特斯拉“世界模拟器”来了：1天学习人类500年驾驶经验，擎天柱可共用同款“大脑”

十大品牌 2025年10月27日 21:35 4 admin

特斯拉正在向外界展示其宏大AI叙事的最新一块拼图。该公司26日正式披露了一个名为“世界模拟器”的神经网络系统，旨在为其自动驾驶和机器人项目打造一个无限逼真的虚拟训练场。

特斯拉“世界模拟器”来了：1天学习人类500年驾驶经验，擎天柱可共用同款“大脑”

根据特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy的介绍和官方发布的演示，该模拟器是一个完全由神经网络构成的“孪生世界”。它能够基于真实世界的海量数据，以极高的保真度生成连续、多视角的虚拟驾驶场景。特斯拉称，通过这种方式，其AI系统能在一天之内学习相当于人类500年驾驶时长的经验。

这一进展的直接影响是，特斯拉可以大幅降低对真实道路测试的依赖，从而在更安全、高效的环境中评估和改进其FSD（完全自动驾驶）系统。该模拟器不仅可以重现历史上的危险场景并探索不同的应对策略，还能主动创造现实中极为罕见的“长尾场景”和对抗性测试，以挑战AI的极限。

更重要的是，这套底层AI引擎和模拟平台具备通用性。特斯拉已表示，用于训练汽车的“世界模拟器”同样被用于训练其“擎天柱”（Optimus）人形机器人。这印证了马斯克的终极设想：打造一个能够理解并与物理世界互动的通用AI，而汽车和机器人只是其不同的“身体”。

模拟现实，AI的无限试炼场

特斯拉的“世界模拟器”并非传统的游戏引擎，而是一个通过学习海量真实世界数据训练而成的神经网络。它的核心功能不是驾驶，而是预测——根据当前的车辆状态和驾驶指令，实时生成“下一秒世界会变成什么样”的完整视觉画面。

演示显示，该系统可以一次性生成长达6分钟、覆盖8个摄像头的逼真驾驶视频，其细节还原度惊人。对于自动驾驶开发而言，它的威力体现在三个方面：

闭环评估：新的FSD模型可以被直接放入这个虚拟世界中进行长期驾驶，以评估其综合表现，无需承担真实路测的风险和成本。
情景再现与修改：开发者可以截取一段真实发生的危险场景，让AI在模拟器中以多种不同方式重新应对，寻找最优解。
对抗性场景生成：系统可以人为创造极端、罕见的危险情况，例如让虚拟车辆做出不合常理的举动，专门测试AI模型的稳健性和应急处理能力。

这个无限的虚拟试炼场，是特斯拉寻求其FSD和擎天柱项目实现跨越式发展的关键武器。

端到端架构：特斯拉的技术路线选择

“世界模拟器”的实现，与特斯拉在自动驾驶领域选择的“端到端”（End-to-End）技术路线密不可分。据华尔街见闻此前文章，行业主流方案是“感知、预测、规划”三件套，各模块独立工作再拼起来，特斯拉认为斯拉认为这种方式接口复杂、难以优化。而“端到端”AI模型直接“看”到像素，“吐出”驾驶指令，一步到位，整个系统可以被整体优化。这不仅是为了解决驾驶问题，更是为了在AI的“苦涩教训”面前，站在可规模化扩展的正确一侧。

这个网络的输入端是摄像头捕捉的原始像素画面及其他车辆传感器数据，输出端则直接是控制车辆的指令，如转动方向盘的角度和加减速的力度。特斯拉认为，该路线具备根本性优势：

消除信息损失：在模块化方案中，信息在不同模块间传递时容易失真。例如，对于“一群鸡似乎要过马路”和“一群鹅只是在路边休息”这两种微妙的“软意图”，端到端网络能直接从像素中理解并做出不同决策（减速等待或绕行），而无需经过僵化的信息定义。
学习人类价值观：复杂的现实路况充满了难以用代码规则穷举的权衡。端到端模型可以通过学习海量人类驾驶数据，在面临类似“是否要为避开水坑而短暂借用对向车道”这类“迷你电车难题”时，做出更接近人类价值观的判断。
可扩展性与简洁性：这种架构被认为能更好地处理无穷无尽的“长尾问题”，且计算架构统一，延迟更低，更符合“强大的通用方法和海量算力最终将超越复杂的人工设计”这一理念。

从数据瀑布到破解“黑箱”

尽管优势明显，但端到端方案面临两大核心挑战：海量数据的处理和系统的“黑箱”特性。

首先，一个安全的自动驾驶系统需要处理高维度输入信息，特斯拉估计其输入token总数高达20亿个，而输出仅为2个（转向和加减速），这使其极易学到错误的“相关性”而非真正的“因果性”。对此，特斯拉的解法是利用其车队产生的“瀑布式”数据流，并建立一套复杂的“数据引擎”，自动筛选出最罕见、最有价值的训练样本，通过海量高质量数据强行攻克难题。

其次，对于“黑箱”问题，即工程师难以理解AI决策过程的批评，特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy回应称，这个“黑箱”可以被打开。其神经网络在输出最终指令的同时，也能输出可供人类理解的“中间token”，类似于AI的“思考过程”。通过名为“生成式高斯泼溅”等技术，系统可以实时生成车辆周围环境的3D模型，直观展示AI“看到”和“理解”的世界。此外，系统还能用自然语言解释其决策原因。