七风哥哥
06-23
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特斯拉前 AI 负责人警告：别信自动驾驶已攻克
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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>自动驾驶研发至 2022 年的前人工智能负责人安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）警告称，切勿轻信自动驾驶问题已解决，或全自动驾驶汽车即将普及。作为人工智能领域备受尊敬的领导者，卡帕西的观点引发业界关注。</p><p>二、技术先驱的行业轨迹</p><p>2017 年，马斯克从 OpenAI 挖走卡帕西，后者迅速掌舵特斯拉 AI 团队，主导 Autopilot 和完全自动驾驶（FSD）的神经网络开发。2022 年离开特斯拉后，他于 2023 年短暂回归 OpenAI，随后创立 AI 教育公司 Eureka Labs。这位斯洛伐克裔加拿大计算机科学家被公认为顶尖计算机视觉专家，更开创了特斯拉纯视觉自动驾驶路线。</p><p>三、从 “完美演示” 到现实鸿沟</p><p>卡帕西在本周 Y Combinator AI <a href=\"https://laohu8.com/S/02221\">创业</a>学校活动中分享了一段经历：2013 年，他乘坐当时<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>自动驾驶公司（现 Waymo）的车辆在帕洛阿尔托行驶 30 分钟，全程零人工干预。“那时我以为自动驾驶即将落地，毕竟演示太完美了。” 但 12 年后的今天，行业仍在攻克自动驾驶难题。</p><p>尽管 Waymo 目前在加州、亚利桑那州和得州运营超 1000 辆无人车，每周为付费用户完成数十万次自动驾驶出行，卡帕西指出：“路上的 Waymo 看似无人驾驶，实则仍依赖大量<a href=\"https://laohu8.com/S/002692\">远程</a>操控和人工介入。” 据他透露，当车辆陷入困境时，远程人员会发送指令干预 —— 这与 Waymo 已确认的部分远程操作机制吻合，但具体干预频率尚不明确。</p><p>四、AI 落地的时间维度：以 “十年” 为单位</p><p>“软件难题需要时间，AI 代理（如自动驾驶系统）的成熟不是‘今年’的事，而是‘这十年’的事。” 卡帕西强调，即便行业终将攻克自动驾驶，也需正视技术迭代的漫长周期。他以 Waymo 为例：“我们尚未宣布成功，但现阶段已明确方向，只是过程比预想更久。”</p><p>五、与特斯拉 “Robotaxi” 的微妙呼应</p><p>值得玩味的是，卡帕西发声恰逢特斯拉本周末推出 “Robotaxi” 服务。这与马斯克 “自动驾驶已解决” 的论调形成鲜明对比。</p><p>据披露，特斯拉 Robotaxi 不仅如 Waymo 般依赖远程操控，前排乘客座还需安排员工随时按下急停按钮。Electrek 分析指出，这本质是 “FSD 公开测试版 —— 只是将监督司机从驾驶座移到了副驾”。在 Waymo 加速扩张的背景下，特斯拉此举更像是为兑现多年前的承诺而进行的 “舆论造势”。</p><p>六、技术瓶颈：从数据到安全的鸿沟</p><p>评论区观点指出，马斯克团队忽视了驾驶认知的复杂性：“开车时感觉简单，仿佛无需过多思考，但实际涉及的逻辑远不止车道保持和过弯控速。” 特斯拉试图通过 “ brute force（暴力枚举）” 比对历史场景来替代人类推理，却陷入技术路径偏差。</p><p>数据显示，特斯拉 FSD 目前每数百英里就会出现关键脱机（critical disengagement），而真正的 L4 级系统需达到数万英里的安全间隔。业内预计，实现这一目标至少还需数年。</p><p>结语：从 “技术炫技” 到 “安全落地”</p><p>卡帕西作为特斯拉视觉方案的缔造者，其警示揭示了行业真相：自动驾驶的终极目标并非靠 “演示噱头” 达成，而是需要突破感知算法、边缘场景处理和系统冗余设计的多重瓶颈。当资本热潮退去，技术务实主义或许才是推动行业前行的真正引擎。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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