端到端大模型进入普及期，自动驾驶能否迎来终局？

“目前我们看到当下的城区NOA大部分还处于可用阶段，还没有达到好用的阶段。主要的问题还是在于通行效率低、行为不拟人。车企快速增加城市覆盖数量导致系统可用性下降，通过率低。真正好用的智驾2.0的系统，要提供拟人化的智驾体验。”地平线总裁陈黎明在近期举行的2024年中国汽车论坛上表示，2025年，自动驾驶将迎来ChatGPT时刻。

2023年初开始，特斯拉号称采用了完全端到端的大模型的V12版本FSD，引发了业界广泛的讨论；随后小鹏、蔚来等车企以及地平线、元戎启行等供应商公司接连宣布将部署基于端到端的智能驾驶系统。

近日，辰韬资本联合三方发布了《端到端自动驾驶行业研究报告》（下称“《报告》”），《报告》显示，在其访谈的30余位自动驾驶行业一线专家中，90%表示自己所供职的公司已投入研发端到端技术，大部分技术公司都认为难以承受错过这一次技术革命的后果。

轻舟智航联合创始人、CEO于骞认为，最近端到端的技术，使得智能驾驶技术的演进方向有一个比较明确的趋势。

公开资料显示，端到端是深度学习中的概念，指的是一个AI模型，只要输入原始数据就可以输出最终结果，比较典型的是大火的ChatGPT。端到端技术在自动驾驶上的应用，把原本感知、预测、规划等多个模型组合的架构，变成了“感知决策一体化”的单模型架构。通俗来说，过去自动驾驶路线就好比多个人开一辆车，而端到端技术是单人开车，更加接近真实的人类驾驶。

“端到端大模型是基于一个概率模型训练，它有一个问题是对于比较简单、比较容易描述的场景，往往它的输出没有那么精确，底线比较低；特斯拉在这块已经做得相当不错了，但是还没有完全解决这个问题。我们认为在目前缺乏足够数据的条件下，还是需要逐步实现端到端，一个模块、一个模块去替代，完成端到端的同时做好安全兜底，以这种比较坚实的工程基建和快速迭代的方式，能够一步步提升系统的性能上限，同时也能够保证系统性能的下限。”陈黎明表示。

赛可智能CTO于乾坤告诉记者，可以将端到端模型的智驾应用分为两个阶段：第一个阶段是two-model的方案，这是目前业界用得比较主流的一个方向，但two-model的方案因为中间存在显式的输出，必然会存在一些信息的损失，很难充分地利用好传感器的信息；第二阶段是one-model的方案，也就是一步到位的方案，目前已经有很多人在做前期的研究，也是更加接近AGI的方向，但这个方向难度比较高，预估要到3-5年之后才会得到一些规模化的应用。需要指出的是，目前不少车企在宣布“端到端”上车后，并未完全放弃传统的“规则控制”。

某车企的自动驾驶算法工程师表示，因为神经网络输出的结果具有一定的概率性，并不能保证输出的结果绝对安全。所以端到端大模型上车之后，规则方法仍然会有它存在的必要性。目前大部分基于端到端的智能驾驶系统，仍会通过一些规则方法对神经网络的输出做二次校验。

目前行业普遍认为，国内车企与特斯拉的研发进度差大概在1.5~2年。奇瑞汽车股份有限公司副总经理谷俊丽认为，要在商业模式上追赶特斯拉，必须形成产品的规模化。“当数据达到特斯拉级别的百万量级以上，通过对模型的强化训练，智驾可学习视频流，就能直接告诉司机驾驶的方向，像当下流行的ChatGPT一样。”谷俊丽表示。

和海外近乎一家独大的特斯拉相比，国内智能驾驶系统正处于百花齐放的阶段，不同车型、不同技术方案之间数据难以打通，给以数据驱动的端到端大模型带来一定的困难。

陈黎明表示：“我们目前遇到的困难是很多车型和传感器的架构、传感器的布置和采用等都在不断变化，我们虽然收集了很多数据，但这些数据不是高质量地积累起来，并且能够持续使用的，这是我们接下来不光是某个企业，而是整个行业要去探讨的问题。也就是说，主机厂和科技企业怎么能够协同起来解决这个问题，这是大家要共同探讨的。”

于乾坤也认为，目前端到端工程应用上面临着数据采集的完备性差、数据采集的复用性差、训练算力较低等问题。

(本文来自第一财经)

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