【ITBEAR科技资讯】6月19日消息，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在2024年度股东大会上，深入探讨了当前特斯拉完全自动驾驶(FSD)技术面临的一项重大挑战。这一挑战早在两年前就被行业内部人士所预见，且可能对特斯拉无人驾驶出租车目标的实现产生影响。
马斯克指出，随着FSD系统的持续发展，如何准确评估不同的AI模型性能变得日益复杂。尤其是在行驶数千英里后仅需人工介入一次的情况下，对新模型性能的快速评估成为了一项艰巨任务。他坦言，每种AI模型都有其局限性，解决了一个问题可能又会引发新的问题，这就像是一个“跷跷板效应”。
据ITBEAR科技资讯了解，为了攻克这一难题，特斯拉正采取多元化策略。其中包括利用仿真测试和影子模式运行来进行模型评估。特斯拉会让部分车辆在不启用FSD功能的情况下运行，以便通过影子模式对比新模型的驾驶行为和用户的实际驾驶行为，从而揭示各个模型的优缺点。
此外，特斯拉还利用其庞大的车队规模，通过比较AI模型的预测行为和用户真实驾驶行为之间的差异，来更精确地评估模型的表现。马斯克强调，目前面临的主要限制并非训练数据不足，而是如何高效测试AI模型，以及如何精准地判定新模型的优越性。为此，特斯拉已在美国选定了数千个复杂路口，作为新模型性能的专项测试场地。
马斯克还透露，特斯拉的自动驾驶硬件Hardware 4尚未发挥其全部潜能，并计划在今年晚些时候进行升级操作。显而易见，解决这一“跷跷板问题”以及加速FSD模型的迭代更新，对于特斯拉实现全面无人驾驶和无人驾驶出租车服务的宏伟目标至关重要。
