特斯拉首席执行官埃隆·马斯克近日在年度股东大会上谈到了困扰特斯拉完全自动驾驶（FSD）系统的重大难题。这一问题被称为“跷跷板问题”，业内人士两年前就曾推测它可能会阻碍特斯拉实现无人驾驶出租车的目标。
马斯克表示，随着FSD系统的不断进步，判断哪个AI模型更好的难度也在增加。当车辆行驶数千英里后才需要人工干预时，如何快速评估新模型的性能成为一个复杂的问题。因为一个模型解决了A问题，可能会带来B问题。
为了解决这个问题，特斯拉正在采取多种方式。首先，他们通过仿真测试和影子模式运行来对比不同模型的驾驶行为和用户行为之间的差异。其次，他们利用旗下数百万辆汽车的庞大数据库来比较AI模型的预测行为和用户实际驾驶行为之间的差异，以判断哪个模型表现更好。
马斯克承认目前最大的限制并不是训练数据，而是测试AI模型的效率以及如何巧妙地判断新模型是否更优秀。“例如，在没有复杂路口的良好道路上行驶时所有模型都表现良好。”他解释说，“因此我们专门在美国选取了几千个复杂路口进行测试。”
特斯拉自2013年开始研发自动驾驶辅助系统，并于2014年推出了Autopilot 1.0。此后，他们进行了四次升级，但仍然存在一些挑战需要解决。
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