“端到端”(End-to-End,E2E)是深度学习中的一个概念,指的是一个AI模型从输入到输出的完整过程,不需要人为干预或中间步骤。 在自动驾驶领域,端到端智能驾驶方案通过一个统一的深度学习神经网络整合感知、规划、控制等多个模块的功能,将传感器采集到的原始数据...
不过，端到端上限很高，下限也很低。就像同样应用大模型的ChatGPT有可能出现AI幻觉，给出错误或乱编的答案一样，端到端智驾也可能会出现对路况理解错误、输出错误结果的情况，这些错误还存在“黑盒”不可解释性的问题，即神经网络决策过程对工程师来说是一个“黑盒”，你不知道它怎么错的、在哪出错的。对于这样...
小鹏的端到端模型包括了神经网络XNet+规控大模型XPlanner+大语言模型XBrain。理想汽车则是在7月5日的理想智驾发布会上发布了自己基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。理想汽车的这套自动驾驶技术架构非常有意思，有快慢两个系统，其核心思路就是用一颗Orin X芯片用于端到端，也就是快...
这与当前自动驾驶的发展路径有相似之处。虽然现在还很难判定端到端就是自动驾驶的最优解或最终解，但这并不妨碍企业创新探索。毕竟端到端能够比传统模块化方式更好地处理极端案例，并且代表了一种减少人工编码依赖的更高效的思路。基于这个路径，或许自动驾驶能够通往更高阶段。来源：经济日报 ...
虞正华（轩辕奖技术顾问与合作伙伴、魔视智能创始人）：端到端是主要路线，特别是近两三年，端到端的上车还是主要处于技术探索和验证的阶段。对车企来说，有很多不同定位和价位的车型，技术方案要根据产品需求和定位来选择。端到端技术的优势是用户体验上限高，但是所需资源也相应更多，更适合注重用户体验的高端产品...
大模型破圈效应更大，GPT的逆天实力东一句、西一句地多次灌到普通消费者的耳朵里。端到端大模型的概念被少数车企和智驾方案商宣传了好长一段时间，在从业者群里逐渐变得耳熟能详。不过，当前的自动驾驶系统能力确定无疑地处于L2++阶段，既然端到端+大模型才能实现L4，“端到端大模型”这个概念便有偷梁换柱之嫌...
1. 从原始传感器数据到控制策略的端到端方法 端到端自动驾驶基本流程: (1)子任务模型被更大规模的神经网络模型取代,最终即为端到端神经网络模型; (2)由数据驱动的方式来解决长尾问题,取代rule-based的结构。 优点: (1)直接输出控车指令,避免信息损失; ...
端到端,是眼下咨询顾问及IT从业者经常挂在嘴边的术语,也是很多管理软件常加的标签。但这个看上去很简单的术语,却经常被理解得似是而非。 到底什么是端到端呢? 端到端,即end to end。它的诞生,源自网络连接概念。 1960 年,Paul Baran和Donald Davies在分组交换网络工作中提出了端到端。1970年,Louis Pouzin率先...
同时，端到端架构将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨干网络大幅提高了计算效率，使智驾方案具备更高的迭代效率，有效降低了维护成本。从模块化方案向一体化端到端模型过渡 端到端架构的本质是深度学习的全面使用与数据驱动。根据感知模块与决策模块之间的...