为何端到端成为各车企智驾布局的首要选择？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在智能驾驶领域，端到端技术的提出标志着自动驾驶系统在架构设计上的一次根本性转变。从传统的模块化架构将感知、决策、规划以及控制等各子系统彼此独立分工，到如今依托深度学习算法实现输入到输出端的整体映射，端到端技术通过将原始传感器数据直接输入单一神经网络，并在网络中经过多层的特征提取和信息融合，最终输出车辆的控制指令，从根本上打破了以往人工规则定义的局限。端到端架构的优势在于数据处理上的无缝衔接、信息传递时的低损耗以及整个系统在目标任务下的统一优化，能够更高效地学习和适应各种复杂驾驶场景。这种基于数据驱动的深度学习方法不仅降低了大量人工设计规则的成本，还通过共享的骨干网络，显著提高了系统的迭代效率与维持成本的降低。

端到端与模块化自动驾驶

端到端技术路径演进

端到端自动驾驶技术的发展可追溯到2016年，当时英伟达通过DAVE-2系统首次将摄像头图像直接映射为转向指令，开启了自动驾驶从模块化向端到端转变的探索历程。随后，随着深度神经网络技术的日趋成熟及GPU计算能力的大幅提升，端到端技术在多个方面获得了突破，从早期的行为克隆到后来与强化学习的结合应用，端到端系统不仅可以借鉴专家行为进行策略学习，更能在大量“试错”过程中优化决策逻辑。针对系统泛化能力不足的问题，还通过聚合在线数据及模拟真实场景的合成数据，提高了模型对长尾驾驶场景的适应能力，从而在实际应用中不断突破技术瓶颈与安全性能的限制。

端到端技术演进

端到端的核心技术及优势探讨

端到端架构的核心优势在于其数据驱动理念，依赖于大规模且高质量的数据集支撑模型的训练，让自动驾驶实现“老司机”的能力。现实世界中的自动驾驶场景复杂且多变，驾驶环境中的细微差别往往决定了模型能否精准推断出相应的控制指令。如特斯拉在其FSD（完全自动驾驶）系统的迭代过程中，通过不断向模型输入上百万段驾驶视频，使得端到端神经网络能够捕捉到驾驶中潜在的各种异常情况，并通过自动标注技术大幅提升了数据处理的效率。这种数据引擎技术不仅让模型在面对长尾场景时表现得更加鲁棒，还在一定程度上弥补了真实数据采集不足的弊端，进一步提升了端到端系统在极端工况下的应对能力。超算中心与云端算力资源的引入，也为大规模数据集的训练提供了坚实保障，推动了大模型对复杂路况的识别与预测能力实现质的飞跃。

在端到端自动驾驶技术中，不同的算法实现方式也各具特点，其中模仿学习与强化学习分别代表了两种不同的研发路线。模仿学习通过对专家行为的模仿实现策略学习，其核心思想是将驾驶问题转化为监督学习问题，通过行为克隆（BC）使模型输出与专家决策尽量一致。尽管这种方法简单高效，但在实际应用中难免面临协变量偏移与因果混淆等问题。为了解决这一问题，通过引入DAgger等在线训练方法，进一步优化模型对复杂场景的应对能力。此外，逆最优控制（IOC）及其衍生的对抗模仿学习（GAIL）方法，通过从专家示范中推断奖励或成本函数，让系统能够从行为背后更深层次的决策逻辑中获得启发，进而提升模型的自主学习与决策水平。

相比之下，强化学习技术则通过不断“试错”来获取驾驶策略，其核心过程是模型在与交通环境的持续互动中，根据环境反馈不断调整自己的决策策略。尽管强化学习在理论上具有强大的自动优化能力，但是现实中的应用却面临数据稀缺、场景复杂、以及训练周期长等实际问题。因此，在实际系统设计中，许多方案选择将强化学习与监督学习相结合，既通过监督信号获得基础的环境理解能力，又利用强化学习进一步改善模型的长期决策与应对不确定性能力。结合两者的优势，使得整个端到端系统在保留监督学习便捷高效的同时，又可以在面对复杂动态场景时，通过不断交互积累经验，从而实现更高水平的智能驾驶性能。

硬件支持、数据引擎以及计算平台的迭代更新同样对端到端自动驾驶系统的应用起到了至关重要的作用。以特斯拉为代表的车企，在硬件层面不断进行自研芯片的迭代，从最初的HW1.0到最新的HW4.0，每一次升级都极大提升了车辆端的算力水平，并配合自研的超级计算机Dojo，构建了一整套高性能的训练与推理平台。硬件与软件的协同进化，使得端到端模型在处理复杂场景时能够保持高效的实时响应能力。此外，云端数据训练平台和算力的支持不断推进，不仅为大模型的训练提供了必要的算力资源，还通过云端蒸馏技术将云端的复杂模型知识传递给车端轻量化模型，有效解决了车端芯片算力受限的问题。

各车企端到端技术分析

当前国内外诸多车企均在积极布局端到端自动驾驶技术，并围绕核心算法展开技术攻关。特斯拉依托纯视觉方案不断推进一体化端到端技术，利用多种传感器数据融合技术、Transformer网络、占用网络及大量自动标注数据，实现了从辅助驾驶到完全自动驾驶的技术跨越。华为通过模块化端到端架构构建了基于激光雷达和视觉融合的智能驾驶系统，利用自研的鸿蒙智行平台和全栈AI芯片，通过GOD网络和PDP网络实现感知与决策规划的深度融合。华为的方案在解决传感器数据融合难题的同时，也通过大规模云端数据训练、算力冗余和自研工具链来保障系统的可解释性与安全性，从而为未来L3级自动驾驶商用奠定基础。

ADS 3.0采用两段式端到端架构

小鹏汽车则走出了一条基于纯视觉方案、依托云端蒸馏模型提升车端模型性能的技术路线。小鹏的系统通过自研的BEV视觉感知大模型XNet，在大规模数据集和云端深度学习架构的支持下，大幅提高了对动态目标和静态障碍物的识别精度。小鹏汽车在云端大模型与车端轻量化模型之间借助知识蒸馏技术实现知识传递，使得车端的计算负担得以显著降低，从而达到在有限算力下实现更高精度驾驶决策的目标。通过不断迭代优化，小鹏不仅提高了驾驶路径规划的精准度，更在复杂场景下实现了违停、紧急避险等关键技术指标的显著改善，成功实现了L2+级别自动驾驶的技术突破与市场试点。

小鹏XNGP模块化端到端架构

理想汽车则以双系统并行模式为特色，利用视觉语言模型（VLM）辅助端到端模型进行规范控制，将传感器数据直接映射为驾驶轨迹的同时，通过并行运行的VLM系统对复杂场景进行深度分析与推理。这种“快—慢系统”协同的架构不仅在大部分场景下依赖于高效的端到端直觉反应，在遇到极端或复杂场景时还可调用VLM进行有意识的决策辅助，从而有效提升了系统的安全性与鲁棒性。理想汽车这种基于双系统并行的创新思路，既保留了端到端系统高效实时的特点，又通过VLM的逻辑推理能力针对特定复杂场景进行深度优化，形成了一个从感知到规划、由快速反应到深度思考相互补充的闭环式智能驾驶决策体系。

理想汽车双系统架构

总结

端到端自动驾驶技术正处于从早期试验阶段向大规模商用过渡的关键时期。随着政策的支持和市场竞争的不断加剧，各主要车企已经开始借助先进的AI大模型和知识蒸馏技术，推动端到端模型在车载应用中的普及与成熟。从高阶自动驾驶测试数据积累、车端与云端技术协同，到基于深度学习的场景识别和融合感知，各项技术指标均显示出端到端自动驾驶系统正稳步向着更高的精度、更强的鲁棒性和更高的安全性发展。随着各大车企在10万元级别车型上逐步推广高阶NOA（自动导航辅助驾驶）和L2+级别自动驾驶系统，智能驾驶技术正从高端豪华车的专属配置向主流市场延伸，实现了从“智驾平权”到全场景商用的跨越。

审核编辑 黄宇