2024年自动驾驶行业调查报告：“端到端”渐行渐近

计算率、数据和可解释性是端到端模型上车的主要挑战。

以GPT为代表的AI大模型技术，在实践更高层次自动驾驶的征途中，因其快速创新、先进的概念架构，激励了众多自动驾驶领域的从业者，并正在重塑自动驾驶系统的研发模式。随着特斯拉、特斯拉、Wayve、在端到端自动驾驶领域，元戎启行、商汤科技等企业取得了突破，行业正在目睹一场技术革命。这类企业不仅在技术研发方面取得了显著成就，而且在商业化应用方面迈出了坚实的第一步，推动了行业向更高层次的智能化发展。

特别是智能驾驶行业的标杆特斯拉，FSD 全面推出V12系统，意味着端到端自动驾驶技术在量产车型中的应用已经成为现实。该系统直接从原始传感器数据中提取信息，通过深度学习模型实现从感知到控制的无缝连接，大大提高了自动驾驶的效率和安全性。像Wayve这样的AI创业公司，正以端到端机器学习技术和生成式世界模型的理念，在英国和欧洲迅速扩大业务领域，展示端到端技术在复杂城市环境下的适应性和可靠性。

在中国，华为、小鹏、商汤科技、元戎启动等公司也积极跟进，纷纷推出端到端自动驾驶解决方案和车型进行量产。这些解决方案不仅在技术上表现出强大的竞争力，而且在优秀的实际路面表现上证明了其有效性。随着这些技术的不断成熟和优化，我们有理由相信端到端的技术路线将为自动驾驶领域带来更广阔的应用前景。

基于此，甲子光年智库分析师撰写了《2024年自动驾驶行业研究报告:“端到端”渐行渐近》。在这一智能浪潮中，他分析了端到端自动驾驶技术，希望为自动驾驶领域的研究人员、决策者、观察者和粉丝提供全面深入的参考资料。

期待与您一起见证端到端自动驾驶技术的无限可能，探索未来智能出行的章节。

报告的主要内容：

智能化已经成为汽车客户购买汽车时的关键考虑因素之一。随着电气化和智能化的快速发展，消费者对自动驾驶技术、智能驾驶舱等高端智能功能越来越感兴趣。

从CNN、RNN、GAN、在Transformer大模型、自动驾驶技术发展和普及的背后，是底层AI技术的突破。

由于其无损传输、数据驱动和全局优化的特点，端到端自动驾驶技术显示出与模块化自动驾驶相比的应用潜力和相对优势。

在端到端自动驾驶技术路线的选择和实践中，不同种类的厂商表现出多样性。

虽然潜力巨大，但端到端自动驾驶在实现量产落地和普及方面仍面临诸多挑战，包括技术路线的不确定性、计算能力和数据的需求、系统的安全性和可解释性。

本文来自微信微信官方账号“甲子光年”（ID:jazzyear），作者：翟惠宇，36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com