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特斯拉前高管卡帕西称 Waymo 无法复刻特斯拉横贯美国大陆自动驾驶行程

来源:汽车投诉网
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导读

1月4日消息,特斯拉前人工智能负责人卡帕西认为,Waymo无法复刻特斯拉FSD横贯美国大陆的自动驾驶行程。他指出,Waymo模块化技术路线在旧金山停电事故中暴露弊端,而特斯拉采用单一且全面的神经网络。卡帕西赞誉特斯拉这一成就意义非凡,不过此时他与马斯克关系紧张,马斯克曾批评其观点过时,虽有示好但卡帕西未有回归迹象。

内容由DeepSeek-R1模型生成

1 月 4 日消息,特斯拉前人工智能负责人安德里杰・卡帕西(Andrej Karpathy)认为,谷歌旗下的自动驾驶公司 Waymo 无法复刻特斯拉 FSD 近期完成的横贯美国大陆的自动驾驶行程。他着重指出,特斯拉采用的是端到端神经网络技术,而 Waymo 采用的是模块化系统 —— 这套系统曾在旧金山的一次停电事故中暴露出弊端。尽管不久前埃隆・马斯克曾批评他的观点“过时”,卡帕西仍对特斯拉达成的这一里程碑予以称赞。

此番言论发表于 12 月 31 日,而就在几天前,特斯拉首席执行官埃隆・马斯克还公开批评卡帕西对公司人工智能技术能力的理解“已然过时”。有用户在社交平台 X(原推特)上称,其不认为 Waymo 能完成类似的壮举,因为 Waymo 和特斯拉的方法存在差异。卡帕西对此予以肯定:“是的,完全正确,我的理解也是如此。”他认为,正是 Waymo 的模块化技术路线让其无法实现这一成就。

这一互动凸显了自动驾驶领域两大巨头的核心技术分歧。Waymo 的技术架构以高精地图、激光雷达传感器、5G 网络连接为基础,整套系统由多个协同工作的神经网络构成,是典型的模块化体系。而恰恰是这套架构,在旧金山的一次停电事故中暴露出脆弱性,当时交通信号灯全部失灵,高精地图无法实时匹配现实路况,导致多辆 Waymo 自动驾驶车辆陷入瘫痪。

与之相反,特斯拉正在研发一套单一且功能全面的神经网络。该网络可直接将摄像头采集的视觉信息转化为驾驶指令,这与卡帕西提出的“软件 2.0”理念一脉相承:即通过数十亿英里的人类驾驶数据训练人工智能,而非为每一种可设想的场景手动编写逻辑代码。

卡帕西对 FSD 这一成就赞誉有加,称其“意义非凡,因为横贯大陆自动驾驶从一开始就是自动驾驶团队的核心目标”。他回忆起过去的工作场景:“我们曾连夜开展马拉松式的行车片段审查会议”,分析自动驾驶过程中人工介入的情况,并制定方案以彻底杜绝这类情况的发生。

值得一提的是,这一里程碑达成之时,卡帕西与马斯克的关系正处于紧张状态。12 月初,马斯克对卡帕西同时称赞特斯拉和 Waymo 的系统做出了尖锐回应,称这位前人工智能主管的观点已经过时,还表示“特斯拉的人工智能软件已经比他 2022 年离开时先进了很多”。

IT 之家注意到,马斯克还曾向卡帕西公开示好,发文称“安德里杰,我失散已久的兄弟,让我们再携手共事吧!”,但卡帕西至今没有任何重返特斯拉的迹象。

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