特斯拉公司是一家美国跨国汽车与清洁能源企业，总部位于得克萨斯州奥斯汀。2024年，其人工智能（AI）工作聚焦于两大旗舰产品：全自动驾驶（FSD）辅助驾驶系统和Optimus人形机器人。这些项目依赖于深度学习技术、定制硅片以及特斯拉车队的大规模数据，使该公司在应用AI领域占据重要地位，尽管仍面临持续的监管和技术挑战。
特斯拉的AI工作与OpenAI或Google DeepMind等纯软件公司不同，它将AI直接集成到物理产品中。该公司的策略强调端到端神经网络架构，即通过原始传感器输入直接生成驾驶或移动指令，而非依赖手工编码规则。这一策略既因其雄心而受到赞誉，也因在时间表上过度承诺而受到批评，这是特斯拉历史上的一个反复出现的主题。
全自动驾驶（FSD）开发
2024年，特斯拉继续部署FSD版本12，这标志着向单一端到端神经网络的转变，该网络基于客户车辆的数百万个视频片段进行训练。与早期版本使用独立的感知、预测和规划模块不同，FSD v12直接处理摄像头输入以生成转向、制动和加速输出。这种方法有时被称为“纯视觉”，依赖八个环绕摄像头，不使用雷达或激光雷达，这一设计选择使特斯拉区别于Waymo等竞争对手，后者使用激光雷达和高清地图。
特斯拉的FSD被归类为Level 2级驾驶辅助系统，需要驾驶员主动监督。2024年，该公司将FSD测试版项目扩展到更多用户，并在部分市场推出了监督版本，但未实现完全自动驾驶。该系统受到美国监管机构的审查，包括国家公路交通安全管理局（NHTSA），该机构调查了多起涉及FSD的事故。特斯拉的营销材料因在系统并非完全自动驾驶时使用“全自动驾驶”一词而受到批评，导致诉讼和召回。
尽管面临这些挑战，特斯拉报告称，2024年FSD测试版用户行驶了数十亿英里，提供了宝贵的训练数据。该公司还开始提供FSD订阅服务，在美国每月收费99美元，此外还有一次性购买选项。2024年10月，特斯拉发布了Cybercab，一款无方向盘的专用机器人出租车，计划于2026年生产，但分析师对该时间表表示怀疑。
Optimus人形机器人
特斯拉的Optimus，也称为Tesla Bot，是一款设计用于执行重复性或危险任务的人形机器人。它于2021年宣布，2022年首次演示，到2024年已推进多个原型。该机器人身高约5英尺8英寸，重约125磅，使用与特斯拉车辆相同的FSD计算机和神经网络软件，但针对双足运动和操作进行了调整。
2024年，特斯拉展示了Optimus原型行走、拾取物体以及在工厂环境中执行简单任务（如分类电池）的能力。该公司旨在先在自己的制造工厂使用Optimus，然后再销售给外部客户。马斯克表示，Optimus最终可能比特斯拉的汽车业务更有价值，但生产时间表仍然模糊。截至2024年底，Optimus尚未商业化，专家指出，人形机器人是一个新兴领域，存在重大技术障碍，包括功耗、灵巧性和安全性。
特斯拉的Optimus与Figure AI和Sanctuary AI等其他开发人形机器人的公司竞争，但特斯拉的优势在于其垂直整合，包括内部AI芯片和制造专长。然而，与FSD不同，Optimus尚未产生可观的收入或公开部署数据。
AI硬件与计算
特斯拉的AI工作依赖于定制硬件。该公司开发了全自动驾驶计算机，现已进入第二代（硬件3），并于2023年推出了硬件4，提供更高的处理能力和摄像头分辨率。2024年，特斯拉开始交付配备硬件4的车辆，尽管一些FSD功能最初仅限于硬件3。特斯拉还宣布了硬件5的计划，预计在2020年代中期推出，但细节仍然很少。
在训练方面，特斯拉运营着世界上最大的超级计算机之一，名为Dojo。Dojo专为训练基于视觉的AI神经网络而设计，使用特斯拉内部设计的定制D1芯片。2024年，特斯拉继续扩展Dojo，但也依赖Nvidia GPU进行部分训练工作负载。该公司报告称，其数据中心使用超过30,000个Nvidia A100或H100 GPU，使其成为全球最大的AI计算用户之一。
特斯拉的计算基础设施对于处理从其车队收集的大量视频数据至关重要，到2024年，车队车辆数量超过500万辆。这一数据优势是关键差异化因素，因为Waymo等竞争对手的车队规模较小，且更依赖仿真。然而，特斯拉对现实世界数据的依赖也意味着罕见或危险场景的代表性不足，这可能导致安全漏洞。
神经网络架构与训练
特斯拉的FSD和Optimus使用多种神经网络架构，包括残差网络和Transformer模型。该公司的训练方法涉及数据增强以模拟边缘情况，如不同光照或天气条件，以及课程学习以逐步引入更复杂的场景。特斯拉还采用强化学习技术，即网络因安全高效驾驶而获得奖励，但细节属于专有信息。
特斯拉AI的一个显著方面是其使用“鸟瞰视图”表示，即网络从摄像头输入构建环境的俯视地图。这是通过多头注意力机制实现的，该机制融合来自不同摄像头和时间步的信息。特斯拉的训练流程使用Adam优化器和学习率调度技术，这在深度学习实践中很常见，但该公司未发表广泛的技术论文，不像MIT CSAIL或斯坦福AI实验室等学术实验室。
特斯拉的AI团队包括来自OpenAI、Google DeepMind和主要大学的工程师，但该公司也面临高流动率。2024年，几位关键AI高管离职，包括Optimus负责人，尽管马斯克仍是这些项目的推动力量。
与竞争对手的比较
特斯拉的AI方法与自动驾驶领域的其他公司显著不同。Waymo是Alphabet的子公司，在多个美国城市运营机器人出租车服务，使用激光雷达、雷达和高清地图，并已实现更高水平的公开部署。Waymo的车辆在限定区域内完全自动驾驶，而特斯拉的FSD需要驾驶员监督，且尚未获准无人驾驶运营。特斯拉认为其纯视觉方法更具可扩展性和成本效益，但批评者指出，Waymo在现实运营中拥有更好的安全记录。
在人形机器人领域，特斯拉与Figure AI竞争，后者获得了OpenAI和微软的投资，以及Sanctuary AI，后者由微软支持。Figure的机器人Figure 01展示了使用大型语言模型的对话能力，而特斯拉的Optimus专注于物理任务。特斯拉的优势在于其制造规模和现有AI基础设施，但Figure和其他公司在2024年取得了快速进展。
特斯拉也与OpenAI和Anthropic等AI软件公司不同，后者专注于生成式AI和大型语言模型。特斯拉的AI是具身的，即它与物理世界交互，这带来了安全和可靠性方面的独特挑战。然而，特斯拉未发布其模型或开源其代码，限制了外部审查。
监管与安全问题
特斯拉的AI系统受到监管审查。2024年，NHTSA对FSD展开了多项调查，包括在一次涉及行人的事故后召回超过200万辆车辆以更新软件。该公司还面临消费者和股东的诉讼，指控马斯克关于FSD能力的声明误导了投资者。2023年，陪审团裁定特斯拉的Autopilot在一场致命事故中没有缺陷，但其他案件仍在审理中。
对于Optimus，安全标准仍在发展中。人形机器人尚未被特定法规覆盖，特斯拉也未发布详细的安全数据。该公司表示，Optimus将设计有安全功能，但缺乏独立验证。截至2024年，没有一款人形机器人实现广泛商业部署，特斯拉对Optimus的时间表仍不确定。
未来展望
特斯拉2024年的AI项目代表了对自动驾驶和机器人技术融合的押注。该公司的财务资源、数据优势和垂直整合提供了坚实基础，但技术和监管障碍仍然存在。马斯克有设定激进时间表的历史，2024年也不例外，他承诺的机器人出租车和Optimus生产被许多专家认为过于乐观。截至2024年底，特斯拉的AI工作尚未产生完全自动驾驶车辆或商业可用机器人，但它们继续推动应用AI的边界。
特斯拉的AI工作也对行业产生更广泛的影响。其端到端神经网络方法影响了其他自动驾驶开发者，其定制硅片的使用凸显了软硬件协同设计的重要性。无论特斯拉是否实现其目标，其AI项目已成为大规模具身AI可行性的测试案例。