端到端自動駕駛與傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)有著顯著的本質(zhì)區(qū)別。

傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)通常被分為感知、定位、路徑規(guī)劃、決策和控制等多個模塊，每個模塊獨立工作，模塊間需精心設計接口以確保協(xié)同。感知模塊采集環(huán)境數(shù)據(jù)并識別關(guān)鍵信息，依賴多種傳感器和算法；定位模塊確定車輛位置；路徑規(guī)劃模塊規(guī)劃最優(yōu)路徑；決策模塊決定具體動作；控制模塊執(zhí)行指令。

端到端自動駕駛則是一種整體化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)路徑。它通過一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，直接從傳感器輸入到控制輸出完成整個駕駛過程，將感知、決策到控制等步驟融合在一起。其傳感器輸入包括攝像頭、激光雷達等數(shù)據(jù)，由深度學習模型負責提取特征、感知規(guī)劃決策并生成控制指令。

端到端自動駕駛的優(yōu)勢在于簡化架構(gòu)設計，降低系統(tǒng)復雜性，減少接口設計和開發(fā)調(diào)試難度。它還能減少人工干預，以數(shù)據(jù)驅(qū)動，自動優(yōu)化參數(shù)，適應復雜多變的駕駛環(huán)境。同時具有潛在的性能提升，利用深度學習的強大能力更好地理解場景。并且有更強的適應性，能持續(xù)學習和適應多樣環(huán)境。

然而，端到端自動駕駛也存在劣勢。它對數(shù)據(jù)需求極高，包括數(shù)量和標注的復雜性。決策過程不透明，存在黑箱問題，帶來安全性與合規(guī)性挑戰(zhàn)。其泛化能力不足，受訓練數(shù)據(jù)局限，處理新場景可能表現(xiàn)不佳。在處理復雜任務時，單一模型可能有限制。

端到端自動駕駛推動了技術(shù)創(chuàng)新，加速了商用進程，改變了研發(fā)范式，影響了法規(guī)和標準以及供應鏈和產(chǎn)業(yè)鏈。但要實現(xiàn)其廣泛應用，還需解決諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)問題、黑箱問題等。