面前，“端到端”时间仍是获取了国表里繁多主机厂和供应商的爱重开云kaiyun.com，展望在2025年会迎来更大爆发。有原理坚信，跟着时间的首先，“端到端”将在不久的将来重塑智驾方式。

从看法兴起到真切布局，“端到端”确凿仍是成为了车企近阶段在自动驾驶规模的重心责任。8月初，有媒体报说念称，小鹏汽车近期对自动驾驶部门进行了相应的组织架构调换，新设AI模子开辟、AI应用开辟、AI遵守开辟三大板块职能，旨在加快AI智商进化和组织AI化转型。无专有偶，6月蔚来也被曝重组了智驾团队，将感知和规控团队同一为大模子团队，而理念念汽车也在7月开辟了“端到端自动驾驶”实体组织，限度约200东说念主。

“‘端到端’接受神经麇集动作信息传递的桥梁，通过数据驱动完毕全局优化，表面上性能上限更高，不错更好地处理复杂场景，幸免了模块化系统中各部分孤苦优化可能带来的合座性能亏损，并具备诈欺数据闭环进行快速更新的智商，获取了国表里繁多主机厂和供应商的爱重，有望鼓动智能驾驶向更高等别的发展。”清华汽研院智能网联中心时间总监孙辉在接受采访时暗意，2024年仍是有一些企业声称在测试或量产“端到端”决策，展望在2025年会迎来更大的爆发。跟着时间的首先，坚信“端到端”将在不久的将来重塑智驾方式。

忽如整夜春风来，家家都上“端到端”

有的东说念主因为坚信才看见，举例特斯拉，而有的东说念主则因为看见了才坚信，举例近期公开“端到端”自动驾驶决策上车联想的一众车企。

其实“端到端”并不是一个新词，早在2016年，英伟达就提议接受单个神经麇集来完毕“端到端”的自动驾驶，但只完成了小限度的demo考据。直到跟着Transformer麇集架构和车端算力（冉冉可因循0.1B~1B级参数目麇集运行）的升迁，One Model的“端到端”决策才又重新回到东说念主们的视线中。

特斯拉成为了这一时期“第一个吃螃蟹的东说念主”。2023年8月，特斯拉在公布FSD V12版块时稳健告示引入了“端到端”时间。本年3月，特斯拉初始在北好意思地区大范围推送FSD V12。这套智驾系统的优秀发扬，让从业者和用户都赶紧感受到了智能化时间所带来的驾乘体验升迁，因此也在一定程度上鼓动了“端到端”自动驾驶时间途径在短期内造成了大范围的共鸣。

一样动作“端到端”时间的诚实拥护者，小鹏积极跟进，先是在本年1月30日提议往时将完毕“端到端”模子全面上车，随后在5月20日告示初始向用户推送基于“端到端”大模子的智能驾驶和智能座舱系统。到了7月30日，小鹏汽车官宣将向巨匠用户全量推送AI天玑系统XOS 5.2.0版块，同期提议在2024年四季度不错完毕“门到门”的智能驾驶，即居住小区泊车场到单元园区泊车场的高等别扶持驾驶。

其余企业也纷纷步履起来。4月，华为推出了接受“端到端”架构的ADS 3.0，并已搭载于6月上市的享界S9；在北京车展上，元帅启行展示了基于DeepRoute IO的“端到端”处理决策，商汤绝影则推出了面向量产的“端到端”自动驾驶处理决策“UniAD”；地平线在5月发布了SuperDrive全场景智能驾驶处理决策，使用了动态、静态、Occupancy三网合一的感知“端到端”架构；7月5日，理念念告示，向全量理念念AD Max用户推送“世界都能开”的无图NOA并发布基于“端到端”模子、VLM视觉讲话模子和世界模子的全新自动驾驶时间架构；7月27日，蔚来稳健发布智能驾驶时间架构，并暗意该时间架构在算法层升级引入了自研的蔚下世界模子的“端到端”架构。

原教旨界说的“端到端”仍在路上

挑升旨兴致的是，尽管“端到端”仍是被公以为自动驾驶时间发展的大趋势，但业界对其界说仍存有争议，一位国内一线智驾车企工程师以致在接受媒体采访时这么说说念：“咫尺为止，我莫得听到任何一家作念到了（原教旨界说下的）‘端到端’。莫得任何一家，包括特斯拉。”

对此，孙辉提议，“端到端”是一种通用的时间类别，字据不同应工具有不同的含义。咫尺行业内精深认同的“端到端”时间主要分为两类，一类是感知联想“端到端”，以多传感器数据为输入，行驶轨迹联想为输出，该途径袭取自BEV、OCC，有邃密的产业量产基础和较低的运行算力需求，是最主要的途径。第二类则是基于多模态大模子（VLM、MLM）的“端到端”，诈欺大讲话模子的常识底座，通过微调的表情顺应自动驾驶场景邻接和决策。孙辉指出，这类大模子由于参数目过大的原因，无法用于及时推理，但对corner case的邻接智商更强，决策更拟东说念主化，可动作灵验补充。

字据前不久发布的《端到端自动驾驶行业辩论讲解》（以下简称《讲解》)，在咫尺国内“端到端”时间途径的主要“玩家”中，商汤绝影和小鹏汽车跑得比较靠前。其中，小鹏的“端到端”大模子有三个构成部分，包括神经麇集XNet、规控大模子XPlanner和大讲话模子XBrain；而商汤绝影的“端到端UniAD”属于“模块化端到端”类型，与决策联想模子化的时间架构（即“两段式端到端麇集”）比较，不需要对感知数据进行综合和逐级传递，完毕了感知决策一体化和系统的都集优化。

不外，诚如上述车企工程师所说，确凿咫尺市面上统共的“端到端”时间都留有“兜底规矩”，也等于说，系统中的规控大部分仍是羼杂架构。“咫尺看来，‘兜底’瑕瑜常有必要的事情。”孙辉告诉记者，在“端到端”模子莫得达到充足可靠的时候，可能需要基于规矩的递次和“端到端”模子同期责任。一方面，这在资源分拨上是可行的，因为传统递次多依赖CPU资源，而端到端依赖GPU/NPU资源；另一方面，智驾研发企业并不稳当在莫得熟练基于规矩的递次之前，跳过该门直接接开辟“端到端”决策，这么会裁减系统的可靠性。他以为，“兜底规矩”或基于规矩的安全保险，将在很长的时辰内都是一个必备的模块，跟着时间的发展，其触发几率会握续裁减。

上车制约身分：可靠性、顺应性和及时性

尽管像孙辉所说，本年就仍是有一些企业声称在测试或量产“端到端”决策，展望在2025年会迎来更大的爆发。但关于咫尺的智能驾驶汽车企业而言，要完毕“端到端”的量产上车仍需濒临可靠性、顺应性和及时性等身分的制约。

在孙辉看来，企业会字据所依托的戒指器硬件采用合理的模子限度，其主要挑战在于当麇集限度受限时，如何考研出可靠性高、泛化智商好的模子。鉴戒其他规模的申饬，如接受大限度数据考研（如SAM）、熟练模子蒸馏、东说念主工反映的强化学习（RLHF）等，还需要行业内更多的探索尝试。

在这一流程中，数据和算力就成为了摆在车企面前的两浩劫题。理念念汽车总裁、总工程师马东辉在本年第一季度财报电话会上直言，特斯拉的“端到端”大模子需要多数的数据和考研算力，“这不是统共车企都有智商和资源作念到的”。

另一大挑战是“端到端”如何处理corner case。孙辉指出，在升级为大模子之前，旯旮场景对“端到端”算法来说依然是挑战，因为旯旮场景在数据中呈现出十分寥落的气象，很难被灵验学习。咫尺行业里的一种处理递次是单独添加标签，接受肖似Focal Loss的表情提高其孝顺，另一种则是接受合成数据来东说念主为制造旯旮场景用于学习。

“特斯拉在2021年和2022年年底的AI Day上分辩公布了BEV和Ocuupancy Network的时间架构，而国内车企初始OTA基于BEV/Occupancy Network的功能精深在2023-2024年，与特斯拉的研发进程差或者在1.5~2年。”《讲解》以为，参考前述追逐进程，国内自动驾驶公司的模块化“端到端”决策上车量产时辰可能会在2025年。

孙辉对此抱握交流的不雅点。“在已偶然间的基础上，或多或少地添加‘端到端’的决策具有较好的可行性，OTA时间也为后续握续更新奠定了基础。”孙辉暗意，跟着时间的首先，有原理坚信“端到端”将在不久的将来重塑智驾方式。

注：本文首发于《汽车纵横》杂志2024年9月刊“热门跟踪”栏目，敬请体恤。

图片：来自麇集

著作：汽车纵横

排版：汽车纵横开云kaiyun.com

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