关于本届广州车展不雅众而言，“端到端”，无疑是本届车展被拿起频率最高的词。越过是触及高等赞助驾驶功能时，仿佛莫得“端到端”本事，还是无法在日眉月异的智能汽车市集存身。

据悉，“端到端”是来自深度学习中的观点，英文为“End—to—End（E2E）”，指通过一个AI模子，只消输入原始数据就可以输出最终恶果。愚弄到智能驾驶边界，意味着只需要一个模子，就能把视觉与雷达等传感器网罗到的感知信息，调度为车辆在谈路行驶中的有考虑。其最大上风是减少模块间信息传递亏蚀，提高智驾能力上限。

从智驾系统迭代历程不丢丑出，精简智驾系统的合座进程，一直是行业悉力的主要标的。在2017年之前，智能驾驶系统需要9个模块，仅感知秩序就要有3个，永别老成检测、指标追踪和和会数据。如今，咱们所更为熟知的智驾系统，则只是是由感知、有考虑和实施三大模块来启动，短短几年期间，智驾系统便从9个模块精简为三大模块再到如今的“端到端”一个模子贬责，车企的新一轮本事武备竞赛也由此伸开。

关于本届广州车展不雅众而言，“端到端”，无疑是本届车展被拿起频率最高的词。越过是触及高等赞助驾驶功能时，仿佛莫得“端到端”本事，还是无法在日眉月异的智能汽车市集存身。

据悉，“端到端”是来自深度学习中的观点，英文为“End—to—End（E2E）”，指通过一个AI模子，只消输入原始数据就可以输出最终恶果。愚弄到智能驾驶边界，意味着只需要一个模子，就能把视觉与雷达等传感器网罗到的感知信息，调度为车辆在谈路行驶中的有考虑。其最大上风是减少模块间信息传递亏蚀，提高智驾能力上限。

从智驾系统迭代历程不丢丑出，精简智驾系统的合座进程，一直是行业悉力的主要标的。在2017年之前，智能驾驶系统需要9个模块，仅感知秩序就要有3个，永别老成检测、指标追踪和和会数据。如今，咱们所更为熟知的智驾系统，则只是是由感知、有考虑和实施三大模块来启动，短短几年期间，智驾系统便从9个模块精简为三大模块再到如今的“端到端”一个模子贬责，车企的新一轮本事武备竞赛也由此伸开。

智驾新宠引来一众车企竞逐

用智驾从业者的话来说，本年智驾本事的迭代可谓“忽如通宵春风来，家家齐喊端到端”。跟着“端到端”上车汹涌澎拜，一众车企纷纷喊出“群众唯二、国内首家”的标语，以此说明自家本事更为凸起。

从客岁8月特斯拉 FSD V12 版块问世成为首家量产端到端架构的车企，为安在短短一年的期间里，“端到端”本事就能连忙成为行业内最为炙手可热的智驾新宠，车企纷纷竞逐这么一条智驾垂直赛谈？火爆风口的背后，从智驾行业的市集限制不难窥见一二。

中商产业议论院发布的《2024-2029年群众及中国自动驾驶行业深度议论申诉》知道，我国自动驾驶市集限制由2018年的893亿元增长至2023年的3301亿元；中商产业议论院的分析师预测，2024年市集限制将进一步扩大至3832亿元。

与执续蔓延市集限制缜密说合的，是目下用户关于智驾的需求也在抑止增长。在各大旗舰车型加码堆料的布景下，15万元价钱区间的车型若是莫得L2级别智驾系统上车，似乎在市集莫得了竞争力。

而跟着智驾体验的普及，破费者的胃口也越发抉剔。尽管当下的智驾系统在车谈保执、前车扈从等相对常态化的驾驶任务上线路可以，但在复杂的驾驶任务眼前，其天花板不言而喻。宽绰堪称遥遥率先的城市高阶智驾功能，在汇入快速路、通过大型路口等复杂情况下，依然会有机械感和有考虑艰难，致使多数情况需要临时东谈主工侵扰否则就径直在马路中央宕机。

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也正因如斯，智能驾驶能力还是成为智能网联汽车期间的车企竞争护城河，车企需要用本事实力来说明自家的智驾体验是开脱了同质化，进而通过产物力来增强破费者的购买意愿。

本届车展智己L4级Robotaxi首秀。

具体到本届车展各家的本事展示，极氪首发全栈自研广泛智驾2.0面向高阶智驾的“端到端”Plus架构，在“端到端”大模子上，引入了极氪草创的数字先觉集聚。理思则发布基于“端到端”+VLM的“车位到车位”功能，本年11月底全量AD Max用户齐可以享受到“车位到车位”的有监督智能驾驶。小米汽车相同晓喻本年12月小米“端到端”全场景智能驾驶将开启时尚版推送。

梳理这次各大品牌在广州车展关于自家“端到端”本事的先容不难发现，先觉能力、拟东谈主驾驶、车位到车位成为车企布局的共同点。先觉能力主要聚焦实时察觉并回避如“鬼探头”这类危机突发状态，拟东谈主驾驶则侧重在刹车、启动等细节上愈加东谈主性化，让智驾体验愈加丝滑。

雷军在车展发布会上教育小米汽车端到端智能驾驶场景。

“端到端”造就算法、数据等多数插足

与此同期，跟着一众车企的执续加码，“端到端”智驾这个也曾的细分垂类本事赛谈也显得越发拥堵。如何鉴别谁是真功夫谁在蹭热门，相同成为破费者热议的话题。

在业内东谈主士看来，“端到端”本事的中枢上风除了AI赋能，智驾系统的一体化闭环相同至关病笃。四肢“端到端”本事的中枢上风之一，整合能力无疑至关病笃，通过将感知、预测、筹谋这些原天职开的进程，整合为和谐的大模子并进行统统打算，去掉了信息在不同模块之间传递这一过程，症结和蔓延齐大大减少。

但新的问题也随之而来，一方面，“端到端”需要海量高质地数据“投喂”模子教化。与大说话模子可以在互联网上爬取海量笔墨数据用于教化不同，“端到端”智驾需要的视频数据取得老本和难度极高。以特斯拉为例，目下其FSD累计学习的东谈主类驾驶视频片断跨越2000万个，而这一限制的数据仅采集老本就需要50亿元至80亿元。

另一方面，“端到端”模子意味着感知、有考虑和实施等智驾硬件需要更深度的协同，并凭证对应的大模子来进行适配。在现时汽车厂商智驾团队按照智驾模块单干的布景下，现行的部门架构是否能合适“端到端”架构的推广，大略有待进一步查考。更为严峻的是，“端到端”架构使用的神经集聚大模子是“黑盒”，很难保证践诺落地的功能安全，依然需要东谈主工书写端正进行后处理保证。

此外，跟着智驾本事的普及，“智驾平权”也让“端到端”本事能否通过老本造就成为车企必须直面的课题。《2024麦肯锡中国汽车破费者瞻念察申诉》知道，中国破费者对智能驾驶的接纳进程上涨，但支付意愿出现清楚下滑。当汽车智能化转型取得阶段性到手后，裁汰老本、下探市集、培植市占率已成为智能化发展的病笃趋势。

在执续加码“端到端”这么全新本事后，车企在新本事插足的东谈主力和财力等各项老本，该通过搭载车型如何的订价来保险收益。目下依然在行业内流行的“端到端”本事，又会否有朝一日在愈加新颖的本事迭代后成为旧本事，大略齐需要车企的审慎考量。

这也意味着，独一信得过舍得在架构、算法、数据积存等多个方面插足多数老本，而非流于智驾营销对冲的涎水仗的车企，才能信得过杀青以端到端本事来赋能更高质地的智能驾驶。在资格了“端到端”本事上车元年之后，行业发展将驶向何方，AI赋能的“端到端”本事又是否将成为智驾升级的最优解，大略依然有待期间的进一步查考。

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南齐记者 于典

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