消除汽车与其驾驶环境之间对话中不必要的噪音，从而实现更平稳、更安全、更智能的驾驶。
尽管特斯拉正在努力实现这一愿景，但马斯克最近表示FSD V12令人兴奋，他也承认进展并非没有瓶颈。在同一条推文中，他表示：“我们目前的进展是训练计算受限，而不是工程师受限。”虽然这凸显了训练这些复杂的人工智能系统的密集计算需求，但它也巧妙地认可了特斯拉致力于克服这些障碍的决心。
完全自动驾驶的道路充满了复杂的挑战，很明显，特斯拉正在正面应对这些挑战。随着车辆控制被誉为FSD复杂拼图中的最后一块，特斯拉似乎比以往任何时候都更接近实现完全自动驾驶未来的目标。正如马斯克所暗示的那样，唯一的障碍是计算资源，而特斯拉一再表明它完全有能力克服这个问题。◇
责任编辑：钟义云
