忽如一夜春風來，千家萬戶“端到端”，這就是“端到端”概念當下的火熱程度。可是，到底什么是真正意義上的“端到端”？“端到端”的優勢以及缺點是什么？今天，我們想用一個簡單一點的方式，跟大家一起交流下。

在自動駕駛領域，“端到端”指的并不是從A點到B點的自動駕駛，也不是從用戶端到車機端的互聯互通，而是指“端到端大模型”。從本質上來說，這就是一種人工智能大模型，它能利用深度學習技術，把原始輸入數據，直接生成輸出結果。

也就是說，當我們把攝像頭，雷達這些傳感器的數據喂給它，它就能從另一端直接吐出控制油門、剎車、方向盤的結果，從而實現自動駕駛。

相較傳統的感知規控路徑，端到端的優勢非常顯著。首先，端到端能訓練出更符合人類駕駛習慣的方案。其次，端到端理念使用一個“一體化模型”去完成所有任務。簡化流程、提高效率、減少信息流轉損失。最后，端到端不再需要軟件工程師去編寫每一個場景的對策代碼，所以代碼量會大幅減少。

總結一下，如果說之前驅動自動駕駛的三駕馬車是“數據、算力和算法”的話，那現階段，這三駕馬車就是“數據、算力和模型”。

當然，端到端也有著一定的風險。首先，由于它是一個“黑盒”邏輯，所以輸出結果出現問題的話，工程師是無法對其進行解釋的。其次，大模型需要海量的駕駛行為信息進行學習，這對于數據量較小的車企來說是一個很大的挑戰。最后，按照當下已有的表現來看，大模型會在某個階段出現性能涌現，此時的變化，很有可能產生物極必反的影響。

所以說，大模型既是“ 目前通往自動駕駛終局的唯一可行方案”，也可能帶來不可預期的安全性挑戰。如何保障好“端到端”的安全邊界，將會是未來車企在智駕領域的重要課題。

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