近期，馬斯克在采訪中分享了對智能駕駛技術的獨特見解，引發(fā)行業(yè)廣泛關注。他指出，與道路系統(tǒng)最適配的智能駕駛技術是人工智能、數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡和攝像頭的有機結(jié)合。

馬斯克強調(diào)，全世界的道路系統(tǒng)是基于智能生物神經(jīng)網(wǎng)絡和眼睛的模式設計的，并非按照“從眼睛里發(fā)射激光”的設想構(gòu)建。這一觀點為智能駕駛技術發(fā)展指明了方向。

特斯拉副總裁陶琳也發(fā)文提及馬斯克上述言論，進一步凸顯了這一理念在特斯拉內(nèi)部的重要性。事實上，人工智能與數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡在智能駕駛領域的應用潛力巨大。神經(jīng)網(wǎng)絡能夠模擬人類大腦的學習與決策過程，使智能駕駛系統(tǒng)不斷優(yōu)化。攝像頭作為智能駕駛的“眼睛”，提供路況信息，讓系統(tǒng)做出準確決策。

近年來，特斯拉在智能駕駛領域不斷探索，其Autopilot和FSD功能不斷升級。正是基于人工智能、數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡和攝像頭的融合，讓車輛更好地適應復雜路況。如在日常行駛中，攝像頭實時捕捉道路畫面，傳輸給數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡進行分析處理，人工智能則根據(jù)分析結(jié)果做出駕駛決策，實現(xiàn)自動跟車、變道等功能。

不過，智能駕駛技術發(fā)展并非一帆風順。神經(jīng)網(wǎng)絡缺乏可解釋性，導致司機和乘客難以準確了解決策過程。并且，高端GPU短缺、數(shù)據(jù)傳輸帶寬瓶頸以及電力負擔等問題，也制約著人工智能訓練和智能駕駛技術進步。

但行業(yè)并未停下前進腳步。馬斯克透露，AI訓練主要使用英偉達硬件，特斯拉Dojo超算作為輔助，今年已投入約20億美元用于訓練。同時，包含1萬張英偉達H100的新算力集群也已上線。

在馬斯克等行業(yè)先鋒推動下，智能駕駛技術正朝著人工智能、數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡和攝像頭深度融合的方向發(fā)展。未來，這一技術有望為人們帶來更安全、便捷的出行體驗，重塑交通出行格局。