端到端的自動駕駛是將自動駕駛系統(tǒng)中的感知端和控制端通過大模型集成起來，消除模塊間的界限，讓其成為一體。

感知端就像車輛的攝像頭、激光雷達(dá)等，負(fù)責(zé)收集環(huán)境信息?？刂贫藙t是根據(jù)感知端的信息做出決策，控制車輛的行駛軌跡，比如加減速、避讓等。

過去的自動駕駛架構(gòu)分為環(huán)境感知、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行三個相對獨(dú)立的模塊，信息在模塊間傳輸有延遲，還可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，而且決策層依賴工程師提前設(shè)定的規(guī)則，遇到未預(yù)設(shè)的情況可能出錯，比較死板。

如今的端到端自動駕駛，通過大模型技術(shù)，拋棄規(guī)則，在大量駕駛數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)人類駕駛規(guī)律，能更迅速地找到符合場景的應(yīng)對策略，讓車輛駕駛更像人。

目前，特斯拉的 FSD V12 版本是最早應(yīng)用端到端的智能駕駛系統(tǒng)，表現(xiàn)出色。國內(nèi)小鵬汽車的端到端模型也保持領(lǐng)先，其包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) XNet、規(guī)控大模型 XPlanner 和大語言模型 XBrain。理想汽車發(fā)布了基于端到端模型、VLM 視覺語言模型和世界模型的全新自動駕駛技術(shù)架構(gòu)，蔚來也推出了自研的端到端架構(gòu)。華為的乾崑 ADS 3.0 也采用了端到端全新架構(gòu)。

總之，端到端是自動駕駛的未來發(fā)展方向，但目前仍在發(fā)展中，大模型需要學(xué)習(xí)過程，不過未來肯定能給消費(fèi)者帶來更好的駕駛體驗(yàn)。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）