6月19日消息，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。
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