特斯拉不仅仅是一家尖端电动汽车制造商，更是一家人工智能 (AI) 公司。事实上，其对 AI 的运用和愿景，是这家相对年轻得多的汽车制造商一跃成为行业领头羊，并在此过程中击败了拥有百年历史的汽车制造商的最大原因之一。
从工厂如何生产汽车到汽车如何在道路上行驶，特斯拉的 AI 是一切的核心。埃隆·马斯克甚至将特斯拉描述为“构建自主机器人的基础模型”，并指出，用于视觉和规划的先进 AI 是实现完全自动驾驶汽车甚至双足机器人的关键。
在本文中，我们将探讨特斯拉如何将人工智能融入其制造流程和车辆，包括其自动驾驶功能。我们还将探讨特斯拉对自动驾驶机器人出租车车队的宏伟愿景、其需求以及阻碍其发展的挑战。在整个过程中，我们将深入探讨特斯拉人工智能为何是公司战略的核心，以及它与其他汽车制造商的人工智能努力有何不同。
人工智能驱动的制造：特斯拉的“智能工厂”
我还记得，当特斯拉首次发布其超级工厂内部视频，看到机械臂将汽车逐个部件组装起来时，全世界都为之疯狂。这景象令人叹为观止，展示了人类智慧所取得的先进制造时代的成就。如果您不了解，请记住，特斯拉人工智能还指导着所有制造汽车的机器人。
这些人工智能驱动的机械臂可以学习并适应不同的任务，而无需不断重新编程。利用视觉数据，机器人可以精确定位零件、焊接接缝并涂抹粘合剂，并根据反馈进行实时调整。这意味着零件可以完美对齐，并且可以轻松地根据新车型重新配置流程。这体现了效率与灵活性的结合。
特斯拉超级工厂：AI驱动的流程
这意味着特斯拉对 AI 的应用早在其汽车上路之前就开始了——在工厂车间。该公司在所谓的“智能工厂”方面投入了大量资金，在这些工厂中，AI 和机器人技术可以简化生产流程。在特斯拉的超级工厂中，AI 驱动的系统可以监控和优化制造的诸多方面。
就像预测性维护一样，特斯拉使用 AI 来监控设备状况并预测故障。通过分析来自机器的传感器数据模式，AI 可以发出警报，告知机器人或传送带何时出现异常行为并可能需要维修。这使得特斯拉的高速生产线能够最大限度地减少中断——这对于每年生产超过一百万辆汽车至关重要。
特斯拉近期推出的“开箱制造”流程堪称人工智能制造的杰作。这项技术于特斯拉2023年投资者日正式推出，它指的是独立组装汽车的大型子模块，然后在最终组装时将它们组装在一起。这种模块化方法可以减少约40%的工厂占地面积，并将成本降低高达50%。特斯拉的计算机视觉人工智能（AI）在此发挥着关键作用，它能够协调这些并行装配线上的机器人和质量检测，帮助实现自动化、优化并确保质量和安全。
特斯拉机械臂在特斯拉超级工厂运行（图片：特斯拉）
值得注意的是，特斯拉甚至利用人工智能来提升其工厂的可持续性。Teslarati 的一份报告提到，内华达州超级工厂部署了一套基于人工智能的暖通空调控制系统，该系统管理着大部分供暖和制冷基础设施，从而优化了能源使用。这套人工智能驱动的系统显著降低了暖通空调的能源需求，甚至优化了整个制冷机组的闭环运行。结果：每年节省了数千兆瓦时的能源。
全行业AI转型：特斯拉领先
特斯拉并非唯一一家在制造业中运用AI技术的公司。其他汽车制造商也在其工厂中采用了类似的技术。例如，日产在其追滨工厂使用AI引导的自动导引车（AGV）高效地将零部件配送给工人，从而减少了对人工物料搬运的需求。宝马已将AI技术融入质量控制，利用机器学习比人眼更快地检测出油漆瑕疵或装配错误。整个汽车行业正在向AI驱动的生产迈进，以提高效率和安全性。
然而，特斯拉积极运用自动化和特斯拉AI系统——从机器人装配到预测分析和暖通空调控制——使其在所谓的AI制造革命中脱颖而出，成为领导者。
总而言之，特斯拉AI不仅仅是制造汽车。它还在幕后降低成本和能源消耗，使生产更加智能、更加环保。
但这并非特斯拉AI最有力、最显著的应用。这个称号无疑属于特斯拉的Autopilot自动驾驶仪。
特斯拉汽车自动驾驶：AI驾驭之路
在特斯拉汽车中，AI 真正掌控了驾驶座。每辆特斯拉汽车都配备了一套摄像头、传感器和强大的车载计算机，从而支持 Autopilot 和全自动驾驶 (FSD)（目前处于监督测试阶段）等功能。这些汽车本质上拥有一个不断从道路中学习的 AI 驾驶辅助系统。
特斯拉的方法在一个重要指标上独树一帜：特斯拉不像一些竞争对手那样使用昂贵的激光雷达传感器或高清地图，而是依赖于基于视觉的 AI 系统。这很像人类使用眼睛和大脑。
每辆特斯拉汽车上的八个环视摄像头为深度神经网络提供数据，该网络可以实时解读车辆周围环境。借助该系统，自动驾驶系统能够识别车道、车辆、行人、交通标志以及道路上几乎所有其他元素。为此，该网络基于特斯拉车队收集的数十亿英里驾驶数据进行训练，使系统能够应对各种场景。
特斯拉的这种人工智能方法的成果体现在 Autopilot 等功能上，Autopilot 可以使车辆保持在车道中央并与其他车辆保持安全距离，而 FSD Beta 则可以在城市街道上尝试复杂的操控。特斯拉最近因其完全自动驾驶的车辆交付给客户而登上头条新闻，一辆特斯拉汽车自主导航从特斯拉工厂驶向特斯拉买家的家中。
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AI增强道路安全
虽然这些系统尚未实现完全自动驾驶（特斯拉汽车目前处于 2 级自动驾驶，需要驾驶员保持专注），但它们已展现出令人印象深刻的性能。值得称道的道路安全数据凸显了这一点，特斯拉报告称，启用 Autopilot 后，每英里事故发生率显著降低。2024 年第三季度，启用 Autopilot 的特斯拉汽车每行驶 708 万英里才会发生一次事故，而美国普通驾驶员每行驶 67 万英里才会发生一次事故。即使未启用 Autopilot 的特斯拉汽车也表现得比平均水平更安全（每 129 万英里才会发生一次事故）。这表明 AI 驾驶辅助功能已经在减少事故发生并提高安全性。
埃隆·马斯克在看到相关数据后强调了这一点，他表示“Autopilot 是一项重大的安全改进”。特斯拉自动驾驶 AI 不断改进的原因之一是，它会从道路上行驶的每一辆特斯拉汽车中学习。该公司打造了一台名为 Dojo 的专用超级计算机，用于处理海量的真实驾驶数据。Dojo 可以使用特斯拉数百万英里行驶里程的视频数据训练特斯拉的深度学习模型，帮助人工智能更好地识别和应对突发事件。
特斯拉持续更新其模型，并通过无线软件更新将改进内容推送至车辆。这意味着所有特斯拉车主都能有效地为这个每月都变得更加智能的集体人工智能“大脑”做出贡献，并从中受益。据报道，到 2025 年中期，特斯拉车队的全自动驾驶 (FSD) 里程每天将增加约 1500 万英里——这一惊人的数据规模是目前其他汽车制造商无法比拟的。
特斯拉指出，基于视觉的驾驶数据的快速增长强化了其信念：“基于视觉，结合摄像头和人工智能，才是通往自动驾驶的正确途径。”
尽管取得了这些进步，但请不要忘记——特斯拉的全自动驾驶仍然被归类为“监督式”。
特斯拉自动驾驶AI：其不足之处
该系统可以引导汽车在城市街道、环形交叉路口和高速公路立交桥上行驶，但人类驾驶员必须随时准备接管车辆。特斯拉的AI曾出现过识别错误物体或做出错误决策的情况，尤其是在复杂的城市环境或恶劣天气下。一些极其不幸的事件提醒我们，即使是特斯拉的AI也尚未掌握道路驾驶的常识。
特斯拉不断迭代其AI模型（目前正在测试FSD Beta v12，马斯克表示它将使用端到端神经网络来提升性能）。不过，目前驾驶员必须双手握住方向盘。特斯拉的汽车可以通过AI“感知”，并能够在多种情况下实现自动驾驶，但真正的自动驾驶仍在研发中。
竞争对手的动态
其他汽车制造商正在为道路AI的发展走不同的道路。例如，Waymo（谷歌的自动驾驶部门）在其车辆中结合了人工智能、激光雷达和雷达。Waymo 的自动驾驶出租车已经在凤凰城和旧金山等城市完成了超过 1 亿英里的无人驾驶里程。通用汽车的 Cruise 部门也部署了人工智能驱动的无人驾驶出租车（直到 2023 年底因安全事故暂停运营）。梅赛德斯-奔驰等传统汽车公司已经推出了 3 级自动驾驶功能（允许汽车在特定条件下自动驾驶），但这些功能除了依赖人工智能之外，还需要依赖详细的地图和传感器。
谷歌自动驾驶部门 Waymo 的自动驾驶出租车上路（图片：Waymo）
相比之下，特斯拉的人工智能战略旨在打造一个更通用的纯视觉解决方案，并通过软件更新推广到数百万辆已上路的特斯拉汽车。这一大胆的愿景有望降低自动驾驶的成本，并使其更具可扩展性。然而，这也带来了一个更棘手的问题。正如特斯拉的人工智能工程师所说，他们正致力于通过视觉和神经网络，而非拼凑特定的传感器和预先绘制的路线，打造“完全自动驾驶的通用解决方案”。
好消息是——尽管道路漫长，但特斯拉似乎已在这条道路上稳步前进。
通往机器人出租车之路：特斯拉的自动驾驶雄心与挑战
在我早期从事新闻工作期间，我记得曾与优步创始人兼首席执行官特拉维斯·卡兰尼克一起出席。当他分享创办优步的愿景时，我立刻就明白了——汽车平均每天约有 80% 的时间处于闲置状态。
所以，如果有办法把你从A点送到B点，或许你永远都不需要拥有汽车了。简而言之，坐出租车就行。
埃隆·马斯克凭借特斯拉，将这一点向前迈进了一步——拥有汽车，并且使用出租车。
特斯拉的自动驾驶出租车目标
特斯拉在人工智能领域的更大目标是实现完全自动驾驶汽车，并形成一个自动驾驶出租车网络。用埃隆·马斯克的话来说，一旦特斯拉解决了自动驾驶问题，车主们就可以“轻轻一按”，让他们的特斯拉在不使用时，作为自动驾驶出租车赚钱。这是一个充满未来感的愿景：你只需点击特斯拉应用程序，就能召唤一辆无人驾驶的Model Y到你家门口，这辆车会在没有人类驾驶员的情况下，把你送到目的地。
理论上，这个特斯拉自动驾驶出租车网络可以抵消汽车拥有成本（你的汽车为你赚钱），并大幅提高汽车的利用率。马斯克声称，这可能会赋予特斯拉汽车“近乎无限”的价值，并彻底改变交通运输的经济性。
然而，现实并非如此简单。
即使是马斯克的铁杆粉丝（我就是这么想的）也会同意他臭名昭著的过度承诺的习惯。他对自动驾驶出租车的追求也不例外。马斯克在2019年曾做出著名预测，到2020年，特斯拉将有“超过一百万辆自动驾驶出租车上路”，并通过软件更新激活。
截至2025年，还没有一辆真正的自动驾驶出租车投入商业运营。
特斯拉确实在2023-2024年启动了一个小型试点项目，在德克萨斯州奥斯汀的有限区域内，有十几辆Model Y SUV作为自动驾驶出租车运营。马斯克现在表示，特斯拉将在2025年底前将这项服务推广到更多城市。但大胆承诺与现实之间的差距凸显了其核心挑战：
实现4/5级自动驾驶（无需人工干预的完全自动驾驶）极其困难。
这需要能够处理汽车可能遇到的所有场景的人工智能——而目前的系统尚未突破这一门槛。
那么，是什么阻碍了特斯拉实现其自动驾驶出租车的目标呢？
技术挑战
从技术角度来看，特斯拉的人工智能仍然会遇到一些无法可靠解决的极端情况。一些异常情况，例如坐在轮椅上的人追着鸭子过马路，或者一辆载着形状奇特货物的卡车，都可能使算法感到困惑。自动驾驶人工智能需要大量多样化的驾驶数据进行学习，而特斯拉数十亿英里的数据有时仍然不足以应对最奇怪的情况。
像大雪这样的低能见度条件、难以预测的人类行为、复杂的施工区域——这些都持续挑战着特斯拉的人工智能。马斯克指出，最终的难题类似于教会人工智能在动态环境中的常识和判断力，这是人类从生活经验中学习到的东西。特斯拉正押注于“预测性和生成性人工智能建模”等先进方法——让人工智能想象其他道路使用者未来可能的动作——以改进其决策能力。
监管挑战
这些都是仍在完善中的前沿人工智能技术。与此同时，监管部门的批准迫在眉睫。即使特斯拉的自动驾驶软件近乎完美，政府也需要确保其安全性，才能允许其大规模部署。
监管机构需要大量的测试数据和证据，证明自动驾驶特斯拉汽车在所有情况下都与人类驾驶员一样安全（甚至更安全）。在发生了一些备受瞩目的事故（涉及特斯拉的驾驶辅助系统和其他公司的自动驾驶出租车）之后，当局的谨慎态度是可以理解的。例如，在2023年末，通用汽车旗下的Cruise在一系列事故和安全隐患之后不得不停止其无人驾驶出租车的运营。
特斯拉自身也面临事故调查，这些事故可能与驾驶员过度依赖Autopilot有关。所有这些都营造了高度审查的环境。马斯克经常承认，监管延迟对于全面推广自动驾驶汽车来说是一个很大的未知数。
在某些地方，甚至还没有制定法律来界定自动驾驶出租车的责任和保险。简而言之，人工智能可能已经准备好90%，但社会要求在无人驾驶汽车问世之前，其可靠性必须达到99.999%。另一个挑战是公众的信任和认知。
要将如今特斯拉的人工智能从驾驶辅助系统转变为真正的司机，需要人们将自己的生命托付给人工智能。建立这种信任可能需要时间（以及数百万英里的安全运行）。特斯拉逐步改进FSD Beta并扩展其功能的渐进式方法，部分目的是为了逐步验证这项技术。
该公司的数据已经显示出潜在的安全优势，但要赢得监管机构和乘客的认可，需要在很长一段时间内实现近乎零的事故率。尽管面临重重障碍，特斯拉仍在继续朝着自动驾驶出租车的梦想迈进。该公司甚至公布了未来计划推出的专用“Cybercab”自动驾驶出租车（没有方向盘和踏板）的设计方案。
结论：特斯拉与人工智能的未来
从工厂车间到自动驾驶汽车，特斯拉人工智能正在彻底改变汽车的制造和驾驶方式。在制造业，人工智能帮助特斯拉以更高的效率、更精准、甚至更具可持续性地生产汽车，无论是通过发现装配线上的细微缺陷，还是通过降低工厂的能源消耗。
在道路上，特斯拉基于人工智能的自动驾驶仪 (Autopilot) 和全自动驾驶系统 (FSD) 正在重新定义驾驶，将驾驶任务逐步交给算法处理。数据显示，安全性有望提升，每次更新都使特斯拉的车辆更接近完全自动驾驶。最终的成果是，一支由特斯拉机器人出租车组成的车队能够自动接送乘客，这可能会彻底改变交通运输和特斯拉的商业模式。
但要实现这一目标，需要精通技术并保持耐心。特斯拉需要改进其人工智能，使其能够处理极端情况，并展现出类似人类常识的水平，并且必须让监管机构相信其自动驾驶汽车绝对安全。到那时，我们只有一件事是可以肯定的——特斯拉将继续将人工智能置于驾驶座上——无论是字面上还是比喻上——以实现自动电动交通。
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