从车企实践看自动驾驶端到端解决方案

随着智能化、信息化浪潮在全球汽车工业中的深入，消费者对智能驾驶功能的需求显著上升。智能化水平也成为购车时的重要考虑因素之一，尤其是很多年轻消费者在选择汽车时将“智能化”作为决策核心。智能化在购车决策中的重要性日益凸显，这也促使众多汽车制造商加快了智能化技术的研发和工程投入，未能跟上智能化步伐的汽车品牌可能会逐渐失去市场竞争力，自动驾驶技术的发展已然进入关键阶段，其中端到端概念的提出，也让自动驾驶技术之路更加地清晰明了。

汽车智能化与自动驾驶技术的快速发展

1.1 汽车智能化：从技术革新到市场需求

自2020年起，全球汽车市场进入了一个智能化和电动化并行发展的阶段。据甲子光年的市场调研数据显示，消费者对自动驾驶技术、智能座舱、OTA升级等智能化功能的需求大幅提升，尤其是年轻消费者，更加注重汽车在智能驾驶方面的性能。这一趋势反映了汽车智能化已不仅仅是技术展示的手段，而是成为企业争夺市场份额的重要竞争力。

自动驾驶、智能座舱、OTA能力受广泛关注，来源：甲子光年

1.2 电动化与智能化的融合推动技术升级

在技术演进的过程中，电动化为智能化奠定了坚实的基础。电动汽车相比传统燃油车拥有更高的电气化基础设施，使得智能化控制和高级自动驾驶技术能够在电动车上快速实现。尤其是2022年被称为“NOA技术量产元年”，高速公路的NOA（导航辅助驾驶）技术渗透率已经达到10%以上，而城市道路的渗透率也突破了3%。这些数据充分表明，智能驾驶技术的广泛普及已经为未来的端到端自动驾驶铺平了道路。

高速NOA渗透率持续增长（%），来源：甲子光年

城市NOA渗透率持续增长（%），来源：甲子光年

1.3 自动驾驶技术的层次化发展

在智能化的道路上，自动驾驶技术呈现出从L2（部分自动化）到L5（全自动化）的多层次发展。L2和L3级别的自动驾驶已经实现了量产并应用于实际驾驶场景中，而L4和L5则代表了完全自动驾驶的终极目标。端到端自动驾驶技术在这条技术进化路线中扮演了极其重要的角色，它不仅突破了模块化架构的限制，更实现了高度自动化的全局优化控制。

端到端自动驾驶的技术路径与优势

2.1 模块化架构的局限性与挑战

传统的模块化自动驾驶架构依赖于多个独立的功能模块，包括感知、决策、控制和规划等。这些模块相互串联，逐级处理数据后做出相应的决策。但这种架构的局限性逐渐显现：首先，信息在多个模块间传递时会产生损耗，导致计算效率低下；其次，模块间的误差累积可能对系统的安全性造成影响。此外，模块化架构还需要复杂的工程设计，开发和维护成本高昂。

传统自动驾驶的模块化部署，来源：甲子光年

在模块化架构中，感知模块的作用至关重要。感知模块通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器采集环境信息，并将数据传递给预测模块。然而，传感器采集的数据量巨大，模块化处理方式难以在实时性和准确性之间取得平衡。随着自动驾驶技术的逐渐成熟，这一模式逐渐被端到端自动驾驶技术所取代。

2.2 端到端自动驾驶架构的优势

端到端架构通过构建一个统一的神经网络模型，直接将传感器数据转化为驾驶决策，从而避免了模块化设计中的信息损耗和计算延迟问题。此类架构具备更高的计算效率和更强的泛化能力。BEV（鸟瞰视图）结合Transformer架构的应用，使得端到端方案能够更精确地处理复杂的驾驶场景。以特斯拉的FSD V12为例，特斯拉通过构建端到端的感知-决策-控制一体化网络，实现了车辆在复杂道路环境中的自适应驾驶。该系统通过大量数据的训练，显著提高了决策的灵活性和精确性，避免了传统模块化系统中的误差累积。

2.3 数据驱动的全局优化能力

端到端方案最核心的优势在于其全局任务优化能力。传统的模块化系统倾向于对各个子任务进行局部优化，而端到端架构则能够通过统一的网络模型，优化整个自动驾驶过程。这种方式不仅提高了系统的响应速度，还有效降低了不同任务之间的信息冗余和传输损耗。

端到端自动驾驶的特点与优势，来源：甲子光年

端到端方案能够通过自动化的数据标注和模型训练，进一步降低工程师手动制定规则的需求。数据驱动的闭环系统为自动驾驶的持续迭代提供了强大的数据支持。随着数据量的增加，端到端自动驾驶系统能够更快地适应复杂的驾驶环境，并逐步实现L4甚至L5级别的全自动驾驶。

端到端自动驾驶的技术实现与企业实践

3.1 特斯拉的FSD：端到端架构的先锋

特斯拉在端到端自动驾驶技术的应用上走在了行业的前列，其FSD（Full Self-Driving）系统已于2024年实现了端到端驾驶的量产落地。特斯拉通过大量的真实道路数据积累，建立了高效的端到端深度学习模型，极大提升了车辆在复杂场景中的自适应能力。特斯拉的算力储备在2024年10月将达到100EFLOPS，相当于30万块Nvidia A100算力总和，这为其端到端自动驾驶模型的持续训练和优化提供了强大的支持。特斯拉的成功经验表明，算力和数据是端到端架构得以高效运行的关键因素。

3.2 Wayve的端到端创新

Wayve是一家位于英国伦敦的自动驾驶技术公司，专注于开发适应性极强的端到端系统。Wayve通过其开发的LINGO大模型和GAIA视觉生成模型，进一步提升了端到端自动驾驶系统的感知能力。与传统模块化系统相比，Wayve的端到端系统能够处理更加复杂的道路场景，尤其是在城市交通环境中表现出色。Wayve的创新实践表明，视觉生成模型在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。通过精确的4D场景重建和视频生成，端到端系统能够对动态环境进行精准建模，并在高风险驾驶场景中作出更加灵活的决策。

3.3 华为的ADS 3.0：从模块化到端到端的转变

华为的ADS 3.0是另一家在端到端自动驾驶技术上取得重要突破的企业。与以往的模块化系统不同，ADS 3.0通过PDP（预测决策与规划）网络和GOD大网络实现了端到端的智能驾驶功能。这一系统不仅能够在复杂的城市交通环境中有效应对，还具备较高的通行效率和自学习能力。华为的ADS 3.0系统能够在5天内完成一次模型更新，每天学习里程达到3000万公里，这为系统的快速迭代提供了数据和算力保障。这种基于数据驱动的端到端系统，为未来更复杂的L4、L5自动驾驶提供了技术基础。

端到端自动驾驶的挑战与解决路径

4.1 算力和数据的瓶颈

尽管端到端自动驾驶系统展现出了极大的技术潜力，但其在实际应用中的挑战依然严峻。端到端系统的高效运行需要依赖于强大的算力支持。国内厂商的算力储备相较于特斯拉还有较大差距，部分厂商的算力水平不到特斯拉的十分之一。这种算力差距限制了国内厂商在端到端模型训练上的进展。端到端系统对数据的依赖极为强烈，自动驾驶大模型本质上是从大量优质驾驶视频片段中提取和压缩驾驶知识的过程。高质量的数据不仅需要规模庞大，还需要具备多样性和泛化能力，以确保系统在不同的驾驶场景中均能表现稳定。

4.2 不可解释性问题

端到端系统的另一大挑战在于其“黑盒”问题。由于端到端架构通过深度学习实现全局优化，模型内部的决策过程往往难以被解释清楚。这对于高度强调安全性的自动驾驶领域来说，是一大障碍。当系统出现异常时，难以通过传统的逻辑分析手段回溯错误来源，从而增加了风险控制的难度。

4.3 商业化闭环的难题

尽管端到端自动驾驶技术在技术上取得了巨大进展，但其商业化落地仍面临挑战。尽管消费者对智能驾驶功能的兴趣有所上升，但愿意为此付费的意愿却呈现下降趋势。这意味着，自动驾驶功能可能更多地成为车企为提升产品竞争力而承担的成本，而不是实现直接盈利的手段。

端到端自动驾驶的未来展望

5.1 技术趋势：从数据驱动到AGI

随着人工智能技术的持续进步，端到端自动驾驶系统的技术路径逐渐清晰。未来，随着大模型和多模态模型的广泛应用，端到端系统将进一步提升其在复杂驾驶场景中的表现。特别是在多模态数据融合和自监督学习等领域，端到端系统有望突破现有的技术瓶颈，迈向更高的自动化等级。

5.2 商业模式的转型与机遇

尽管当前端到端自动驾驶的商业化闭环尚未完全形成，但未来随着OTA升级和订阅服务的普及，车企可能会在这些领域找到新的盈利点。端到端系统不仅能够提升车辆的驾驶体验，还能够通过数据积累和自学习能力不断优化，为消费者提供“越开越好开”的驾驶感受。

5.3 政策与法规的推动

在未来，自动驾驶技术的进一步普及离不开政策和法规的推动。端到端系统需要在安全性和可解释性上达到更高的标准，以满足各国监管机构的要求。随着技术的成熟和法规的完善，端到端自动驾驶系统将有望在更多地区实现商业化落地。

结论

端到端自动驾驶技术代表了未来自动驾驶技术的主要发展方向。通过大规模数据驱动、强大的算力支持以及深度学习模型的持续优化，端到端系统为L4、L5级别自动驾驶的实现奠定了基础。然而，算力瓶颈、数据需求以及不可解释性问题仍然是目前的主要挑战。随着技术的不断迭代和市场的成熟，端到端自动驾驶将在未来几年内取得更为广泛的应用，并为智能驾驶领域带来全新的发展机遇。

审核编辑 黄宇