最近，“端到端”在车圈火了！特斯拉基于“端到端”的FSDV12(都备自动驾驶)决策酿成的标杆示范效应，重复入华传奇，带动“蔚小理”等车企和华为、地平线等管事商纷繁转向，加码端到端自动驾驶时代。

所谓“端到端”，其实是来自深度学习中的认识，英文为“End—to—End(E2E)”，指通过一个AI模子，只有输入原始数据就可以输出最终效用。运用到自动驾驶鸿沟，意味着只需要一个模子，就能把录像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器网罗到的感知信息，养息成车辆宗旨盘的动掸角度、加快踏板的踩踏深度以及制动的力度等具体操作提醒，让汽车终了自动驾驶。用小鹏汽车首创东谈主何小鹏的说法，推崇得“很丝滑”，更像“东谈主类司机驾驶”。

此前，市面上绝大部分自动驾驶系统为传统模块化形态，即一个东谈主工和智能两分宇宙的混搭系统：感知依靠神经鸠合，缠绵适度则使用东谈主类手动联想的算法。这一系统的克己在于单干明确，发现颓势便于分模块查验、处理。但问题是，这种模块化的自动驾驶系统在相对苟简的驾驶任务上推崇可以，而在复杂的驾驶任务面前，其天花板不言而喻。就算是堪称遥遥最初的城市高阶智驾功能，也曾会有机械感，也会在汇入快速路、通过大型路口时宕机。

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商量到自动驾驶的中枢挑战是处理取之不尽的角落场景，以有限东谈主力处理无尽长尾问题的资本和时期难以磋议，数据化、模子化成为势必趋势。不外，端到端，相通是一个需要本分傅用心打磨的高难度时代活。

一方面，端到端需要海量高质地数据“投喂”锻真金不怕火。与大讲话模子可以在互联网上爬取海量笔墨数据用于锻真金不怕火不同，端到端智驾需要的视频数据赢得资本和难度极高。以特斯拉为例，面前其FSD累计学习的东谈主类驾驶视频片断特出2000万个，而这一限制的数据仅采集资本就需要50亿元至80亿元。

另一方面，端到端需要弘远算力的撑执。自动驾驶触及激光雷达、图像感知以及V2X车路协同等时代与处理决策。弘远的算力不仅故意于及时处理海量数据，裁减数据传输蔓延，还可更好地撑执面向聪敏城市、聪敏交通、高档别自动驾驶等全场景。但是，华为车BU、百度极越、蔚来、梦想、祯祥、长城、小鹏等国内企业算力增长面前均濒临较大瓶颈。

问题还在于，算力与数据的制约又会显耀影响算法的发展。固然国内学术界提议的端到端自动驾驶模子UniAD斩获2023年CPVR最好论文奖，为国内企业提供了可以参考的宗旨，但是在开环考证体系、小体量样本数据下开荒的UniAD，上车还需要一定时期的工程化校正和大限制数据锻真金不怕火。

此外，端到端会同期放大自动驾驶系统的上限与下限。因为端到端构建的是一个神经鸠合黑箱，在赢得更高上限的经由中让渡了一部分传统模块决策具备的可评释性。如安在自动驾驶系统中保留可评释性，将那些不应被最初的规章，比如别闯红灯，表征到神经鸠合中去，保证端到端能安全地落地运用、进化，也将是规控工程师们的伏击课题。

攀高珠峰有两条阶梯：一条是中国西藏的北坡，另一条是尼泊尔的南坡。无论接纳从南坡照旧从北坡攀高，最终都将到达磨灭个顶峰。这与面前自动驾驶的发展旅途有相似之处。固然面前还很难判定端到端即是自动驾驶的最优解或最终解X片，但这并不妨碍企业改进探索。毕竟端到端能够比传统模块化形态更好地处理顶点案例，何况代表了一种减少东谈主工编码依赖的更高效的想路。基于这个旅途，大要自动驾驶能够通往更高阶段。(本文开首：经济日报 作家：杨忠阳)