在上述背景下,端到端自动驾驶技术逐渐受到关注。通过深度学习技术的应用,端到端技术能够从传感器数据直接生成车辆控制信号,避免模块间接口设计的复杂性,最大程度保留原始数据细节,并通过全局优化提升系统的整体性能。近年来,特斯拉、华为、小鹏等企业在端到端技术领域的实践成果,进一步印证了这一技术路径的潜力与可行性。
辰韬资本目前主要关注两个投资方向：一是无人驾驶在不同场景的商业化，相信无人驾驶技术将变革交通并产生实际价值；二是自动驾驶领域的前沿技术突破和应用，特别是端到端自动驾驶技术，这将是未来两到五年内自动驾驶产业变革的主要因素。对自动驾驶领域的大模型、4D毫米波雷达、激光雷达技术以及各种芯片技术保持高度敏感...
在上述背景下,端到端自动驾驶技术逐渐受到关注。通过深度学习技术的应用,端到端技术能够从传感器数据直接生成车辆控制信号,避免模块间接口设计的复杂性,最大程度保留原始数据细节,并通过全局优化提升系统的整体性能。近年来,特斯拉、华为、小鹏等企业在端到端技术领域的实践成果,进一步印证了这一技术路径的潜力与可行性。
可见,端到端自动驾驶系统就像人类的大脑,通过眼睛、耳朵等传感器接受信息,经过大脑处理后,下达指令给手脚执行命令,但是这种简单也隐藏了巨大的风险,例如可解释性很差,无法像传统自动驾驶任务一样将中间结果拿出来进行分析;对数据的要求非常高,需要高质量的、分布多样的、海量的训练数据,否则AI就会实现垃圾进垃圾出。 传...
因为完全基于视觉的端到端自动驾驶技术不具备传统自动驾驶系统的“透明性”，传统自动驾驶是模块化方法，端到端自动驾驶是一体化方法，不产生中间结果，只要输入原始数据就可以输出最终结果，存在黑盒、解释性差的问题。为了解决上述难题，徐雷表示，NI在视觉基础上，增加了对声音、文本、手势等信息的输入支持，通过多...
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，端到端（end-to-end）的无人驾驶技术逐渐引起了研究者和工程师的广泛关注。该技术通过将传感器数据直接映射到控制命令，力求在复杂的动态环境中实现自动驾驶。然而，纯视觉的端到端无人驾驶在实际应用中面临诸多挑战，尤其是在复杂的室外场景中，面对动态障碍物、转角、十字路口...
7 月内推送全自动 AES 和全方位低速 AEB发布基于端到端模型、VLM 视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构开启端到端 + VLM 的早鸟计划 2024 年 7 月 5 日，理想汽车在 2024 智能驾驶夏季发布会宣布将于 7 月内向全量理想 AD Max 用户推送“全国都能开”的无图 NOA，并将于 7 月内推送全自动 AES...
同时,智己也成为了全国首个率先具备L2、L3、L4级智能驾驶量产能力的汽车品牌,在全球高阶智驾领域的比拼中,智己已进入Next Level。 01 断代式领先 与传统以规则驱动的分模块架构相比,端到端的实现能带来一系列优势,有更强的纠错能力、更高的计算效率和更强的泛化能力。
1. 什么是端到端自动驾驶?为何重要? 技术背景 传统自动驾驶基于模块化架构,将感知、决策、规划、控制等功能分割开来;而端到端方案利用大规模深度学习模型直接从数据输入生成车辆操作信号,减少中间模块依赖。 主要优势 数据驱动:通过海量数据不断迭代优化。