导读：

出品 | 虎嗅智库 编辑 | 杨明宇 图片来源 | 视觉中国

在自动驾驶领域，端到端模型正崭露头角，成为技术革新的重要驱动力。那么，端到端自动驾驶模式究竟带来了哪些优势？如何通过数据训练和优化驾驶体验？特别是在复杂交通环境下，模型如何实现智能安全决策，确保行车高效与安全？

《端到端自动驾驶模型方案及发展趋势》一文，由虎嗅智库撰写并发布，深入解析端到端算法的进化与产品设计，通过学术与产业双视角，展示端到端模型在自动驾驶领域的探索与创新，为汽车制造商和自动驾驶领域从业者提供了专业见解。

同时，12月12日19时，虎嗅智库将举办线上研讨会，邀请北汽研究院、智加科技与环形科技的专家，共同探讨自动驾驶的研发方向。

自动驾驶技术的算法演进与产品形态：

当前，自动驾驶系统主要分为传统模块化与端到端两大类型。传统方案聚焦于感知-预测-规划-控制流程，如百度阿波罗系统，适应硬件需求，便于大规模生产。而端到端方案则将所有模块集成在一个统一架构中，通过传感器输入直接映射至轨迹或控制信号，更加贴合人类驾驶逻辑。

虎嗅智库结合模型对规则算法的依赖程度，以及对人类驾驶行为的模拟程度，将自动驾驶模型分为三类：规则算法驱动的小模型（A型）、部分算法规则驱动的半拟人化模型（B型）与完全拟人化的无规则端到端AI大模型（C型）。其中，C型模型直接接收原始传感器数据，并输出规划或控制指令，理论上应具备高度的可解释性，尽管目前尚未有实际落地的产品。

端到端自动驾驶技术的关键阶段：

端到端技术从基于神经网络的控制模型起步，随后发展至采用监督学习的卷积神经网络，再到引入策略预训练模型，不断融合深度学习与拟人化算法，以解决更多自动驾驶难题。这一过程始于1988年的ALVINN项目，随后出现了端到端的CNN原型系统。

随着技术进步，2021年端到端模型在产品层面得以实现，通过多传感器组合实现全方位感知，利用高级架构捕捉环境的全局信息，通过NEAT、NMP和BDD-X等方法提高模型的可解释性和安全性，涵盖了记忆泊车、城市导航辅助（NOA）、高速公路导航辅助等功能，标志着端到端自动驾驶技术进入了解决完整算法问题的探索阶段。

实践案例分析：

学术界案例：上海人工智能实验室与武汉大学、商汤科技合作研发的UniAD，以路径规划为核心，实现了感知决策一体化。UniAD整合了目标检测、跟踪、地图构建、轨迹预测、障碍物预测等任务，通过Transformer架构实现端到端网络，融合环视图像特征，完成目标跟踪、实时地图构建和未来预测，最终通过规划器进行多模块联合优化与微分训练。

工业界案例：特斯拉的FSDBetaV12，采用感知决策一体化模型，将感知与决策合并于同一框架内，仅依赖车载摄像头与神经网络，实现视觉感知与决策。测试显示，该系统能处理大多数驾驶场景，但在某些特定情况如识别红灯等方面仍有待改进。

数据驱动与规则辅助的未来趋势：

端到端模型的优势在于其简洁的架构与高效的数据驱动特性，能够实现高性能和规模化应用。然而，模型缺乏解释性，以及对大量真实驾驶数据的需求限制了其商业化进程。未来，大数据驱动与规则辅助相结合的模型架构将成为主流，通过语言模型范式实现自动驾驶逻辑的可解释性。同时，面向通用大模型的研发将支持更广泛的自动驾驶应用场景，推动端到端技术在产业中的广泛应用与持续创新。

我们的核心价值：

• 洞察与行业理解：提供及时、高质量的行业洞察，帮助决策者了解技术动态与市场趋势。
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