1天學習500年人類駕駛經驗...特斯拉「世界模擬器」報到！

特斯拉26日揭露建立在神經網絡上的「世界模擬器」（world simulator），該技術爲其全自動輔助駕駛（FSD）和「Optimus」人形機器人計劃打造逼真的虛擬訓練場，大幅降低對道路實測的依賴，是特斯拉向外界展現其AI願景的最新一塊拼圖。

根據負責特斯拉人工智慧（AI）項目的艾魯斯瓦米（Ashok Elluswamy）的介紹和官方示範，這個模擬器是個完全由神經網絡構成的「孿生世界」，能根據真實世界的大量數據，以極高的真實度，生成連續、多視角的虛擬駕駛場景。特斯拉稱，透過這種方式，其AI系統能在一天內學習相當於人類500年的駕駛經驗。

這項進展的直接影響爲，特斯拉可大幅降低對道路實測的依賴，在更安全有效的環境中，評估並改進FSD系統。

更重要的是，這個AI引擎和模擬平臺具多種用途。特斯拉說，訓練汽車的「世界模擬器」也被用來訓練Optimus。這印證了馬斯克的終極願景，也就是打造一個能夠理解真實世界，並與之互動的通用AI，汽車和機器人只是AI的不同「身體」。

AI的無限試煉場

特斯拉「世界模擬器」的核心功能不是駕駛，而是預測，根據當前車輛狀態和駕駛指令，即時生成「世界下一秒樣態」的完整畫面。

特斯拉26日在X上發佈一分多鐘、由AI生成的示範影片顯示，該系統一次可生成長達6分鐘、涵蓋8個鏡頭的逼真駕駛影片。對自動駕駛的開發而言，它有三項本領。一是「封閉循環評估」，新的FSD模型可被直接放入虛擬世界中長期駕駛，以評估其綜合表現，無需承擔道路實測的風險和成本。

二是「情境再現與修改」，開發人員可截取真實發生的危險場景，讓AI在模擬器中以不同方式重新應對，尋找最佳解方；三是「對抗情境生成」，系統可創造極端、罕見的危險情況，專測試AI模型的強度和應急能力。

「端到端」架構

這個無限的虛擬設測場，是特斯拉在FSD和Optimus項目上大躍進的關鍵武器，而「世界模擬器」的實現，與特斯拉在自駕領域採用的「端到端」（End-to-End）技術密不可分。

業界目前對自駕技術的主流解方涉及「感知、預測、規劃」，三個要素各自獨立工作後，再進行整合。特斯拉認爲，這種方式的介面複雜且難以優化，反之，「端到端」架構可直接「看」到畫素，繼之「生出」駕駛指令，一步到位。

不過，特斯拉的這個戰略方法也引發投資人疑慮。一些觀點認爲，若模擬技術發展到可高度替代真實世界數據，理論上競爭對手無需擁有龐大車隊，也能通過模擬足夠的場景來追趕特斯拉。

也有用戶指出，特斯拉仍需解決當前產品存在的「幽靈煞車」（phantom braking）等實際安全問題。對投資人而言，特斯拉的估值已與其AI前景難以切割，世界模擬器的到來，儘管展現其技術實力，也使其未來的競爭格局和技術壁壘，變得額外複雜且值得審視。

特斯拉揭露「世界模擬器」，打造逼真虛擬訓練場，降低對道路實測的依賴，向外界展現其AI願景的最新一塊拼圖。路透