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特斯拉AI副总裁米兰·科瓦奇辞职:九年领导FSD与Optimus机器人项目的告别

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Tesla AI VP Milan Kovac Resigns After 9 Years Leading FSD and Optimus Projects

特斯拉人工智能副总裁米兰·科瓦奇宣布辞职,结束了他在自动驾驶和机器人技术领域近十年的卓越贡献。作为推动特斯拉FSD全自动驾驶和Optimus机器人项目的关键人物,他的离开标志着特斯拉领导层的重要变动,同时也引发了业界对未来技术路线和挑战的广泛关注。

特斯拉作为全球电动汽车与自动驾驶领域的先驱,一直以来都备受瞩目,而米兰·科瓦奇在该公司九年的职业生涯更是持续推动着技术创新的前沿。从2016年加入特斯拉自动驾驶团队开始,科瓦奇便成为特斯拉FSD(全自动驾驶)技术发展的核心工程师之一,不断突破自动驾驶技术瓶颈,助力公司实现自动驾驶系统的商业化和实用化。作为比利时籍的工程师,科瓦奇不仅在技术层面展现出强大的实力,还在团队领导和项目管理方面表现出色,使得他能够驾驭从软硬件整合到产品大规模应用的各个复杂环节。科瓦奇的离开无疑给特斯拉带来了不小的冲击,特别是在当前自动驾驶和机器人技术飞速发展的关键时刻。许多人将此次变动视为特斯拉技术路线可能调整的信号,同时也引发了对后续领导者应对挑战能力的期待。特斯拉官方表示,接替科瓦奇职责的是同样核心的AI专家阿肖克·埃卢斯瓦米,他将同时负责FSD项目和Optimus机器人计划,确保公司战略的连续性。

回顾科瓦奇在特斯拉的关键贡献,不能不提他在自动驾驶硬件开发上的革命性突破。2016年,特斯拉发布了第二代Autopilot系统,科瓦奇主导了从第一代Autopilot代码向新的平台迁移的复杂过程。他面对各种技术难题,协调软硬件开发,优化系统性能和可靠性,奠定了系统稳定运行的基础。此后,科瓦奇更是参与设计和量产了特斯拉首款自研FSD芯片HW 3.0,为自动驾驶系统提供强大算力支撑,显著提升实时数据处理能力和环境感知精准度,这一硬件创新直接影响了车辆自动驾驶的响应速度和安全性。在团队协作方面,科瓦奇与另一位自动驾驶核心成员安德烈·卡帕西(OpenAI联合创始人)和阿肖克·埃卢斯瓦米并称“Autopilot三剑客”,共同推动特斯拉自动驾驶技术的迭代、升级和优化,形成了坚实的研发体系。除了自动驾驶领域,科瓦奇对特斯拉机器人项目Optimus的贡献也不容忽视。

Optimus是特斯拉试图打造的智能人形机器人,目标是应用于劳动密集型和危险环境,提升生产效率并解放人类劳动力。作为Optimus工程副总裁,科瓦奇从最初少有人关注的概念阶段,带领团队构建了完整的硬件及软件平台,实现了机器人从基础动作训练到复杂任务执行的跃进。他曾多次强调打造“硬件与软件的整合平台”的重要性,认为真正的突破必须从底层架构开始逐步积累。然而,科瓦奇与埃隆·马斯克之间并非始终顺畅。根据沃尔特·艾萨克森关于马斯克的传记披露,在2021年特斯拉AI日在发布准备阶段,由于科瓦奇技术演示幻灯片未能满足马斯克的期望,双方爆发了激烈的争执。马斯克批评幻灯片内容过于枯燥,可能无法吸引顶尖人才加盟特斯拉。

尽管如此,特斯拉其他高管出面调解,重新设计了演示内容,最终帮助科瓦奇成功完成展示,避免了关键人物的流失,这一事件也反映出特斯拉高强度的工作环境和马斯克高标准严要求的领导风格。科瓦奇在宣布离职时强调,家庭原因是其作出决定的主要动力。他坦言,长期异地工作让他无法兼顾家庭生活,选择回归家庭成为其优先考虑的事情。尽管离开,科瓦奇对特斯拉团队和马斯克保持高度支持和敬意,祝愿公司未来继续引领技术创新。业界普遍认为,科瓦奇的离职不仅是个人选择,更是高速发展行业中的常态变化。特斯拉过往多位关键技术人员和高管离开并未阻碍公司前行,反而激发了新人和团队的活力。

阿肖克·埃卢斯瓦米接手后能否继续推动FSD和Optimus项目的成功,将成为未来观察特斯拉人工智能战略实施的关键。与此同时,特斯拉自动驾驶技术正处于关键突破的阶段。公司致力于完善FSD系统的软件算法及硬件架构,推动机器人出租车服务的商业化落地,以及不断提升Optimus机器人的智能化水平和应用场景。科瓦奇作为连接这两大项目的桥梁,其远见与技术积累将为后继者提供宝贵的参考。整体来看,特斯拉在自动驾驶技术和智能机器人领域保持着独特的竞争优势,但面对激烈的市场竞争和技术难题,任何核心人物的变动都备受关注。米兰·科瓦奇九年贡献不仅塑造了技术基础,更推动了团队文化的建设。

未来特斯拉如何保持创新动力,确保技术路线稳定与高效执行,将直接影响电动汽车行业乃至全球自动驾驶及机器人技术的发展格局。随着人工智能和自动驾驶技术日益成熟,特斯拉依然是引领浪潮的重要角色。米兰·科瓦奇的辞职是一个时代的结束,也是新篇章的开始。业界将持续关注特斯拉团队重整后的表现,期待公司在自动驾驶安全性、功能丰富性及机器人多样化应用上再创新高,推动智能交通与智能制造的未来实现。

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