Выпущена новая 30-минутная презентация от @aelluswamy, вице-президента Tesla по AI, в которой он рассказывает о FSD, AI и последних достижениях команды. Основные моменты презентации: • Автопарк Tesla может предоставлять 500 лет данных о вождении каждый день. Проклятие размерности: • 8 камер с высокой частотой кадров = миллиарды токенов за 30 секунд контекста вождения. • Tesla должна сжимать и извлекать правильные корреляции между сенсорными данными и управляющими действиями. Преимущество данных: • Tesla имеет доступ к "водопаду данных" — сотни лет коллективного вождения автопарка. • Использует умные триггеры данных для захвата редких крайних случаев (например, сложные перекрестки, непредсказуемое поведение). Качество и эффективность: • Извлекает только необходимые данные, чтобы эффективно обучать модели. Отладка и интерпретируемость: • Хотя система является end-to-end, Tesla все равно может заставить модель выводить интерпретируемые данные: 3D занятость, границы дороги, объекты, знаки, светофоры и т.д. • Запросы на естественном языке: спросите модель, почему она приняла то или иное решение. • Эти вспомогательные предсказания не управляют автомобилем, но помогают инженерам отлаживать и обеспечивать безопасность. Передовое гауссово сплошение Tesla (3D моделирование сцен): • Tesla разработала собственную, ультрабыструю систему гауссового сплошения для реконструкции 3D-сцен из ограниченных ракурсов камер. • Производит четкие, точные 3D-рендеры даже из нескольких углов камеры — гораздо лучше, чем стандартные подходы NeRF/сплошения. • Позволяет быстро визуально отлаживать среду вождения в 3D. Оценка и мировые модели: • Оценка — самая сложная задача: модели могут хорошо работать оффлайн, но проваливаться в реальных условиях. • Tesla создает сбалансированные, разнообразные наборы данных для оценки, сосредотачиваясь на крайних случаях — не только на легком вождении по шоссе. Представлен обученный мировой симулятор (генератор видео на основе нейронных сетей): • Может одновременно симулировать 8 видеопотоков от камер Tesla — полностью синтетически. • Используется для тестирования, обучения и обучения с подкреплением. • Позволяет вводить противоречивые события (например, добавление пешехода или автомобиля, который подрезает). • Позволяет воспроизводить прошлые неудачи для проверки новых улучшений модели. • Может работать вблизи реального времени, позволяя тестировщикам "водить" внутри симулированного мира. Что дальше: • Масштабировать сервис роботакси по всему миру. • Разблокировать полную автономию для всего автопарка Tesla. • Cybercab: транспортное средство следующего поколения на 2 места, разработанное специально для использования в роботакси, нацеленное на минимизацию транспортных расходов (дешевле, чем общественный транспорт). • Те же нейронные сети будут управлять гуманоидным роботом Optimus. • Та же система генерации видео теперь применяется к Optimus. • Система может симулировать и планировать движение для роботов, легко адаптируясь к новым формам. через Международную конференцию по компьютерному зрению (ICCV). Полная презентация:

Данные о безопасности под контролем Autopilot и FSD В третьем квартале 2025 года мы зафиксировали 1 аварию на каждые 6,36 миллиона миль, проеханных с использованием технологии Autopilot. Для сравнения, самые последние доступные данные от NHTSA и FHWA (с 2023 года) показывают, что в Соединенных Штатах происходила автомобильная авария примерно каждые 702,000 миль.