端到端自动驾驶：车企宣传背后的真相与未来之路

2024年“端到端自动驾驶”一定是自动驾驶领域的热门词汇。这个曾经仅在学术论文中出现的概念，如今已成为特斯拉、小鹏、华为等公司的技术口号。然而，消费者和媒体在提到“端到端”时，往往只将其理解为“更智能、更高级”，但其背后的技术内涵、研发难点和行业现状究竟如何？
● 架构起源：传统的自动驾驶架构起源于机器人技术，包括以下5个核心模块。
1. 感知模块：负责收集和解析车辆周围环境的信息，利用多种传感器来检测和识别物体，并将数据处理成环境模型，最终输出基于人类定义的环境抽象。
2. 定位模块：通过GPS、IMU和传感器数据等手段，确定车辆在环境中的精确位置，并结合基于地图的定位技术。
3. 预测模块：预测其他道路使用者的行为和意图，以便系统能够提前做出决策，避免潜在的碰撞。
4. 决策与规划模块：根据感知和预测的信息，决策模块制定行驶策略，而规划模块则生成详细的行驶轨迹。
5. 控制模块：执行决策与规划模块输出的车辆控制指令，精确控制油门、刹车和转向。
    虽然传统方案便于各个模块的独立开发和问题追溯，但这也限制了模块及整个系统的灵活性和泛化能力。
● 端到端的背后：不仅是技术的创新，更是在追求产业的效率
    “端到端自动驾驶”这一概念，实际上是在传统的模块化自动驾驶架构基础上，推动系统的深度整合。过去，自动驾驶系统被划分为感知、决策、规划等多个独立模块，各自承担特定功能，接口设计清晰。然而，这种模式虽然稳定，却存在三大主要问题：
1. 效率损失，数据割裂导致：模块之间的接口设计往往基于工程规则，这可能导致信息在传递过程中出现损失。例如，感知模块提取的环境特征在传递到决策模块时，经过压缩后可能会丢失关键信息。
2. 技术障碍 ，全局优化能力不够：模块独立训练意味着每个部分只能优化自身的性能，整体系统却难以实现最佳效果。例如，感知模块可能专注于精准识别，而决策模块在实际路况中却难以平衡安全性与舒适性。
3. 开发成本非常的高：模块的独立开发和维护需要大量的人力和计算资源，同时增加了系统的复杂性，限制了迭代效率。
    “端到端”概念应运而生，其核心并非简单替代模块化架构，而是通过无损的信息流动和全局优化，重新定义自动驾驶的研发模式。这不仅是技术上的创新，更是对汽车企业内部研发流程和组织效率的全面改造。
● 端到端的四种类型，技术路径的多样性：
    尽管汽车制造商在宣传中频繁提到“端到端”技术，但在实际应用中，技术实现存在层次和差异。以下四种类型并不是简单的时间演变，而是技术架构的多种选择路径：

1. 感知“端到端”：局部优化的探索
    这一类型以感知模块为核心，通过鸟瞰图（BEV）技术整合多种传感器数据，实现感知结果的无损传递。然而，规划和决策仍主要依赖传统规则，处于局部优化阶段。
    这种方法虽然提高了感知模块的精度，但其局限性也十分明显：规划与决策仍然依赖手动规则，难以应对复杂的长尾场景。当许多国产车企宣称拥有“全新感知算法”时，实际上往往只是将 BEV 技术融入感知模块，而未能实现真正的端到端解决方案。



行业案例：小鹏的 XPILOT 系统可以归入这一类别，其感知模块融合了多传感器技术，但在决策与规划方面仍部分依赖传统逻辑。
2. 决策规划模型化：初步探索全局优化
    在这一阶段，我们通过将决策与规划功能整合为一个神经网络，初步实现了全局优化的能力。尽管感知模块依然采用传统架构，规划模块却开始突破规则的限制，转向数据驱动的方式来优化输出结果。
    这是模块化向真正端到端系统迈出的第一步，标志着人工规则干预的逐渐减少，使得系统能够在训练过程中自主适应复杂场景。然而，这种方法的局限性在于模块之间仍然存在割裂，感知结果可能无法完全支持规划模块的需求。
行业案例：华为的ADS技术路线展示了对这一方向的探索，其决策规划部分已实现模型化，但感知模块仍然停留在传统架构的阶段。
3. 模块化端到端：信息流动的完整闭环
    模块化端到端是当前最具实际意义的技术路径之一。它通过特征向量将感知模块与规划模块连接，实现跨模块的梯度传导，确保信息的无损传递和全局优化。
    这一架构的创新在于实现了跨模块的无缝整合，利用深度学习模型使感知结果直接影响决策规划的输出。这不仅提升了模型的智能化水平，还显著改善了驾驶体验的自然性和安全性。
行业案例：特斯拉的FSD v12被视为模块化端到端的典范，通过强化学习技术实现了更具人性化的驾驶风格。其系统架构不再局限于传统的模块化接口，而是以全局性能为优化目标。
4. One Model 端到端：技术巅峰与现实挑战
    One Model 端到端指的是通过一个深度学习模型，从传感器输入到轨迹输出的全过程，无需任何模块化设计。这种架构展现出极强的泛化能力，但对训练数据的数量和车辆端的计算能力要求极高，目前仍主要处于实验室研究阶段。

    如果这一架构得以实现，自动驾驶技术将完全迈入通用人工智能（AGI）的领域。然而，当前的计算能力瓶颈和数据覆盖问题使得其难以在实际车辆上实现量产。最终，能做好One Model 端到端的车企，也就有极大概率做好人形机器人。
行业案例：英伟达早期提出的单一模型架构可以归入这一类别，但目前市场上尚未出现成熟的 One Model 产品。
特斯拉：FSD v12.3（2023）（Cybertruck版FSD功能，版本号v12.5.5）24年9月底正式发布，系统版本2024.32.20。
    特斯拉宣布，从FSD 12.3版本开始，采用了端到端的自动驾驶方案。与之前的非端到端版本相比，这一新方案在复杂场景中的泛化能力更强，与其他车辆和行人的互动也更加灵活，驾驶风格更贴近人类习惯。整体表现已显著超越基于规则的决策规划模块。业内普遍认为，这一显著提升在很大程度上依赖于决策规划模块的基础方案，但目前尚无法明确判断特斯拉的实现方案属于本报告所定义的“决策规划模型化”、“模块化端到端”或“One Model 端到端”的哪个阶段。
    特斯拉自动驾驶总监Ashok Elluswamy在CVPR 2023上分享了团队在世界模型（World Model）方向的研究进展。这项研究很可能成为FSD下一阶段“One Model 端到端”自动驾驶方案的基础，并有潜力进一步发展为自动驾驶和人形机器人的通用底层模型。
    根据上述分类，大家可以进一步讨论一下，目前厂商宣传的端到端技术中，究竟属于哪一类？关于端到端是否可以细分为这四类，业内也存在不同的观点。例如，有人将端到端自动驾驶的定义分为“狭义端到端”和“广义端到端”。
狭义端到端：指的是传感器数据经过神经网络处理后，直接输出控制信号给方向盘、油门和刹车等执行器。这种模式通过单一的神经网络模型实现，严格意义上属于端到端。
广义端到端：广义端到端具有两个特点：信息传递无损和能够实现数据驱动的整体优化。从广义的角度来看，目前主流方案之间仍存在差异。主要方案包括通过神经网络模型实现感知与决策规划，但不包括控制模块；或者感知和决策规划使用神经网络，而模块之间仍然有人工设计的数据接口等方式。
● 如何看待汽车企业的“端到端”宣传？
    在行业竞争日益激烈的背景下，汽车企业对“端到端”技术的宣传往往受到市场需求和营销策略的影响而被夸大。热词背后的真实技术进展：许多汽车企业在感知“端到端”阶段时便声称已实现真正的端到端，这种过度宣传常常导致消费者对技术的期望过高。然而，真正的端到端技术需要跨模块的优化能力，而这一点只有少数企业具备。
    特斯拉的FSD系统的标杆效应，不仅推动了技术的创新，也为行业设定了高标准。尽管国内车企在感知和规划方面取得了一定的进展，但在整体优化能力上仍然存在差距。
    端到端不仅代表着技术的革新，更是一场组织效率的革命。通过减少传统模块之间的研发壁垒，汽车企业有望实现更快速的技术迭代和更低的成本投入，但前提是技术积累和计算能力能够支持这一变革。
● 端到端的量产进展
    国内领先的乘用车自动驾驶企业，如华为、小鹏、元戎启行和商汤绝影等，已公布其端到端自动驾驶方案将在2024至2025年实现量产上车。业内普遍认为，特斯拉的FSD v12将采用模块化的端到端方案，结合国内企业在追赶特斯拉技术方面的进展，预计国内自动驾驶公司将在2025年实现模块化端到端方案的量产上车。



    行业内也在积极布局One Model端到端系统，预计其落地时间将比模块化端到端方案晚1至2年，即在2026至2027年开始量产上车。
● 端到端的未来
    端到端自动驾驶的兴起不仅是技术的较量，更是对汽车制造商战略决策和执行力的全面考验。从感知优化到整体规划，从模块化整合到单一模型，每一步都面临着巨大的挑战和潜在的机遇。对于媒体而言，解读端到端的概念不能仅停留在表面，而应深入分析其本质，帮助消费者理解技术背后的真实能力与局限。
    未来，“端到端”是否能成为行业的主流，取决于技术的落地速度和用户体验的提升。或许，只有当自动驾驶真正进入“拟人化”阶段，端到端的意义才能得到全面的诠释。
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以上内容大多学习引用自：
《自动驾驶分会辰韬资本2024端到端自动驾驶行业研究报告》
《智能汽车系列一端到端技术飞跃引领新一轮智能驾驶产业革命》