本報（chinatimes.net.cn）記者於建平 見習記者 田野 北京報道
隨著FSD入華時間點的確定，「端到端」這一自動駕駛技術路線再次引發業內熱議。
在7月24日淩晨的財報電話會上，特斯拉公司CEO埃隆·馬斯克表示，將在歐洲和中國申請監管批準以實施監督下的FSD，預計在今年年底前獲得批準。
事實上，從2024年3月起，特斯拉就開始在北美地區大範圍推播FSD v12。這套端到端智駕系統表現優秀，讓從業者和使用者感受到智能化技術所帶來的駕乘體驗提升，也是端到端自動駕駛技術路線在短期內形成大範圍共識的重要推動力。
小鵬汽車董事長何小鵬近日也在社交平台上表示，今年特斯拉的FSD系統與過去相比在技術上有了顯著提升，他對這一進步表示贊賞。
他還提到，最近與多位L4自動駕駛專案的負責人討論了端到端技術的套用。盡管這些負責人認為端到端技術更適合L2或L3級別的自動駕駛，但何小鵬堅信，結合端到端技術和大模型最終將實作L4級別自動駕駛。
爭相入局 端到端有多香？
簡單來說，「端到端」指的是一個AI模型，只要輸入原始數據就可以輸出最終結果。套用到汽車智能駕駛來說，就是讓車輛自動把你從A點帶到B點。
馬斯克在描述FSD Beta v12 時提到，它可以實作輸入影像、輸出轉向、剎車、加速等車輛控制訊號的能力，因此說它是「端到端」的。
一位演算法方案開發工程師對【華夏時報】記者表示，將感知與決策融合到同一個模型中，使得端到端模型能有效避免聯級之間的誤差值，無需任何人工規則介入，是更加接近人類駕駛行為的高階智駕。
他還談道，由於端到端技術消除了模組間的界限，簡化了系統架構，故而提高了執行效率，使整合後的模型能夠更快地處理數據，提高系統的響應速度。同時也減少了對激光雷達和高精地圖的依賴，降低了成本。
其實，「端到端」並不是一個全新的概念。
2016年，輝達就提出采用單個神經網絡來實作端到端的自動駕駛。但由於結構設計過於簡單，模型的規模也過小，這種方案僅能支持高速或者簡單道路狀況下的自動駕駛，且僅僅完成了小規模的demo驗證。
直到2023年8月特斯拉公布FSD V12版本時提到引入了端到端技術，此後成為了自動駕駛界最火熱的概念。
在國內，小鵬、蔚來、理想、華為、長城、商湯絕影、元戎啟行、地平線等企業積極跟進，先後推出了面向量產的端到端自動駕駛解決方案和車型。
1月30日，何小鵬表示小鵬智駕未來將實作端到端模型全面上車。5月20日，小鵬汽車在北京舉辦「AI DAY」，宣布即日起開始向使用者推播基於端到端大模型的智能駕駛和智能座艙系統。
4月24日，在華為智能汽車解決方案釋出會上，華為釋出了以智能駕駛為核心的全新智能汽車解決方案品牌——乾崑，並推出采用端到端架構的ADS 3.0。 據悉，在6月剛剛上市的享界S9已經正選搭載了ADS 3.0智駕系統。蔚來也在4月公開了端雲算力規模，並透露端到端方案會在今年年內釋出。
7月5日，理想汽車在2024智能駕駛夏季釋出會上首次公開了其端到端自動駕駛技術架構。
傳統車企也不甘示弱。4月15日，在長城汽車董事長魏建軍的直播首秀中，新款魏牌藍山車型搭載的端到端智駕方案就曾引發外界關註。
產業鏈方面，元戎啟行、商湯絕影在2024北京車展上各自展示了端到端產品。前者展示的是即將量產的高階智駕平台DeepRoute IO以及基於DeepRoute IO的端到端解決方案，後者推出的則是面向量產的端到端自動駕駛解決方案「UniAD」。
地平線於5月釋出了SuperDrive全場景智能駕駛解決方案，使用了動態、靜態、Occupancy三網合一的感知端到端架構。同時地平線也設計開發了基於數據驅動的互動博弈，不再是基於規則的決策網絡。
挑戰艱巨 尚未打通商業化路徑
盡管潛力很大，但據辰韜資本聯合多家機構釋出的2024年度【端到端自動駕駛行業研究報告】中指出，目前端到端技術尚處於發展早期，仍有許多套用困境與痛點亟待解決，如技術路線分歧、數據和算力需求大、可解釋性較弱、消費者付費意識尚未形成等多方面的挑戰。
首先，自動駕駛領域對於端到端這一概念的理解目前還尚未統一，技術路線和系統架構方面存在不同的觀點，比如模組化聯合端到端、One Model端到端，以及基於LLM/世界模型的端到端等方法論。
其次，在數據和算力儲備方面，近年來，國內主流汽車企業和新興造車勢力都在加快算力儲備建設，以滿足自動駕駛模型的訓練要求。但與特斯拉相比，當前國內廠商的算力水平還有明顯差距。
在2024年一季度財報電話會上，特斯拉表示，公司已經有35000張p00GPU，並計劃在2024年內增加到85000張p00以上，達到和谷歌、亞馬遜同一梯隊。
「在國內，大部份研發端到端自動駕駛的公司目前的訓練算力規模僅在千卡級別，隨著端到端逐漸走向大模型，訓練算力就顯得捉襟見肘了。而且在美國GPU出口限制的背景下，國內企業要達到國際一流的算力儲備，還有很長的路要走。」元戎啟行相關負責人告訴【華夏時報】記者。
再次，當出現問題時，端到端模型無法像傳統自動駕駛任務一樣，將中間結果拿出來進行分析，可解釋性較弱，難以對事故、售後定責等問題給出有效的證據，也難以直接對出現問題的環節進行改進。
最後，消費者軟件付費意識仍未形成，自動駕駛商業閉環還未跑通。
在汽車行業日益激烈的「內卷」競爭中，消費者在購車時面臨一種內在的矛盾現象。麥肯錫在【2024麥肯錫中國汽車消費者洞察】報告中指出，消費者對各類自動駕駛功能的興趣正在提升，但願意為之額外付費的意願卻在下降，其中一線城市的付費意願下降尤為明顯。
與此同時，訂閱服務模式尚未實作規模化普及，自動駕駛功能反而成為汽車制造商為了改善駕駛體驗和提升產品品質不得不承擔的「硬成本」。
雖然困難重重，但端到端技術對智能駕駛的誘惑太大了，目前國內企業正在持續推進端到端的落地，將為其帶來不同的解題思路。
責任編輯：李延安 主編：於建平
