特斯拉正在向外界展示其宏大AI叙事的最新一块拼图。该公司26日正式披露了一个名为"世界模拟 器"的神经网络系统，旨在为其自动驾驶和机器人项目打造一个无限逼真的虚拟训练场。 特斯拉披露了基于神经网络的"世界模拟器"，这是为其自动驾驶（FSD）和擎天柱机器人项目打造的 逼真虚拟训练场。它能生成连续、多视角的驾驶场景，实现AI在一天内学习相当于人类500年驾驶经 验，大幅降低真实路测依赖。模拟器可用于闭环评估、再现危险场景和创造极端"长尾"测试，是实现 端到端通用AI的关键。 模拟现实，AI的无限试炼场 特斯拉的"世界模拟器"并非传统的游戏引擎，而是一个通过学习海量真实世界数据训练而成的神经网 络。 它的核心功能不是驾驶，而是预测——根据当前的车辆状态和驾驶指令，实时生成"下一秒世界 会变成什么样"的完整视觉画面。 演示显示，该系统可以一次性生成长达6分钟、覆盖8个摄像头的逼真驾驶视频，其细节还原度惊人。 对于自动驾驶开发而言，它的威力体现在三个方面： 闭环评估： 根据特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy的介绍和官方发布的演示，该模拟器是一个完全由神经网络构 成的"孪生世界"。它能够基于真实世界的海量数据 ...

近日，上海向8家企业发放智能网联汽车示范运营证，小马智行作为获证企业之一，正式推出主驾无人的Robotaxi服务。这一进展不禁让人联想到 特斯拉在全球范围内推进的无人驾驶出租车计划。两者虽同属自动驾驶领域，但在技术路线、商业模式和落地策略上存在显著差异。 落地挑战：政策适配与规模瓶颈 小马智行紧密配合中国政策法规，通过示范运营证逐步扩大测试范围，但初期受限于车辆数量，可能出现高峰时段运力不足的问题。特斯拉面临 更复杂的全球监管环境，其技术需适应不同国家的交通规则，且需解决激光雷达与非激光雷达路线的争议。值得注意的是，小马智行目前聚焦"无 人出租车"单一场景，而特斯拉试图将私人用车与共享出行整合进同一生态系统。 技术路线：渐进式与跨越式 总体来看，小马智行代表了中国自动驾驶企业务实落地的风格，而特斯拉则延续了"颠覆式创新"的基因。未来竞争或将演变为两种技术路线的长 期博弈，而用户体验与安全记录的积累将成为关键胜负手。 小马智行的Robotaxi采用L4级自动驾驶方案，其系统以"预判能力"为核心卖点，例如能识别行人横穿意图并提前减速，更接近于人类驾驶员的决 策逻辑。这种技术路径强调对复杂城市场景的精细化处理，适合 ...