隨著智能化、信息化浪潮在全球汽車工業(yè)中的深入，消費者對智能駕駛功能的需求顯著上升。智能化水平也成為購車時的重要考慮因素之一，尤其是很多年輕消費者在選擇汽車時將“智能化”作為決策核心。智能化在購車決策中的重要性日益凸顯，這也促使眾多汽車制造商加快了智能化技術(shù)的研發(fā)和工程投入，未能跟上智能化步伐的汽車品牌可能會逐漸失去市場競爭力，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展已然進(jìn)入關(guān)鍵階段，其中端到端概念的提出，也讓自動駕駛技術(shù)之路更加地清晰明了。

汽車智能化與自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展

1.1 汽車智能化：從技術(shù)革新到市場需求

自2020年起，全球汽車市場進(jìn)入了一個智能化和電動化并行發(fā)展的階段。據(jù)甲子光年的市場調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，消費者對自動駕駛技術(shù)、智能座艙、OTA升級等智能化功能的需求大幅提升，尤其是年輕消費者，更加注重汽車在智能駕駛方面的性能。這一趨勢反映了汽車智能化已不僅僅是技術(shù)展示的手段，而是成為企業(yè)爭奪市場份額的重要競爭力。

自動駕駛、智能座艙、OTA能力受廣泛關(guān)注，來源：甲子光年

1.2 電動化與智能化的融合推動技術(shù)升級

在技術(shù)演進(jìn)的過程中，電動化為智能化奠定了堅實的基礎(chǔ)。電動汽車相比傳統(tǒng)燃油車擁有更高的電氣化基礎(chǔ)設(shè)施，使得智能化控制和高級自動駕駛技術(shù)能夠在電動車上快速實現(xiàn)。尤其是2022年被稱為“NOA技術(shù)量產(chǎn)元年”，高速公路的NOA（導(dǎo)航輔助駕駛）技術(shù)滲透率已經(jīng)達(dá)到10%以上，而城市道路的滲透率也突破了3%。這些數(shù)據(jù)充分表明，智能駕駛技術(shù)的廣泛普及已經(jīng)為未來的端到端自動駕駛鋪平了道路。

高速NOA滲透率持續(xù)增長（%），來源：甲子光年

城市NOA滲透率持續(xù)增長（%），來源：甲子光年

1.3 自動駕駛技術(shù)的層次化發(fā)展

在智能化的道路上，自動駕駛技術(shù)呈現(xiàn)出從L2（部分自動化）到L5（全自動化）的多層次發(fā)展。L2和L3級別的自動駕駛已經(jīng)實現(xiàn)了量產(chǎn)并應(yīng)用于實際駕駛場景中，而L4和L5則代表了完全自動駕駛的終極目標(biāo)。端到端自動駕駛技術(shù)在這條技術(shù)進(jìn)化路線中扮演了極其重要的角色，它不僅突破了模塊化架構(gòu)的限制，更實現(xiàn)了高度自動化的全局優(yōu)化控制。

端到端自動駕駛的技術(shù)路徑與優(yōu)勢

2.1 模塊化架構(gòu)的局限性與挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的模塊化自動駕駛架構(gòu)依賴于多個獨立的功能模塊，包括感知、決策、控制和規(guī)劃等。這些模塊相互串聯(lián)，逐級處理數(shù)據(jù)后做出相應(yīng)的決策。但這種架構(gòu)的局限性逐漸顯現(xiàn)：首先，信息在多個模塊間傳遞時會產(chǎn)生損耗，導(dǎo)致計算效率低下；其次，模塊間的誤差累積可能對系統(tǒng)的安全性造成影響。此外，模塊化架構(gòu)還需要復(fù)雜的工程設(shè)計，開發(fā)和維護(hù)成本高昂。

傳統(tǒng)自動駕駛的模塊化部署，來源：甲子光年

在模塊化架構(gòu)中，感知模塊的作用至關(guān)重要。感知模塊通過攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器采集環(huán)境信息，并將數(shù)據(jù)傳遞給預(yù)測模塊。然而，傳感器采集的數(shù)據(jù)量巨大，模塊化處理方式難以在實時性和準(zhǔn)確性之間取得平衡。隨著自動駕駛技術(shù)的逐漸成熟，這一模式逐漸被端到端自動駕駛技術(shù)所取代。

2.2 端到端自動駕駛架構(gòu)的優(yōu)勢

端到端架構(gòu)通過構(gòu)建一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直接將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為駕駛決策，從而避免了模塊化設(shè)計中的信息損耗和計算延遲問題。此類架構(gòu)具備更高的計算效率和更強的泛化能力。BEV（鳥瞰視圖）結(jié)合Transformer架構(gòu)的應(yīng)用，使得端到端方案能夠更精確地處理復(fù)雜的駕駛場景。以特斯拉的FSD V12為例，特斯拉通過構(gòu)建端到端的感知-決策-控制一體化網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了車輛在復(fù)雜道路環(huán)境中的自適應(yīng)駕駛。該系統(tǒng)通過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，顯著提高了決策的靈活性和精確性，避免了傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)中的誤差累積。

2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動的全局優(yōu)化能力

端到端方案最核心的優(yōu)勢在于其全局任務(wù)優(yōu)化能力。傳統(tǒng)的模塊化系統(tǒng)傾向于對各個子任務(wù)進(jìn)行局部優(yōu)化，而端到端架構(gòu)則能夠通過統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化整個自動駕駛過程。這種方式不僅提高了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，還有效降低了不同任務(wù)之間的信息冗余和傳輸損耗。

端到端自動駕駛的特點與優(yōu)勢，來源：甲子光年

端到端方案能夠通過自動化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練，進(jìn)一步降低工程師手動制定規(guī)則的需求。數(shù)據(jù)驅(qū)動的閉環(huán)系統(tǒng)為自動駕駛的持續(xù)迭代提供了強大的數(shù)據(jù)支持。隨著數(shù)據(jù)量的增加，端到端自動駕駛系統(tǒng)能夠更快地適應(yīng)復(fù)雜的駕駛環(huán)境，并逐步實現(xiàn)L4甚至L5級別的全自動駕駛。

端到端自動駕駛的技術(shù)實現(xiàn)與企業(yè)實踐

3.1 特斯拉的FSD：端到端架構(gòu)的先鋒

特斯拉在端到端自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用上走在了行業(yè)的前列，其FSD（Full Self-Driving）系統(tǒng)已于2024年實現(xiàn)了端到端駕駛的量產(chǎn)落地。特斯拉通過大量的真實道路數(shù)據(jù)積累，建立了高效的端到端深度學(xué)習(xí)模型，極大提升了車輛在復(fù)雜場景中的自適應(yīng)能力。特斯拉的算力儲備在2024年10月將達(dá)到100EFLOPS，相當(dāng)于30萬塊Nvidia A100算力總和，這為其端到端自動駕駛模型的持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化提供了強大的支持。特斯拉的成功經(jīng)驗表明，算力和數(shù)據(jù)是端到端架構(gòu)得以高效運行的關(guān)鍵因素。

3.2 Wayve的端到端創(chuàng)新

Wayve是一家位于英國倫敦的自動駕駛技術(shù)公司，專注于開發(fā)適應(yīng)性極強的端到端系統(tǒng)。Wayve通過其開發(fā)的LINGO大模型和GAIA視覺生成模型，進(jìn)一步提升了端到端自動駕駛系統(tǒng)的感知能力。與傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)相比，Wayve的端到端系統(tǒng)能夠處理更加復(fù)雜的道路場景，尤其是在城市交通環(huán)境中表現(xiàn)出色。Wayve的創(chuàng)新實踐表明，視覺生成模型在自動駕駛領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過精確的4D場景重建和視頻生成，端到端系統(tǒng)能夠?qū)討B(tài)環(huán)境進(jìn)行精準(zhǔn)建模，并在高風(fēng)險駕駛場景中作出更加靈活的決策。

3.3 華為的ADS 3.0：從模塊化到端到端的轉(zhuǎn)變

華為的ADS 3.0是另一家在端到端自動駕駛技術(shù)上取得重要突破的企業(yè)。與以往的模塊化系統(tǒng)不同，ADS 3.0通過PDP（預(yù)測決策與規(guī)劃）網(wǎng)絡(luò)和GOD大網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了端到端的智能駕駛功能。這一系統(tǒng)不僅能夠在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中有效應(yīng)對，還具備較高的通行效率和自學(xué)習(xí)能力。華為的ADS 3.0系統(tǒng)能夠在5天內(nèi)完成一次模型更新，每天學(xué)習(xí)里程達(dá)到3000萬公里，這為系統(tǒng)的快速迭代提供了數(shù)據(jù)和算力保障。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端系統(tǒng)，為未來更復(fù)雜的L4、L5自動駕駛提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

端到端自動駕駛的挑戰(zhàn)與解決路徑

4.1 算力和數(shù)據(jù)的瓶頸

盡管端到端自動駕駛系統(tǒng)展現(xiàn)出了極大的技術(shù)潛力，但其在實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻。端到端系統(tǒng)的高效運行需要依賴于強大的算力支持。國內(nèi)廠商的算力儲備相較于特斯拉還有較大差距，部分廠商的算力水平不到特斯拉的十分之一。這種算力差距限制了國內(nèi)廠商在端到端模型訓(xùn)練上的進(jìn)展。端到端系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的依賴極為強烈，自動駕駛大模型本質(zhì)上是從大量優(yōu)質(zhì)駕駛視頻片段中提取和壓縮駕駛知識的過程。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)不僅需要規(guī)模龐大，還需要具備多樣性和泛化能力，以確保系統(tǒng)在不同的駕駛場景中均能表現(xiàn)穩(wěn)定。

4.2 不可解釋性問題

端到端系統(tǒng)的另一大挑戰(zhàn)在于其“黑盒”問題。由于端到端架構(gòu)通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)全局優(yōu)化，模型內(nèi)部的決策過程往往難以被解釋清楚。這對于高度強調(diào)安全性的自動駕駛領(lǐng)域來說，是一大障礙。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時，難以通過傳統(tǒng)的邏輯分析手段回溯錯誤來源，從而增加了風(fēng)險控制的難度。

4.3 商業(yè)化閉環(huán)的難題

盡管端到端自動駕駛技術(shù)在技術(shù)上取得了巨大進(jìn)展，但其商業(yè)化落地仍面臨挑戰(zhàn)。盡管消費者對智能駕駛功能的興趣有所上升，但愿意為此付費的意愿卻呈現(xiàn)下降趨勢。這意味著，自動駕駛功能可能更多地成為車企為提升產(chǎn)品競爭力而承擔(dān)的成本，而不是實現(xiàn)直接盈利的手段。

端到端自動駕駛的未來展望

5.1 技術(shù)趨勢：從數(shù)據(jù)驅(qū)動到AGI

隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，端到端自動駕駛系統(tǒng)的技術(shù)路徑逐漸清晰。未來，隨著大模型和多模態(tài)模型的廣泛應(yīng)用，端到端系統(tǒng)將進(jìn)一步提升其在復(fù)雜駕駛場景中的表現(xiàn)。特別是在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和自監(jiān)督學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，端到端系統(tǒng)有望突破現(xiàn)有的技術(shù)瓶頸，邁向更高的自動化等級。

5.2 商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型與機遇

盡管當(dāng)前端到端自動駕駛的商業(yè)化閉環(huán)尚未完全形成，但未來隨著OTA升級和訂閱服務(wù)的普及，車企可能會在這些領(lǐng)域找到新的盈利點。端到端系統(tǒng)不僅能夠提升車輛的駕駛體驗，還能夠通過數(shù)據(jù)積累和自學(xué)習(xí)能力不斷優(yōu)化，為消費者提供“越開越好開”的駕駛感受。

5.3 政策與法規(guī)的推動

在未來，自動駕駛技術(shù)的進(jìn)一步普及離不開政策和法規(guī)的推動。端到端系統(tǒng)需要在安全性和可解釋性上達(dá)到更高的標(biāo)準(zhǔn)，以滿足各國監(jiān)管機構(gòu)的要求。隨著技術(shù)的成熟和法規(guī)的完善，端到端自動駕駛系統(tǒng)將有望在更多地區(qū)實現(xiàn)商業(yè)化落地。

結(jié)論

端到端自動駕駛技術(shù)代表了未來自動駕駛技術(shù)的主要發(fā)展方向。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)驅(qū)動、強大的算力支持以及深度學(xué)習(xí)模型的持續(xù)優(yōu)化，端到端系統(tǒng)為L4、L5級別自動駕駛的實現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。然而，算力瓶頸、數(shù)據(jù)需求以及不可解釋性問題仍然是目前的主要挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷迭代和市場的成熟，端到端自動駕駛將在未來幾年內(nèi)取得更為廣泛的應(yīng)用，并為智能駕駛領(lǐng)域帶來全新的發(fā)展機遇。

審核編輯 黃宇