文章摘要
【关 键 词】 自动驾驶、端到端、技术革新、市场趋势、算力挑战
特斯拉计划在2025年第一季度将其全自动驾驶（FSD）技术引入中国和欧洲市场。FSD V12版本因其出色的表现获得了业界的广泛好评，甚至包括小鹏汽车董事长何小鹏在内的业界人士都对其自动驾驶技术表示赞赏。端到端技术因其创新速度和技术架构对自动驾驶领域产生了深远影响，全球行业都在迅速响应这一趋势。
在中国，华为、小鹏、小马智行等企业都在积极开发端到端自动驾驶解决方案，而商用车领域的零一汽车也公布了其端到端大模型上车的时间表。理想汽车创始人李想表示，公司计划在三年内实现L4级自动驾驶。端到端技术的到来使得L4自动驾驶市场有所回暖，Wayve公司就是依靠这一技术概念获得了巨额融资。
端到端技术之所以受到重视，是因为它具有泛化性强、架构简单、成本效益高等优点。它能够减少模块间信息丢失，提高算法效果，并且优化目标明确统一，避免了内耗式的优化过程。此外，端到端系统在处理长尾场景和提高自动驾驶系统行为拟人化方面具有优势，有助于建立消费者与系统之间的信任。
尽管端到端技术备受推崇，但业界对其是否为自动驾驶的“终局模式”仍有不同看法。一些专家认为端到端是实现自动驾驶的最终形式，而另一些则认为它只是多种可行方案之一。端到端技术的应用需要与其他技术方案结合，以满足不同级别的自动驾驶需求。
在技术路径选择上，零一汽车正在探索基于多模态大语言模型的端到端路线，并在自动驾驶挑战赛中取得了优异成绩。业界对于端到端技术的最佳实践仍有争议，但普遍认为端到端技术的落地应用已成为行业共识。
端到端技术的“黑盒”属性被认为是其天然缺陷，但可以通过融入规则性指令和升级模型能力来提高可解释性。一些专家认为，端到端可以做成类似于灰盒或白盒，以提高透明度和可解释性。
商用车的L4自动驾驶预计会比乘用车更快落地，因为商用车场景相对简单，易于实现商业闭环。端到端技术的量产前需要克服车端算力、算法迭代、数据规模和算力规模等挑战。尽管端到端技术的算力投入较大，但随着技术成熟，成本将逐渐摊薄。
最后，端到端技术的采用并不意味着要完全推翻现有的技术，而是可以与现有技术共用某些算法和软件积累。端到端算法带来的研发模式改变是主机厂和自动驾驶公司需要关注的重点。随着车端计算芯片能力的提升，算力不会成为端到端上车的障碍，而企业应更多考虑如何提升现有芯片算力资源的利用效率。
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【原文作者】 AI前线
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