Tesla's "World Simulator" is here: 1 day to learn 500 years of human driving experience, Optimus Prime can share the same "brain"

特斯拉正在向外界展示其宏大 AI 敍事的最新一塊拼圖。該公司 26 日正式披露了一個名為 “世界模擬器” 的神經網絡系統，旨在為其自動駕駛和機器人項目打造一個無限逼真的虛擬訓練場。

根據特斯拉 AI 負責人 Ashok Elluswamy 的介紹和官方發佈的演示，該模擬器是一個完全由神經網絡構成的 “孿生世界”。它能夠基於真實世界的海量數據，以極高的保真度生成連續、多視角的虛擬駕駛場景。特斯拉稱，通過這種方式，其 AI 系統能在一天之內學習相當於人類 500 年駕駛時長的經驗。

這一進展的直接影響是，特斯拉可以大幅降低對真實道路測試的依賴，從而在更安全、高效的環境中評估和改進其 FSD（完全自動駕駛）系統。該模擬器不僅可以重現歷史上的危險場景並探索不同的應對策略，還能主動創造現實中極為罕見的 “長尾場景” 和對抗性測試，以挑戰 AI 的極限。

更重要的是，這套底層 AI 引擎和模擬平台具備通用性。特斯拉已表示，用於訓練汽車的 “世界模擬器” 同樣被用於訓練其 “擎天柱”（Optimus）人形機器人。這印證了馬斯克的終極設想：打造一個能夠理解並與物理世界互動的通用 AI，而汽車和機器人只是其不同的 “身體”。

模擬現實，AI 的無限試煉場

特斯拉的 “世界模擬器” 並非傳統的遊戲引擎，而是一個通過學習海量真實世界數據訓練而成的神經網絡。它的核心功能不是駕駛，而是預測——根據當前的車輛狀態和駕駛指令，實時生成 “下一秒世界會變成什麼樣” 的完整視覺畫面。

演示顯示，該系統可以一次性生成長達 6 分鐘、覆蓋 8 個攝像頭的逼真駕駛視頻，其細節還原度驚人。對於自動駕駛開發而言，它的威力體現在三個方面：

• 閉環評估： 新的 FSD 模型可以被直接放入這個虛擬世界中進行長期駕駛，以評估其綜合表現，無需承擔真實路測的風險和成本。
• 情景再現與修改： 開發者可以截取一段真實發生的危險場景，讓 AI 在模擬器中以多種不同方式重新應對，尋找最優解。
• 對抗性場景生成： 系統可以人為創造極端、罕見的危險情況，例如讓虛擬車輛做出不合常理的舉動，專門測試 AI 模型的穩健性和應急處理能力。

這個無限的虛擬試煉場，是特斯拉尋求其 FSD 和擎天柱項目實現跨越式發展的關鍵武器。

端到端架構：特斯拉的技術路線選擇

“世界模擬器” 的實現，與特斯拉在自動駕駛領域選擇的 “端到端”（End-to-End）技術路線密不可分。據華爾街見聞此前文章，行業主流方案是 “感知、預測、規劃” 三件套，各模塊獨立工作再拼起來，特斯拉認為斯拉認為這種方式接口複雜、難以優化。而 “端到端” AI 模型直接 “看” 到像素，“吐出” 駕駛指令，一步到位，整個系統可以被整體優化。這不僅是為了解決駕駛問題，更是為了在 AI 的 “苦澀教訓” 面前，站在可規模化擴展的正確一側。

這個網絡的輸入端是攝像頭捕捉的原始像素畫面及其他車輛傳感器數據，輸出端則直接是控制車輛的指令，如轉動方向盤的角度和加減速的力度。特斯拉認為，該路線具備根本性優勢：

• 消除信息損失： 在模塊化方案中，信息在不同模塊間傳遞時容易失真。例如，對於 “一羣雞似乎要過馬路” 和 “一羣鵝只是在路邊休息” 這兩種微妙的 “軟意圖”，端到端網絡能直接從像素中理解並做出不同決策（減速等待或繞行），而無需經過僵化的信息定義。
• 學習人類價值觀： 複雜的現實路況充滿了難以用代碼規則窮舉的權衡。端到端模型可以通過學習海量人類駕駛數據，在面臨類似 “是否要為避開水坑而短暫借用對向車道” 這類 “迷你電車難題” 時，做出更接近人類價值觀的判斷。
• 可擴展性與簡潔性： 這種架構被認為能更好地處理無窮無盡的 “長尾問題”，且計算架構統一，延遲更低，更符合 “強大的通用方法和海量算力最終將超越複雜的人工設計” 這一理念。

從數據瀑布到破解 “黑箱”

儘管優勢明顯，但端到端方案面臨兩大核心挑戰：海量數據的處理和系統的 “黑箱” 特性。

首先，一個安全的自動駕駛系統需要處理高維度輸入信息，特斯拉估計其輸入 token 總數高達 20 億個，而輸出僅為 2 個（轉向和加減速），這使其極易學到錯誤的 “相關性” 而非真正的 “因果性”。對此，特斯拉的解法是利用其車隊產生的 “瀑布式” 數據流，並建立一套複雜的 “數據引擎”，自動篩選出最罕見、最有價值的訓練樣本，通過海量高質量數據強行攻克難題。

其次，對於 “黑箱” 問題，即工程師難以理解 AI 決策過程的批評，特斯拉 AI 負責人 Ashok Elluswamy 回應稱，這個 “黑箱” 可以被打開。其神經網絡在輸出最終指令的同時，也能輸出可供人類理解的 “中間 token”，類似於 AI 的 “思考過程”。通過名為 “生成式高斯潑濺” 等技術，系統可以實時生成車輛周圍環境的 3D 模型，直觀展示 AI“看到” 和 “理解” 的世界。此外，系統還能用自然語言解釋其決策原因。

終局超越汽車：通用 AI 與市場疑慮

特斯拉的雄心顯然已超越汽車本身。這套為 FSD 打造的 AI 系統和 “世界模擬器” 被無縫遷移至擎天柱機器人項目，用於訓練機器人在物理世界中的導航與交互。這表明，特斯拉正在打造的是一套解決通用物理世界交互問題的底層 AI 引擎，汽車只是其第一個大規模應用載體。

然而，這一戰略路徑也引發了新的市場討論和投資者的疑慮。根據 X 上部分網友的評論，一些觀點認為，如果模擬技術發展到可以高度替代真實世界數據，理論上競爭對手無需擁有龐大的車隊，也能通過模擬足夠多的場景來追趕特斯拉。

也有用户指出，在關注宏大敍事的同時，特斯拉仍需解決當前產品中存在的 “幻影剎車” 等實際安全問題。

對投資者而言，特斯拉的估值已深度綁定其 AI 前景，而 “世界模擬器” 的公佈，既是其技術實力的最新展示，也使其未來的競爭格局和技術壁壘變得更加複雜和值得審視。