来源：驱动之家
在特斯拉 2024 年年度股东大会上，CEO 埃隆 · 马斯克承认了公司全自动驾驶系统（FSD）面临的挑战。
据了解，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。
影子模式允许特斯拉比较启用 FSD 功能的车辆与未启用该功能的车辆的驾驶行为，以识别不同模型的优缺点。
此外，特斯拉利用其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。
特斯拉专注于测试复杂路口的性能，选择了几千个美国复杂路口进行针对性测试。
尽管存在挑战，马斯克透露，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。
