特斯拉不僅僅是一家尖端電動汽車製造商，更是一家人工智慧 (AI) 公司。事實上，其對 AI 的運用和願景，是這家相對年輕得多的汽車製造商一躍成為行業領頭羊，並在此過程中擊敗了擁有百年曆史的汽車製造商的最大原因之一。
從工廠如何生產汽車到汽車如何在道路上行駛，特斯拉的 AI 是一切的核心。埃隆·馬斯克甚至將特斯拉描述為“構建自主機器人的基礎模型”，並指出，用於視覺和規劃的先進 AI 是實現完全自動駕駛汽車甚至雙足機器人的關鍵。
在本文中，我們將探討特斯拉如何將人工智慧融入其製造流程和車輛，包括其自動駕駛功能。我們還將探討特斯拉對自動駕駛機器人計程車車隊的宏偉願景、其需求以及阻礙其發展的挑戰。在整個過程中，我們將深入探討特斯拉人工智慧為何是公司戰略的核心，以及它與其他汽車製造商的人工智慧努力有何不同。
人工智慧驅動的製造：特斯拉的“智慧工廠”
我還記得，當特斯拉首次釋出其超級工廠內部影片，看到機械臂將汽車逐個部件組裝起來時，全世界都為之瘋狂。這景象令人歎為觀止，展示了人類智慧所取得的先進製造時代的成就。如果您不瞭解，請記住，特斯拉人工智慧還指導著所有制造汽車的機器人。
這些人工智慧驅動的機械臂可以學習並適應不同的任務，而無需不斷重新程式設計。利用視覺資料，機器人可以精確定位零件、焊接接縫並塗抹粘合劑，並根據反饋進行即時調整。這意味著零件可以完美對齊，並且可以輕鬆地根據新車型重新配置流程。這體現了效率與靈活性的結合。
特斯拉超級工廠：AI驅動的流程
這意味著特斯拉對 AI 的應用早在其汽車上路之前就開始了——在工廠車間。該公司在所謂的“智慧工廠”方面投入了大量資金，在這些工廠中，AI 和機器人技術可以簡化生產流程。在特斯拉的超級工廠中，AI 驅動的系統可以監控和最佳化製造的諸多方面。
就像預測性維護一樣，特斯拉使用 AI 來監控裝置狀況並預測故障。透過分析來自機器的感測器資料模式，AI 可以發出警報，告知機器人或傳送帶何時出現異常行為並可能需要維修。這使得特斯拉的高速生產線能夠最大限度地減少中斷——這對於每年生產超過一百萬輛汽車至關重要。
特斯拉近期推出的“開箱製造”流程堪稱人工智慧製造的傑作。這項技術於特斯拉2023年投資者日正式推出，它指的是獨立組裝汽車的大型子模組，然後在最終組裝時將它們組裝在一起。這種模組化方法可以減少約40%的工廠佔地面積，並將成本降低高達50%。特斯拉的計算機視覺人工智慧（AI）在此發揮著關鍵作用，它能夠協調這些並行裝配線上的機器人和質量檢測，幫助實現自動化、最佳化並確保質量和安全。
特斯拉機械臂在特斯拉超級工廠執行（圖片：特斯拉）
值得注意的是，特斯拉甚至利用人工智慧來提升其工廠的可持續性。Teslarati 的一份報告提到，內華達州超級工廠部署了一套基於人工智慧的暖通空調控制系統，該系統管理著大部分供暖和製冷基礎設施，從而最佳化了能源使用。這套人工智慧驅動的系統顯著降低了暖通空調的能源需求，甚至最佳化了整個製冷機組的閉環執行。結果：每年節省了數千兆瓦時的能源。
全行業AI轉型：特斯拉領先
特斯拉並非唯一一家在製造業中運用AI技術的公司。其他汽車製造商也在其工廠中採用了類似的技術。例如，日產在其追濱工廠使用AI引導的自動導引車（AGV）高效地將零部件配送給工人，從而減少了對人工物料搬運的需求。寶馬已將AI技術融入質量控制，利用機器學習比人眼更快地檢測出油漆瑕疵或裝配錯誤。整個汽車行業正在向AI驅動的生產邁進，以提高效率和安全性。
然而，特斯拉積極運用自動化和特斯拉AI系統——從機器人裝配到預測分析和暖通空調控制——使其在所謂的AI製造革命中脫穎而出，成為領導者。
總而言之，特斯拉AI不僅僅是製造汽車。它還在幕後降低成本和能源消耗，使生產更加智慧、更加環保。
但這並非特斯拉AI最有力、最顯著的應用。這個稱號無疑屬於特斯拉的Autopilot自動駕駛儀。
特斯拉汽車自動駕駛：AI駕馭之路
在特斯拉汽車中，AI 真正掌控了駕駛座。每輛特斯拉汽車都配備了一套攝像頭、感測器和強大的車載計算機，從而支援 Autopilot 和全自動駕駛 (FSD)（目前處於監督測試階段）等功能。這些汽車本質上擁有一個不斷從道路中學習的 AI 駕駛輔助系統。
特斯拉的方法在一個重要指標上獨樹一幟：特斯拉不像一些競爭對手那樣使用昂貴的雷射雷達感測器或高畫質地圖，而是依賴於基於視覺的 AI 系統。這很像人類使用眼睛和大腦。
每輛特斯拉汽車上的八個環視攝像頭為深度神經網路提供資料，該網路可以即時解讀車輛周圍環境。藉助該系統，自動駕駛系統能夠識別車道、車輛、行人、交通標誌以及道路上幾乎所有其他元素。為此，該網路基於特斯拉車隊收集的數十億英里駕駛資料進行訓練，使系統能夠應對各種場景。
特斯拉的這種人工智慧方法的成果體現在 Autopilot 等功能上，Autopilot 可以使車輛保持在車道中央並與其他車輛保持安全距離，而 FSD Beta 則可以在城市街道上嘗試複雜的操控。特斯拉最近因其完全自動駕駛的車輛交付給客戶而登上頭條新聞，一輛特斯拉汽車自主導航從特斯拉工廠駛向特斯拉買家的家中。
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AI增強道路安全
雖然這些系統尚未實現完全自動駕駛（特斯拉汽車目前處於 2 級自動駕駛，需要駕駛員保持專注），但它們已展現出令人印象深刻的效能。值得稱道的道路安全資料凸顯了這一點，特斯拉報告稱，啟用 Autopilot 後，每英里事故發生率顯著降低。2024 年第三季度，啟用 Autopilot 的特斯拉汽車每行駛 708 萬英里才會發生一次事故，而美國普通駕駛員每行駛 67 萬英里才會發生一次事故。即使未啟用 Autopilot 的特斯拉汽車也表現得比平均水平更安全（每 129 萬英里才會發生一次事故）。這表明 AI 駕駛輔助功能已經在減少事故發生並提高安全性。
埃隆·馬斯克在看到相關資料後強調了這一點，他表示“Autopilot 是一項重大的安全改進”。特斯拉自動駕駛 AI 不斷改進的原因之一是，它會從道路上行駛的每一輛特斯拉汽車中學習。該公司打造了一臺名為 Dojo 的專用超級計算機，用於處理海量的真實駕駛資料。Dojo 可以使用特斯拉數百萬英里行駛里程的影片資料訓練特斯拉的深度學習模型，幫助人工智慧更好地識別和應對突發事件。
特斯拉持續更新其模型，並透過無線軟體更新將改進內容推送至車輛。這意味著所有特斯拉車主都能有效地為這個每月都變得更加智慧的集體人工智慧“大腦”做出貢獻，並從中受益。據報道，到 2025 年中期，特斯拉車隊的全自動駕駛 (FSD) 里程每天將增加約 1500 萬英里——這一驚人的資料規模是目前其他汽車製造商無法比擬的。
特斯拉指出，基於視覺的駕駛資料的快速增長強化了其信念：“基於視覺，結合攝像頭和人工智慧，才是通往自動駕駛的正確途徑。”
儘管取得了這些進步，但請不要忘記——特斯拉的全自動駕駛仍然被歸類為“監督式”。
特斯拉自動駕駛AI：其不足之處
該系統可以引導汽車在城市街道、環形交叉路口和高速公路立交橋上行駛，但人類駕駛員必須隨時準備接管車輛。特斯拉的AI曾出現過識別錯誤物體或做出錯誤決策的情況，尤其是在複雜的城市環境或惡劣天氣下。一些極其不幸的事件提醒我們，即使是特斯拉的AI也尚未掌握道路駕駛的常識。
特斯拉不斷迭代其AI模型（目前正在測試FSD Beta v12，馬斯克表示它將使用端到端神經網路來提升效能）。不過，目前駕駛員必須雙手握住方向盤。特斯拉的汽車可以透過AI“感知”，並能夠在多種情況下實現自動駕駛，但真正的自動駕駛仍在研發中。
競爭對手的動態
其他汽車製造商正在為道路AI的發展走不同的道路。例如，Waymo（谷歌的自動駕駛部門）在其車輛中結合了人工智慧、雷射雷達和雷達。Waymo 的自動駕駛計程車已經在鳳凰城和舊金山等城市完成了超過 1 億英里的無人駕駛里程。通用汽車的 Cruise 部門也部署了人工智慧驅動的無人駕駛計程車（直到 2023 年底因安全事故暫停運營）。梅賽德斯-賓士等傳統汽車公司已經推出了 3 級自動駕駛功能（允許汽車在特定條件下自動駕駛），但這些功能除了依賴人工智慧之外，還需要依賴詳細的地圖和感測器。
谷歌自動駕駛部門 Waymo 的自動駕駛計程車上路（圖片：Waymo）
相比之下，特斯拉的人工智慧戰略旨在打造一個更通用的純視覺解決方案，並透過軟體更新推廣到數百萬輛已上路的特斯拉汽車。這一大膽的願景有望降低自動駕駛的成本，並使其更具可擴充套件性。然而，這也帶來了一個更棘手的問題。正如特斯拉的人工智慧工程師所說，他們正致力於透過視覺和神經網路，而非拼湊特定的感測器和預先繪製的路線，打造“完全自動駕駛的通用解決方案”。
好訊息是——儘管道路漫長，但特斯拉似乎已在這條道路上穩步前進。
通往機器人計程車之路：特斯拉的自動駕駛雄心與挑戰
在我早期從事新聞工作期間，我記得曾與優步創始人兼執行長特拉維斯·卡蘭尼克一起出席。當他分享創辦優步的願景時，我立刻就明白了——汽車平均每天約有 80% 的時間處於閒置狀態。
所以，如果有辦法把你從A點送到B點，或許你永遠都不需要擁有汽車了。簡而言之，坐計程車就行。
埃隆·馬斯克憑藉特斯拉，將這一點向前邁進了一步——擁有汽車，並且使用計程車。
特斯拉的自動駕駛計程車目標
特斯拉在人工智慧領域的更大目標是實現完全自動駕駛汽車，並形成一個自動駕駛計程車網路。用埃隆·馬斯克的話來說，一旦特斯拉解決了自動駕駛問題，車主們就可以“輕輕一按”，讓他們的特斯拉在不使用時，作為自動駕駛計程車賺錢。這是一個充滿未來感的願景：你只需點選特斯拉應用程式，就能召喚一輛無人駕駛的Model Y到你家門口，這輛車會在沒有人類駕駛員的情況下，把你送到目的地。
理論上，這個特斯拉自動駕駛計程車網路可以抵消汽車擁有成本（你的汽車為你賺錢），並大幅提高汽車的利用率。馬斯克聲稱，這可能會賦予特斯拉汽車“近乎無限”的價值，並徹底改變交通運輸的經濟性。
然而，現實並非如此簡單。
即使是馬斯克的鐵桿粉絲（我就是這麼想的）也會同意他臭名昭著的過度承諾的習慣。他對自動駕駛計程車的追求也不例外。馬斯克在2019年曾做出著名預測，到2020年，特斯拉將有“超過一百萬輛自動駕駛計程車上路”，並透過軟體更新啟用。
截至2025年，還沒有一輛真正的自動駕駛計程車投入商業運營。
特斯拉確實在2023-2024年啟動了一個小型試點專案，在德克薩斯州奧斯汀的有限區域內，有十幾輛Model Y SUV作為自動駕駛計程車運營。馬斯克現在表示，特斯拉將在2025年底前將這項服務推廣到更多城市。但大膽承諾與現實之間的差距凸顯了其核心挑戰：
實現4/5級自動駕駛（無需人工干預的完全自動駕駛）極其困難。
這需要能夠處理汽車可能遇到的所有場景的人工智慧——而目前的系統尚未突破這一門檻。
那麼，是什麼阻礙了特斯拉實現其自動駕駛計程車的目標呢？
技術挑戰
從技術角度來看，特斯拉的人工智慧仍然會遇到一些無法可靠解決的極端情況。一些異常情況，例如坐在輪椅上的人追著鴨子過馬路，或者一輛載著形狀奇特貨物的卡車，都可能使演算法感到困惑。自動駕駛人工智慧需要大量多樣化的駕駛資料進行學習，而特斯拉數十億英里的資料有時仍然不足以應對最奇怪的情況。
像大雪這樣的低能見度條件、難以預測的人類行為、複雜的施工區域——這些都持續挑戰著特斯拉的人工智慧。馬斯克指出，最終的難題類似於教會人工智慧在動態環境中的常識和判斷力，這是人類從生活經驗中學習到的東西。特斯拉正押注於“預測性和生成性人工智慧建模”等先進方法——讓人工智慧想象其他道路使用者未來可能的動作——以改進其決策能力。
監管挑戰
這些都是仍在完善中的前沿人工智慧技術。與此同時，監管部門的批准迫在眉睫。即使特斯拉的自動駕駛軟體近乎完美，政府也需要確保其安全性，才能允許其大規模部署。
監管機構需要大量的測試資料和證據，證明自動駕駛特斯拉汽車在所有情況下都與人類駕駛員一樣安全（甚至更安全）。在發生了一些備受矚目的事故（涉及特斯拉的駕駛輔助系統和其他公司的自動駕駛計程車）之後，當局的謹慎態度是可以理解的。例如，在2023年末，通用汽車旗下的Cruise在一系列事故和安全隱患之後不得不停止其無人駕駛計程車的運營。
特斯拉自身也面臨事故調查，這些事故可能與駕駛員過度依賴Autopilot有關。所有這些都營造了高度審查的環境。馬斯克經常承認，監管延遲對於全面推廣自動駕駛汽車來說是一個很大的未知數。
在某些地方，甚至還沒有制定法律來界定自動駕駛計程車的責任和保險。簡而言之，人工智慧可能已經準備好90%，但社會要求在無人駕駛汽車問世之前，其可靠性必須達到99.999%。另一個挑戰是公眾的信任和認知。
要將如今特斯拉的人工智慧從駕駛輔助系統轉變為真正的司機，需要人們將自己的生命託付給人工智慧。建立這種信任可能需要時間（以及數百萬英里的安全執行）。特斯拉逐步改進FSD Beta並擴充套件其功能的漸進式方法，部分目的是為了逐步驗證這項技術。
該公司的資料已經顯示出潛在的安全優勢，但要贏得監管機構和乘客的認可，需要在很長一段時間內實現近乎零的事故率。儘管面臨重重障礙，特斯拉仍在繼續朝著自動駕駛計程車的夢想邁進。該公司甚至公佈了未來計劃推出的專用“Cybercab”自動駕駛計程車（沒有方向盤和踏板）的設計方案。
結論：特斯拉與人工智慧的未來
從工廠車間到自動駕駛汽車，特斯拉人工智慧正在徹底改變汽車的製造和駕駛方式。在製造業，人工智慧幫助特斯拉以更高的效率、更精準、甚至更具可持續性地生產汽車，無論是透過發現裝配線上的細微缺陷，還是透過降低工廠的能源消耗。
在道路上，特斯拉基於人工智慧的自動駕駛儀 (Autopilot) 和全自動駕駛系統 (FSD) 正在重新定義駕駛，將駕駛任務逐步交給演算法處理。資料顯示，安全性有望提升，每次更新都使特斯拉的車輛更接近完全自動駕駛。最終的成果是，一支由特斯拉機器人計程車組成的車隊能夠自動接送乘客，這可能會徹底改變交通運輸和特斯拉的商業模式。
但要實現這一目標，需要精通技術並保持耐心。特斯拉需要改進其人工智慧，使其能夠處理極端情況，並展現出類似人類常識的水平，並且必須讓監管機構相信其自動駕駛汽車絕對安全。到那時，我們只有一件事是可以肯定的——特斯拉將繼續將人工智慧置於駕駛座上——無論是字面上還是比喻上——以實現自動電動交通。
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