[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著汽車行業(yè)智能化浪潮的不斷推進(jìn)，智能駕駛技術(shù)正在從L2級(jí)輔助駕駛向L3及以上的高階自動(dòng)駕駛演進(jìn)。特別是端到端智能駕駛技術(shù)的出現(xiàn)，標(biāo)志著行業(yè)正在邁向一個(gè)全新的階段。與傳統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)不同，端到端技術(shù)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，將感知、決策、控制等功能整合為一個(gè)整體架構(gòu)，從根本上簡(jiǎn)化了系統(tǒng)復(fù)雜性，提高了效率和泛化能力。這種技術(shù)突破不僅改變了智能駕駛技術(shù)的開發(fā)模式，也對(duì)行業(yè)格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

近年來，端到端技術(shù)的逐步落地得益于多方面的推動(dòng)因素。一方面，汽車電子電氣架構(gòu)的升級(jí)、車載高算力芯片的普及，以及深度學(xué)習(xí)算法的演進(jìn)，為端到端技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。另一方面，政策和法規(guī)的逐步松綁，以及消費(fèi)者對(duì)高階智駕功能需求的日益增長(zhǎng)，也加速了端到端技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。

更重要的是，端到端技術(shù)的成功落地重塑了高階智能駕駛的核心競(jìng)爭(zhēng)邏輯。在傳統(tǒng)的智能駕駛開發(fā)中，算法設(shè)計(jì)占據(jù)主導(dǎo)地位，而在端到端技術(shù)時(shí)代，數(shù)據(jù)和算力成為決定成敗的關(guān)鍵因素。企業(yè)需要在海量數(shù)據(jù)的采集和高效訓(xùn)練算力的分配上下更大功夫，這不僅對(duì)研發(fā)資源提出了更高的要求，也促使更多車企傾向于采用全棧自研模式，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)和快速迭代。

端到端技術(shù)，智能駕駛的新動(dòng)力

端到端技術(shù)正在重新定義智能駕駛系統(tǒng)的開發(fā)模式，其核心在于以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)從感知到控制的全流程整合。這一技術(shù)摒棄了傳統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)，將感知、規(guī)劃和控制的各環(huán)節(jié)融為一體，使得系統(tǒng)具備更高的效率、更強(qiáng)的泛化能力以及更優(yōu)的全局優(yōu)化效果。傳統(tǒng)的模塊化智能駕駛系統(tǒng)將感知、決策、規(guī)劃和控制分為獨(dú)立模塊，各模塊之間通過預(yù)設(shè)接口進(jìn)行信息傳遞。然而，這種方式不可避免地帶來了信息傳遞中的延遲、冗余以及錯(cuò)誤累積等問題，導(dǎo)致整體性能上限受限。傳統(tǒng)系統(tǒng)對(duì)規(guī)則的高度依賴使得其泛化能力較弱，在面對(duì)未見過的場(chǎng)景時(shí)難以做出準(zhǔn)確的判斷。而端到端技術(shù)通過直接映射輸入（如傳感器數(shù)據(jù)）和輸出（如方向盤角度或油門剎車信號(hào)），省去了中間復(fù)雜的分模塊設(shè)計(jì)，從根本上簡(jiǎn)化了系統(tǒng)架構(gòu)并提升了性能。

傳統(tǒng)智能駕駛系統(tǒng)構(gòu)成

端到端架構(gòu)依賴于先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法，通過大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。以特斯拉為例，其FSD V12系統(tǒng)采用了BEV（鳥瞰視角）和Transformer模型，將多攝像頭采集的二維圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到三維空間坐標(biāo)系中，實(shí)現(xiàn)了全局感知的增強(qiáng)。通過Transformer的多層特征交互機(jī)制，該系統(tǒng)能夠更高效地從數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，顯著提升了感知的精度和對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的理解能力。這種全局優(yōu)化能力的提升，使得端到端技術(shù)能夠減少傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)中因模塊分離而導(dǎo)致的延遲和信息損耗問題。此外，端到端技術(shù)在訓(xùn)練過程中利用海量駕駛數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)模型直接優(yōu)化整體駕駛性能，使系統(tǒng)對(duì)未知場(chǎng)景的泛化能力顯著提高。這種泛化能力使得端到端模型可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的道路環(huán)境，包括如異常的交通標(biāo)志、非規(guī)則道路或復(fù)雜天氣條件等各種“長(zhǎng)尾場(chǎng)景”（corner cases）。

更重要的是，端到端技術(shù)在計(jì)算效率上的優(yōu)勢(shì)也為其快速推廣提供了技術(shù)保障。傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)需要在每個(gè)模塊中單獨(dú)處理數(shù)據(jù)，信息在不同模塊間傳遞時(shí)容易產(chǎn)生冗余，而端到端架構(gòu)通過一體化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接完成從輸入到輸出的映射，大幅提升了處理效率。端到端模型的結(jié)構(gòu)使得其能夠更高效地利用計(jì)算資源，顯著降低系統(tǒng)運(yùn)行的算力需求，從而進(jìn)一步推動(dòng)高階智能駕駛功能的規(guī)模化落地。

端到端技術(shù)的另一個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn)是其高度依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式。相比傳統(tǒng)系統(tǒng)需要人為設(shè)計(jì)規(guī)則，端到端技術(shù)完全依賴于大量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。這種方法不僅提升了系統(tǒng)性能，還通過不斷迭代優(yōu)化，使得端到端模型可以快速適配不同場(chǎng)景和需求。理想汽車在其4D One Model架構(gòu)中，通過將全國(guó)范圍內(nèi)的用戶駕駛數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練，顯著提升了系統(tǒng)在城市復(fù)雜場(chǎng)景中的表現(xiàn)。特斯拉通過其龐大的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，在全球范圍內(nèi)積累了超過20億英里的輔助駕駛里程數(shù)據(jù)，使其FSD系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同駕駛場(chǎng)景的高效適配和優(yōu)化。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式結(jié)合端到端架構(gòu)的全局優(yōu)化能力，使得智能駕駛系統(tǒng)能夠在性能和可靠性上實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

端到端技術(shù)憑借其整體優(yōu)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和高效計(jì)算的特點(diǎn)，正在成為推動(dòng)智能駕駛技術(shù)發(fā)展的核心動(dòng)力。其對(duì)傳統(tǒng)智能駕駛架構(gòu)的顛覆性革新，不僅解決了模塊化系統(tǒng)的瓶頸，還為實(shí)現(xiàn)更高階的智能駕駛功能提供了技術(shù)基礎(chǔ)。隨著深度學(xué)習(xí)算法和硬件算力的持續(xù)進(jìn)步，端到端技術(shù)有望在未來進(jìn)一步釋放潛力，為汽車行業(yè)帶來更多可能性。

基于端到端模型的智能駕駛系統(tǒng)

端到端技術(shù)的落地，城市NOA的突破

端到端技術(shù)的快速發(fā)展，使得城市NOA（Navigate on Autopilot）成為高階智能駕駛落地的標(biāo)志性場(chǎng)景。城市NOA是一種復(fù)雜場(chǎng)景下的高階駕駛輔助功能，能夠在城市道路環(huán)境中完成車道保持、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、無保護(hù)掉頭、交通信號(hào)燈識(shí)別、自動(dòng)變道超車等操作。這些功能對(duì)技術(shù)的要求極為苛刻，既需要對(duì)復(fù)雜道路環(huán)境的精準(zhǔn)感知，也需要快速、高效的規(guī)劃與決策能力。傳統(tǒng)模塊化智能駕駛系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)城市NOA時(shí)，由于模塊間的信息損耗和局限性，難以滿足高復(fù)雜場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性要求。而端到端技術(shù)的引入，通過整體優(yōu)化的方式，為城市NOA的突破提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，城市NOA依賴于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局感知與決策能力。這種系統(tǒng)通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合（如攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)和超聲波傳感器），實(shí)時(shí)生成鳥瞰視角（BEV）特征圖，將車輛周圍的環(huán)境信息完整呈現(xiàn)到統(tǒng)一坐標(biāo)系中。在BEV的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)引入Transformer模型，將二維圖像特征與三維空間信息融合，使其能夠高效處理動(dòng)態(tài)和靜態(tài)目標(biāo)之間的交互關(guān)系。這種全局感知能力為城市復(fù)雜場(chǎng)景中的障礙物檢測(cè)、動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤以及靜態(tài)目標(biāo)預(yù)測(cè)提供了技術(shù)保障。小鵬汽車在其XNGP系統(tǒng)中，通過端到端BEV+Transformer架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)道路邊界、不規(guī)則車道線、交通信號(hào)燈和行人的精準(zhǔn)識(shí)別，從而支持城區(qū)NOA的全國(guó)范圍開通。

除了感知能力的提升，端到端技術(shù)對(duì)規(guī)劃和決策模塊的優(yōu)化也至關(guān)重要。傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)中，感知、規(guī)劃與控制各自獨(dú)立運(yùn)行，規(guī)劃模塊在接收到感知信息后再進(jìn)行路徑?jīng)Q策，這種設(shè)計(jì)不可避免地會(huì)帶來延遲。而端到端技術(shù)通過一體化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，直接從傳感器輸入生成控制指令，避免了模塊間的信息重復(fù)傳遞和延遲問題，大幅提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度和決策效率。理想汽車在其4D One Model架構(gòu)中采用的端到端模型能夠在毫秒級(jí)內(nèi)完成從感知到控制的整個(gè)流程，使車輛在面對(duì)城市復(fù)雜交通場(chǎng)景時(shí)能夠快速調(diào)整行駛策略。

端到端技術(shù)在城市NOA中的應(yīng)用還體現(xiàn)在對(duì)場(chǎng)景泛化能力的提升上。城市道路環(huán)境因區(qū)域、天氣、交通規(guī)則等因素的差異而極為復(fù)雜，傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動(dòng)的智能駕駛系統(tǒng)難以全面覆蓋所有“長(zhǎng)尾場(chǎng)景”。端到端技術(shù)通過基于海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，顯著增強(qiáng)了對(duì)未見過場(chǎng)景的適應(yīng)能力。特斯拉的FSD系統(tǒng)通過引入Occupancy網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，利用三維空間建模對(duì)道路環(huán)境中的異形障礙物進(jìn)行預(yù)測(cè)，使其在面對(duì)突發(fā)場(chǎng)景時(shí)依然能夠保持高效、安全的駕駛表現(xiàn)。此外，理想和小鵬等廠商在端到端技術(shù)中加入了更高級(jí)的視覺語言模型（VLM），實(shí)現(xiàn)了更擬人化的決策行為，進(jìn)一步提高了用戶體驗(yàn)和駕駛安全性。

從成本角度來看，端到端技術(shù)在硬件資源利用方面的優(yōu)化也助推了城市NOA的落地。以往模塊化系統(tǒng)需要依賴多個(gè)高性能處理器分別完成感知、決策和控制任務(wù)，而端到端技術(shù)通過整體模型的高效運(yùn)行，顯著降低了算力需求。例如，在城市NOA功能的開發(fā)中，特斯拉、理想和小鵬均通過優(yōu)化端到端模型的架構(gòu)，減少了系統(tǒng)運(yùn)行所需的硬件成本，從而推動(dòng)了高階智駕功能在更廣泛價(jià)位車型中的普及。這種硬件與軟件的協(xié)同優(yōu)化不僅降低了開發(fā)與生產(chǎn)成本，也使得城市NOA的滲透率得以快速提升。