看过我们之前文章《特斯拉 CVPR 2026 演讲全文和详解：把自动驾驶，做成「所有机器人的基础模型」》的老粉，能从全貌上明白特斯拉FSD的总体逻辑。

但是，特斯拉FSD算法到底是怎么样的结构？FSD端到端到底怎么摆脱黑盒？怎么可解释？怎么可推理？特斯拉到底怎么看VLA的？特斯拉到底用了和需要多少算力来训练其模型？Ashok Elluswamy 在那个演讲中都没有透露。

不过，Vehicle 从 CVPR 2026 DriveX Workshop 里面找到了他们工程负责人Phil Duan (Tesla)名为Self-Driving at Scale with Foundation Models的演讲。这个演讲中我们找到以上问题的答案，Phil Duan毕竟是工程负责人，人家开发落地的，Ashok Elluswamy 估计领导当久了，宏观信息多点。

所以，本文对Phil Duan (Tesla)名为Self-Driving at Scale with Foundation Models的演讲结合其PPT给大家分享和科普以上答案。

端到端：一个函数

Phil Duan在演讲首先讲了一大堆FSD安全以及为什么规则模块化算法行不通等等背景，Vehicle老粉们都熟悉了，这里就不分享了，新粉可以看看之前文章。

整场演讲的核心公式，也是特斯拉从马斯克到Ashok整体的算法叙事故事：

特斯拉把自动驾驶从"一堆工程模块的拼装"，重写成了"一个视频基础模型的下一步动作预测问题"——和训练 GPT 是同一套方法论，只是把"下一个词"换成了"下一个方向盘和油门刹车"。

它和 LLM 的对应关系非常直白：输入进输出出端到端。

不过和LLM不同的是，现实世界的物理AI 闭环才是关键

不过，物理AI 模型不是"预测一次就完事"，而是以极高帧率不断地"看、动、世界变了、再看"。此外，真实世界比文本世界残酷得多，复杂度更高，还需要有考虑延时。

两大问题：算法黑盒和欺骗

一，维度诅咒（严重欠约束）

输入侧：大到离谱，8 路摄像头 × 36 Hz × 高分辨率。如果按标准做法（图片切 patch图像区域小块，然后tokenize），token 数是 "billions of billions"

Phil Duan在演讲中给了一个更好理解的参照：哪怕只取很短的一段视频，token 数也是"CLIP （对比语言-图像预训练）处理一张 224×224×3 图片"的 2000 倍以上

科普插入：CLIP 处理 224×224 图片时，按 16×16 切 patch 得到 196 个 token。乘以 2000 倍就是约 40 万 token。这还只是"短短一段"。而完整的驾驶上下文远不止如此。这就是为什么演讲说"必须发明极其复杂的方法把输入压缩到可管理的上下文长度"——视频 tokenizer / 时空压缩本身就是特斯拉的核心技术资产之一。

输出侧：小到离谱只有 2 个自由度：转向角 + 加减速度。

丰富的数据，你要推导出仅仅两个维度的运动，再到不让两者相撞，这简直是Massively underconstrained（严重欠约束）。

Phil Duan在演讲的PPT 底部放了四张图作为举例：夜间高速、雪地、浓雾、白天多车道，这四个图片在视觉上天差地别的世界，但是AI给出的标签是一模一样：< drive straight >前行。

这对算法来讲是灾难， 用监督学习的语言说：你的输入熵极高，输出熵极低。

模型的梯度只能通过"2 个数字的误差"回传给一个要理解整个世界的巨大编码器。这个时候模型可能会发现一条捷径（shortcut）："管它看到什么，我直行就好，大部分时候都对。"这就是典型的 shortcut learning / 捷径学习，模型达成了低 loss，却什么都没学会。

二，因果的相关（剔除伪相关）

Phil Duan在演讲中展示了一个路口画面的图片：人类只看"左转绿箭头"，但神经网络看到的是一大堆指示牌、背景里一堆绿灯、甚至远处还有"禁止驶入"标志。

在只有 2 个输出数字的监督信号下，模型凭什么知道"该看左转箭头，不该看背景那颗绿灯"？ 它完全可能学到"背景有绿色，那就可以走"这种伪相关的捷径。而这种伪相关在 99% 的情况下不会出错，只会在那个致命的 1%里要命。

怎么知道环境的输入和运动控制的因果？

针对这种物理AI的复杂度问题，特斯拉算法如何破解呢？

特斯拉算法核心解法：代理任务共训练（Multi-task Co-training）

这可能是大家最不了解特斯拉算法的一部分，大家PR文章看多了，一直理解FSD端到端里面为一个无法解释的大模型。

其实这是特斯拉方案里最"反直觉但最关键"的一步，他们并没有扔掉模块化时代的遗产，而是把它们降级成了训练时的辅助信号。

Phil Duan在演讲的PPT中一共列了 16 类代理任务：3D 几何、2D/3D 目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割、稠密深度、场景流与光流、OCR 与标志理解、图像分类、场景理解、视觉问答、定位与建图、未来帧预测、图像重建（+ 架构图里的全景分割、3D 占用、人体网格、关键点跟踪、文字识别）。

记住这些算法名词，关注Vehicle后续有空科普，这些辅助信号就构成了特斯拉算法的三层理解：

帮助梯度流过网络。 2 个数字的梯度太稀疏，撑不起一个巨大的视觉编码器。但"这个像素属于哪个物体""这个点离你多远""这个牌子写了什么"，这些任务提供的是每像素、每帧的稠密监督信号，梯度量级高出好几个数量级。

强迫模型形成正确的表征。 如果编码器的特征必须同时支持"预测 3D 占用"和"识别标志文字"，它就不可能只学到"画面偏亮就直行"这种捷径——因为那种特征无法完成分割和 OCR 任务。代理任务是防止捷径学习的正则化器。

这是把"因果"注入模型的方式。 让模型能读出"左转绿箭头"（OCR + 标志理解），它才有可能建立"绿箭头，可以左转"的正确因果，而不是"背景有绿色，走"。

更绝的是Phil Duan表示这些辅助信号的代理任务的指标不是目标。特斯拉不追求把每个代理任务的指标都刷到最高，那未必让最终模型更好。它们只需要"足够健康（healthy enough）"。特斯拉唯一该衡量的，真正部署的那个任务：驾驶。

这种逻辑直接推翻了整个学术界自动驾驶 benchmark 的评价逻辑（刷 nuScenes 检测 mAP、刷 occupancy mIoU）。在特斯拉的框架里，这些指标是训练手段，不是产品目标。

不过，当前基本上国内所有端到端的算法都在用这个方法论，差距只是谁用的好与不好，算法模块是不是组合好，端到端训练是不是拉齐。

拆解了算法背后，那么接下来护城河是什么？

护城河：数据引擎

Phil Duan在演讲中演示了特斯拉数据的指标，目前特斯拉大概约 700 万台的车队每日产生驾驶时长约 500 年，日常用的典型数据集>120 年驾驶时长、数百 PB，内部 dashboard 峰值1.05 亿个视频片段 / 148 年时长，FSD 累计里程刚突破 100 亿英里。

在特斯拉的数据集里面"边缘案例"这个概念被规模消解了。 行业里所有人都在谈边缘案例，都在建仿真器去合成罕见场景。但当你有 700 万台车时，任何边缘案例都是每天发生的日常。 单个人类司机一辈子见不到的场景，特斯拉每天都在收。

在演讲中Phil Duan表示，视频数据，如果随机采样，会有 90% 是完全没用，例如一个高速驾驶视频。

所以，数据不是越多越好，而是需要多样化。那么特斯拉如何从自己的数据大海里面捞出想要的数据？

特斯拉捞数据两个准则，一个是真正有意思的片段，也就是典型和稀少场景；另外一个是模型输出与人类司机操作不一致的片段。

模型输出与人类司机操作不一致的片段本质是 disagreement mining / hard example mining。

他的逻辑是：模型和人开得一样的地方，训练它没有信息增益；只有"模型想这么开，但人类实际那么开"的地方，才携带模型尚未掌握的知识。

所以，特斯拉等于用整个车队做了一个规模空前的主动学习（active learning）循环，每一台在路上跑 FSD 的客户车，都在为下一版模型自动标注"我哪里还不行"。

很多人问，这些数据采回来，车上只有摄像头，没有激光雷达，那么我们常年需要的 3D 占用、3D 检测的 Ground Truth 从哪来？

Phil Duan在演讲中透露的答案是离线自动标注（auto-labeling），特斯拉用一套云端没有算力约束的大模型对采集到的视频跑推理，生成 3D 真值，再用来监督车端模型。这就是特斯拉云端"教师模型（teacher model）教相机端模型"——知识蒸馏 + 离线重建，是纯视觉方案能拿到 3D 监督的关键工程。

这套理论如何泛化和移植到机器人？

如何泛化：互联网数据与 Optimus 数据

Phil Duan在演讲再次确认了，特斯拉会利用互联网上视频等知识数据+自有数据+推理能力来支持泛化。

在演讲中，Phil Duan举了一个"高速上的椅子"这个例子完美说明了问题：高速公路上出现一把椅子，车辆必须避开，但你不可能等到车队采集到足够多"高速上的椅子"样本才让模型学会。

而任何互联网视频、或 Optimus 实验室的室内数据里，椅子多得是模型只要知道什么是椅子，就能在高速上认出它。

这里，在演讲中有人提问了特斯拉对当前VLA（不知道VLA可用点击我们之前文章《一文看懂视觉语言动作模型（VLA）及其应用》）的看法。

Phil Duan回复"Language is means to an end."语言是一种（而非唯一）获得世界知识和推理能力的载体。其核心思想："真正重要的不是语言，是物理世界的知识 + 推理能力。"

如何保证安全：可验证奖励的强化学习

在本次演讲问答中，Phil Duan分享了特斯拉的端到端模型有由模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL）分别承担从人类驾驶数据学"通常怎么开"和用可验证奖励学"什么绝对不能做"来做，从而防止事故发生。

"可验证奖励（verifiable reward）" 是当下大模型后训练最热的概念（RLVR，Reinforcement Learning from Verifiable Rewards）——之所以在数学、代码上 RL 效果好，是因为答案对不对可以被程序自动判定，不需要人类打分。 "有没有撞到"恰好就是这样一个完美的可验证信号：在仿真或回放中，碰撞是几何上可判定的、无歧义的、可自动计算的。所以它可以被无成本地大规模用作 RL 的奖励函数。 这解释了为什么 Phil 说"bake in 非常直接（very straightforward）"。

现在不少辅助驾驶/自动驾驶公司在神经网络输出之后，会挂一个规则化的安全监控层（轨迹碰撞校验、多方案切换、fallback 到保守策略），这种"安全兜底层"后处理来确保模型输出的安全。

Phil Duan在演讲中回答是：特斯拉不做兜底这一层。"在测试/部署时，我们基本上就是依赖模型本身来做这件事。"

这在特斯拉的架构上是自洽的，如果你在输出端挂了一个规则兜底层，你就重新引入了"人类手写规则"，重新回到了 bitter lesson 的错误一侧，而且破坏了"同构算力 + 确定性延迟"的优势。

算力：30万卡

有了算法和数据，那么接下来就是算力的问题了，这次演讲Phil Duan

算是官方公布了特斯拉算力的发展和现状。拿H100 等效来衡量Tesla AI 训练算力：

2021 中 – 2023 初接近于零

2023 下半年开始阶梯式抬升

2024 年中约 90,000

2025 全年约 100,000 – 120,000

2026 年 3 月 约 140,000

2026 年 6 月 约 280,000（垂直跃升）

看来，特斯拉在 2026 年 Q2 算力卡直接翻倍，说明有一次大规模集群交付，加入AI时代的算力投资大潮。

总结：特斯拉算法

Ashok 讲的是特斯拉想去哪儿，Phil Duan 讲的是特斯拉怎么走到那儿。前者是叙事，后者是工程。对做行业内的人来说，后者更有用。

Phil Duan 这场演讲最反常识的地方在于：它把过去十年被行业抛弃的东西，又捡了回来。

感知、分割、检测、深度、光流、OCR——这些模块化时代的老任务，一个都没死。它们只是从"系统的骨架"变成了"训练的脚手架"。楼盖完了脚手架拆掉，但楼的形状是脚手架决定的。

这也是为什么"端到端 = 黑盒"这个流传最广的说法，其实是错的。FSD 内部有大量人类完全读得懂的中间表征，只是到了车上不再导出。不导出，不等于不存在。

最后留个问题给各位：如果代理任务才是端到端不塌的关键，那国内玩家和特斯拉的差距，到底是差在模型规模和算力，还是差在这十几个头选得对不对、训得齐不齐？ 欢迎评论区聊聊。

参考资料以及图片

CVPR 2026 Self-Driving at Scale with Foundation Models的演讲内容 - Phil Duan (Tesla)，

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       原文标题 : Ashok 没讲的，特斯拉工程负责人Phil讲了：FSD 算法结构、代理任务与 30 万卡