根据埃卢斯瓦米的阐述，目前大多数自动驾驶公司依赖的是模块化、传感器密集型系统，将感知、规划和控制三个环节彼此分离。而特斯拉则采取截然不同的方法—— 将这三个功能整合进一个统一的、持续训练的神经网络中。他解释道：“梯度信号从控制层一直反向传播至传感器输入层，从而实现对整个网络的全局优化。”

他指出，这种架构的优势在于可扩展性以及更贴近人类思维方式的推理能力。通过真实驾驶场景示例，他表示，特斯拉的 AI 能够学习并掌握细微的价值判断，例如决定是绕过路面积水，还是短暂驶入对向空车道以确保安全通行。“自动驾驶汽车无时无刻不在面对‘微型电车难题’，”埃卢斯瓦米写道，“通过在人类驾驶数据上进行训练，机器人得以学习与人类价值观相一致的行为准则。”

他还强调，该系统使 AI 能够理解复杂的意图判断，例如识别道路上的动物是准备穿越还是原地停留。这类细微行为若采用传统编程方式手动编码，难度极高。

埃卢斯瓦米坦言，这一技术路径仍面临巨大挑战。特斯拉的 AI 系统需处理来自多摄像头、导航地图及运动学数据的数十亿个“输入标记”（input tokens）。为应对如此庞大的数据量，特斯拉依托其全球车队构建了一个被称为“数据瀑布”的庞大资源池，每天产生的驾驶数据相当于 500 年的实际驾驶经验。随后，先进的数据管道会从中筛选出最具价值的训练样本。

为了提升神经网络的可解释性和可测试性，特斯拉开发了一系列专用工具。其中，“生成式高斯点阵渲染”（Generative Gaussian Splatting）技术可在毫秒级时间内重建三维场景，并无需复杂配置即可建模动态物体。此外，特斯拉自主研发的“神经世界模拟器”（neural world simulator）使工程师能够在高度逼真的虚拟环境中安全测试新的驾驶模型，并实时生成高分辨率、具备因果逻辑的响应。

埃卢斯瓦米最后表示，这一相同的神经网络架构未来也将应用于特斯拉人形机器人 Optimus。“这项工作最终将极大造福全人类，”他说道，并称特斯拉是“当前全球从事人工智能研究的最佳平台”。