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在特斯拉2024年年度股东大会上,马斯克承认了公司全自动驾驶系统(FSD)面临的挑战。
随着系统的进步,评估AI模型性能的难度在增加,因为需要在行驶数千英里后才出现极少数需人工干预的情况。
马斯克指出,改进一个模型可能解决一个问题,但同时可能引入新问题,这被称为“跷跷板问题”,为应对这一难题,特斯拉采用多种方法,包括仿真测试和影子模式。
此外,特斯拉利用数百万辆汽车进行测试,比较AI模型的预测行为和实际驾驶行为,以评估模型表现。马斯克强调,目前的主要限制不是训练数据量,而是测试AI模型的效率和判断新模型是否更优秀的能力。
尽管存在挑战,特斯拉尚未完全发挥其自动驾驶硬件Hardware 4的全部潜力,并计划在今年晚些时候进行升级。快速迭代FSD模型并解决跷跷板问题,对特斯拉实现完全无人驾驶和无人驾驶出租车至关重要。
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