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爆火的端到端如何加速智駕落地？

“端到端”無疑是2024年自動駕駛行業(yè)最火熱的一個詞了！（相關(guān)閱讀：實現(xiàn)自動駕駛，唯有端到端？）端到端技術(shù)通過消除模塊間數(shù)據(jù)傳遞中的信息損耗和延遲，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動感知到控制輸出的直接轉(zhuǎn)換，有效提升系統(tǒng)的決策效率與整體性能。端到端技術(shù)的應用在智能駕駛領(lǐng)域日益受到重視。

2024-12-02 11:03:24

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“端到端”無疑是2024年自動駕駛行業(yè)最火熱的一個詞了！（相關(guān)閱讀：實現(xiàn)自動駕駛，唯有端到端？）端到端技術(shù)通過消除模塊間數(shù)據(jù)傳遞中的信息損耗和延遲，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動感知到控制輸出的直接轉(zhuǎn)換，有效提升系統(tǒng)的決策效率與整體性能。端到端技術(shù)的應用在智能駕駛領(lǐng)域日益受到重視。

傳統(tǒng)的自動駕駛技術(shù)基于模塊化架構(gòu)，將感知、決策、規(guī)劃和控制等功能模塊分別處理，以實現(xiàn)最終的車輛控制。盡管模塊化設(shè)計在早期階段為自動駕駛的發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)，但隨著行業(yè)向更高自動化級別邁進，模塊化架構(gòu)暴露出效率低下、信息傳遞損耗等問題。

為解決這些痛點，端到端架構(gòu)逐步進入行業(yè)視野，并逐漸成為推動L4及以上高級別自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵路徑。端到端智能駕駛系統(tǒng)借助深度學習模型，將傳感器輸入直接映射為車輛控制指令，避免了傳統(tǒng)模塊化設(shè)計中的冗余轉(zhuǎn)換步驟，使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)全局最優(yōu)和高效的計算性能。

端到端技術(shù)概述

1.1 端到端技術(shù)的定義與分類

端到端技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域是指由傳感器獲取的數(shù)據(jù)直接通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理，輸出具體的車輛控制指令，實現(xiàn)從“感知”到“決策”的一體化過程，端到端智能駕駛系統(tǒng)一般可以分為狹義和廣義兩種類型：

狹義端到端指的是通過單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將傳感器數(shù)據(jù)（如攝像頭圖像或激光雷達信息）直接轉(zhuǎn)化為車輛的控制信號，包括轉(zhuǎn)向角、加速和制動等動作指令。該模式完全基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)處理，省去了中間的顯式數(shù)據(jù)接口和規(guī)則設(shè)定，整個過程全由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動。狹義端到端模式能夠顯著提高系統(tǒng)的集成度和信息處理效率，但由于其完全依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動，模型訓練對數(shù)據(jù)和算力的要求極高。

狹義端到端自動駕駛架構(gòu)

廣義端到端則允許在感知、決策和規(guī)劃模塊之間保留人工設(shè)定的接口，以實現(xiàn)分階段處理。廣義端到端雖然保留了部分模塊化特征，但也利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端學習能力，通過模塊間特征向量的設(shè)計降低信息損失。廣義端到端的設(shè)計既可以降低算法復雜度，又在一定程度上保證了數(shù)據(jù)傳遞的精確性和系統(tǒng)的整體性能。這種廣義架構(gòu)為端到端系統(tǒng)的過渡奠定了基礎(chǔ)，為大規(guī)模應用提供了更高的靈活性。

廣義端到端自動駕駛架構(gòu)

1.2 端到端架構(gòu)的優(yōu)勢

端到端技術(shù)之所以在智能駕駛領(lǐng)域備受青睞，主要是由于其在信息傳遞效率、系統(tǒng)計算性能和泛化能力等方面的優(yōu)勢。傳統(tǒng)模塊化方案中，由于數(shù)據(jù)在感知、決策、規(guī)劃和控制之間頻繁傳遞，系統(tǒng)的反應速度和實時性受到影響，且多次轉(zhuǎn)換過程會導致誤差累計和信息丟失。

端到端架構(gòu)可以顯著減少信息傳遞的損耗。通過使用單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，傳感器數(shù)據(jù)可以在不經(jīng)多次轉(zhuǎn)換的情況下直接用于控制決策，從而有效降低信息在模塊間傳遞的丟失和延遲。此外，端到端系統(tǒng)通過壓縮模塊化設(shè)計中的子模塊數(shù)量，實現(xiàn)了系統(tǒng)架構(gòu)的簡化，有助于降低車輛計算系統(tǒng)的功耗和體積，從而更適合大規(guī)模商業(yè)化量產(chǎn)。

端到端架構(gòu)在系統(tǒng)計算效率方面也具有顯著優(yōu)勢。由于系統(tǒng)不再需要多個模塊的分層處理，而是采用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一次性進行感知、決策、規(guī)劃和控制的全局優(yōu)化，端到端架構(gòu)在信息處理速度上較傳統(tǒng)系統(tǒng)有明顯提升。此外，端到端系統(tǒng)能夠高效學習和適應新場景的能力，其泛化能力得到顯著提升。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習模型在海量數(shù)據(jù)中自適應學習，在面對陌生或極端環(huán)境時，端到端模型比傳統(tǒng)規(guī)則驅(qū)動的模塊化方案具有更強的應對能力。

技術(shù)架構(gòu)及實現(xiàn)方法

2.1 端到端的三階段架構(gòu)

端到端系統(tǒng)在實現(xiàn)過程中通常分為三個階段，分別是感知“端到端”、模塊化“端到端”和OneModel（單一模型）端到端，這三個階段是端到端技術(shù)逐步成熟并向單一模型收斂的路徑。

端到端自動駕駛架構(gòu)演進示意圖

感知“端到端”：在端到端技術(shù)的初步實現(xiàn)中，感知模塊是端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要應用場景。該階段利用基于多傳感器融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理感知任務(wù)，以實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)融合和深度特征提取。常見的方案是采用鳥瞰視角（BEV）結(jié)合Transformer結(jié)構(gòu)，通過對場景的整體特征建模，實現(xiàn)精確的目標檢測和障礙物識別。目前，感知“端到端”是行業(yè)中應用最廣泛的端到端方案，在自動駕駛感知領(lǐng)域有較大的技術(shù)成熟度。

模塊化“端到端”：在感知端到端的基礎(chǔ)上，逐步將決策和規(guī)劃模塊引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，形成模塊化端到端體系。在該階段，控制模塊不再依賴于傳統(tǒng)的規(guī)則設(shè)計，而是通過深度學習模型生成控制決策。為避免感知到控制之間的數(shù)據(jù)傳遞損耗，模塊間采用特征向量形式進行數(shù)據(jù)交換。模塊化端到端實現(xiàn)了感知、決策和規(guī)劃之間的協(xié)調(diào)與數(shù)據(jù)無損傳遞，是端到端技術(shù)逐步向一體化系統(tǒng)過渡的階段。

OneModel端到端：最終形態(tài)的端到端系統(tǒng)以單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)從傳感器數(shù)據(jù)輸入到車輛運動軌跡的輸出。OneModel在架構(gòu)上實現(xiàn)了模塊融合，打破了感知、決策和規(guī)劃之間的界限，直接輸出路徑規(guī)劃結(jié)果。該模型主要基于強化學習和模仿學習技術(shù)訓練，通過自動化的數(shù)據(jù)特征學習避免了人為規(guī)則的干預。OneModel端到端是端到端技術(shù)的理想狀態(tài)，具備更高的系統(tǒng)集成度和全局最優(yōu)能力。

2.2 模仿學習與強化學習

在端到端系統(tǒng)的訓練過程中，模仿學習（Imitation Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）是主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練方法。模仿學習通過模仿專家駕駛行為，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習駕駛的最佳策略。模仿學習采用行為克隆（Behavior Cloning）和逆最優(yōu)控制（Inverse Optimal Control）等算法，主要目標是將人類專家駕駛數(shù)據(jù)作為輸入，讓模型在不同駕駛環(huán)境中學習最佳響應策略。模仿學習的優(yōu)點在于學習過程較為直接，但對數(shù)據(jù)依賴度高，且在復雜場景中容易出現(xiàn)泛化問題。

強化學習則是通過構(gòu)建獎勵函數(shù)和環(huán)境模型，使得智能體通過不斷試錯優(yōu)化駕駛策略。相比模仿學習，強化學習在端到端技術(shù)中表現(xiàn)出更強的適應性。通過設(shè)計合理的獎勵函數(shù)，強化學習可以在不斷的訓練過程中提升模型應對復雜場景的能力。然而，強化學習的設(shè)計難點在于如何準確地定義獎勵函數(shù)，以適應道路、天氣、車輛動態(tài)等多種環(huán)境的變化。

端到端自動駕駛背后的基本訓練方法

端到端技術(shù)的價值與優(yōu)勢分析

3.1 全局優(yōu)化與系統(tǒng)效率

端到端系統(tǒng)實現(xiàn)了從感知到?jīng)Q策的全局優(yōu)化，在系統(tǒng)整體性能和計算效率方面相較傳統(tǒng)方案具備顯著優(yōu)勢。在傳統(tǒng)模塊化設(shè)計中，系統(tǒng)需要通過不同模塊之間的多次信息傳遞完成復雜的智能駕駛?cè)蝿?wù)，每個模塊之間的連接不僅需要大量的接口設(shè)計，還導致了信息傳遞的損耗。端到端架構(gòu)則通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)從輸入到輸出的一次性處理，使得整個過程能夠圍繞最終的控制目標進行最優(yōu)計算。

在系統(tǒng)計算效率方面，端到端架構(gòu)通過壓縮多重任務(wù)的分布式計算，將不同模塊整合為單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，顯著減少了計算資源的消耗，使系統(tǒng)更高效。特別是在執(zhí)行控制過程中，端到端架構(gòu)能夠迅速對外界環(huán)境的變化做出反應，并生成實時的駕駛指令，以達到較高的響應速度。此外，由于端到端系統(tǒng)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為核心，系統(tǒng)的整體計算架構(gòu)可以更緊湊，為車輛上路提供了更輕量化和低功耗的方案，有助于降低車輛的硬件成本。

3.2 信息無損傳遞與泛化能力

傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)雖然穩(wěn)定且具有良好的可解釋性，但由于多模塊分割，導致信息傳遞過程中產(chǎn)生丟失和延遲，且模塊之間的誤差逐層累積，影響了系統(tǒng)的整體性能。端到端架構(gòu)通過避免中間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)了信息的無損傳遞，有效提高了系統(tǒng)的精確度和可靠性。

3.3 系統(tǒng)簡化與可靠性提升

端到端架構(gòu)相較于傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)的另一顯著優(yōu)勢是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的簡化。傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)包括感知、決策、規(guī)劃和控制等多個模塊，每個模塊需單獨處理一部分信息，并依賴上一個模塊的輸出。然而，這種層層傳遞的模式在實際應用中易導致信息滯后、誤差疊加等問題，最終影響系統(tǒng)的實時性和安全性。端到端系統(tǒng)通過統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，直接將輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為控制信號，無需依賴中間模塊，這不僅減少了復雜的接口設(shè)計，也使得系統(tǒng)更易于維護和更新。

此外，端到端系統(tǒng)的可靠性也得到了顯著提升。由于端到端架構(gòu)通過深度學習算法直接在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓練，它能夠適應多種場景和環(huán)境變化，不再局限于預定義的規(guī)則，具有極強的環(huán)境自適應性。特別是在極端天氣條件、復雜道路狀況和突發(fā)交通事件中，端到端系統(tǒng)可以通過已學習到的綜合特征進行快速決策，提高車輛在非結(jié)構(gòu)化道路中的行駛安全性。這種靈活性和魯棒性使得端到端技術(shù)在未來自動駕駛的普及過程中具有重要價值。

市場進展與產(chǎn)業(yè)化應用

4.1 學術(shù)研究進展

近年來，端到端技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的應用逐步加深，許多學術(shù)研究和技術(shù)論文對端到端系統(tǒng)的架構(gòu)、算法優(yōu)化和訓練方法進行了探討。例如，2023年CVPR大會上由上海人工智能實驗室提出的UniAD模型獲得了最佳論文獎。UniAD模型采用了一種基于多任務(wù)學習的聯(lián)合優(yōu)化框架，通過整合感知、預測、規(guī)劃等多個任務(wù)，提升了系統(tǒng)在端到端路徑規(guī)劃方面的效率和安全性。

UniAD模型的核心架構(gòu)基于Transformer，能夠?qū)崿F(xiàn)對多種輸入數(shù)據(jù)的有效處理。其特征提取過程中，分別設(shè)計了TrackFormer、MapFormer、MotionFormer等模塊，以實現(xiàn)對動態(tài)交通元素、道路信息和車輛交互的全方位理解。特別是該模型將傳統(tǒng)模塊化的規(guī)劃算法整合入統(tǒng)一的端到端網(wǎng)絡(luò)框架，最終生成車輛的行車軌跡和規(guī)劃路徑，并通過碰撞檢驗確保行駛安全。UniAD的創(chuàng)新之處在于它將多任務(wù)學習和端到端優(yōu)化相結(jié)合，為端到端智能駕駛的實現(xiàn)提供了有力支持，并為未來的實際應用打下了理論基礎(chǔ) 。

4.2 產(chǎn)業(yè)應用案例

端到端技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應用主要集中在領(lǐng)先的智能汽車制造商和技術(shù)公司。近年來，特斯拉、小鵬、理想等企業(yè)紛紛投入到端到端技術(shù)的開發(fā)與應用上，并已在量產(chǎn)車型中初步實現(xiàn)了端到端架構(gòu)的一部分功能。

特斯拉：特斯拉在其最新的FSD（Full Self Driving）V12版本中引入了端到端架構(gòu)，以簡化自動駕駛系統(tǒng)的控制路徑。FSD V12版本采用了完全端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直接從攝像頭圖像輸入生成控制信號。這一模型的引入，使得車輛的決策速度和響應能力大幅提升，且避免了傳統(tǒng)模塊化方案中因冗余轉(zhuǎn)換導致的系統(tǒng)延遲。特斯拉通過內(nèi)部測試表明，F(xiàn)SD V12具備更高的路徑規(guī)劃精確度，并已實現(xiàn)穩(wěn)定的城市道路駕駛。

小鵬汽車：小鵬的XNet系統(tǒng)基于BEV（鳥瞰圖）感知模型，結(jié)合端到端架構(gòu)設(shè)計，將攝像頭輸入數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為三維空間中的檢測結(jié)果。與傳統(tǒng)方案不同，XNet系統(tǒng)在設(shè)計時減少了大量人工規(guī)則，直接通過端到端模型完成感知和規(guī)劃任務(wù)。小鵬的端到端架構(gòu)已在多個城市的道路測試中取得了較好的表現(xiàn)，且在系統(tǒng)穩(wěn)定性和復雜路況處理能力上具有顯著優(yōu)勢。

小鵬汽車端到端架構(gòu)

理想汽車：理想汽車采用了端到端架構(gòu)的增強版本，結(jié)合了BEV和視覺模型，實現(xiàn)了從感知到規(guī)劃的全方位控制。理想的系統(tǒng)具有“無圖駕駛”功能，能夠在沒有高精地圖的情況下通過實時攝像頭輸入生成道路規(guī)劃，適應性較強，能夠應對多變的道路環(huán)境。該系統(tǒng)已在多個城市進行了實際路測，具備較高的安全性和穩(wěn)定性，展示了端到端技術(shù)在復雜環(huán)境中的可靠性。

關(guān)鍵驅(qū)動因素與挑戰(zhàn)

5.1 數(shù)據(jù)和算力的要求

端到端技術(shù)對數(shù)據(jù)和算力的要求非常高。端到端模型的核心是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要通過大量的訓練數(shù)據(jù)來實現(xiàn)模型的泛化和精確性。對于高級自動駕駛來說，車輛在實際路況中收集的數(shù)據(jù)必須足夠豐富，涵蓋不同的場景、天氣、光照等條件，以確保模型能夠在各種環(huán)境下穩(wěn)定運行。然而，數(shù)據(jù)采集和標注成本高昂，且數(shù)據(jù)隱私和安全問題也需要考慮。

在算力方面，端到端模型通常涉及大量的參數(shù)和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，特別是當端到端模型整合了感知、規(guī)劃和控制模塊時，所需算力成倍增加。對于整車廠商來說，必須投入大量資源來構(gòu)建和維護高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施。以特斯拉為例，其在自動駕駛訓練中采用了基于NVIDIA和自研芯片的高性能計算平臺，以支持端到端模型的大規(guī)模訓練。此外，云計算和邊緣計算的結(jié)合也被視為解決算力瓶頸的潛在方案，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的實時數(shù)據(jù)處理和模型更新。

5.2 可解釋性與安全性問題

端到端模型的“黑箱”特性帶來了可解釋性問題。由于端到端系統(tǒng)直接從輸入數(shù)據(jù)生成控制指令，其內(nèi)部決策路徑難以被解讀和驗證，特別是在極端條件下，模型的行為有時會顯得不夠透明。為了確保端到端系統(tǒng)的安全性和可靠性，行業(yè)正在探索多種方法來提升模型的可解釋性。例如，部分研究通過在端到端系統(tǒng)中引入基于規(guī)則的輔助模塊，使得系統(tǒng)在關(guān)鍵決策點上增加更多可解釋信息。此外，通過數(shù)據(jù)分析和可視化手段展示模型的內(nèi)部特征，幫助開發(fā)人員更好地理解模型的工作原理。

產(chǎn)業(yè)機遇與未來前景

6.1 整車廠商的機遇

端到端技術(shù)為整車廠商帶來了新的機遇。隨著高級別自動駕駛需求的提升，整車廠商不僅需要具備硬件制造能力，還需構(gòu)建自主的智能駕駛算法體系。領(lǐng)先車企如特斯拉、理想和小鵬在端到端技術(shù)的研發(fā)上投入了大量資源，并逐步構(gòu)建了各自的技術(shù)優(yōu)勢。未來，端到端架構(gòu)有望成為智能汽車的主流解決方案，這不僅能夠增強廠商的競爭力，還能夠在實際應用中提高用戶的駕駛體驗。例如，特斯拉通過其端到端FSD系統(tǒng)實現(xiàn)了高度自動化的城市駕駛，極大地吸引了用戶的關(guān)注。

在商業(yè)化層面，端到端技術(shù)降低了系統(tǒng)開發(fā)和維護的成本，為整車廠商實現(xiàn)智能駕駛的快速部署提供了支持。整車廠商可以通過端到端系統(tǒng)實現(xiàn)車輛的統(tǒng)一升級，減少硬件變更需求，從而提高系統(tǒng)的擴展性和靈活性。未來，端到端架構(gòu)可能會成為智能汽車發(fā)展的核心技術(shù)，使得整車廠商能夠在技術(shù)競爭中占據(jù)主導地位。

6.2 零部件供應商的角色

端到端架構(gòu)的實現(xiàn)不僅依賴整車廠商的研發(fā)投入，零部件供應商在其中也扮演了關(guān)鍵角色。端到端技術(shù)要求E/E（電氣/電子）架構(gòu)的升級，并且需要高性能計算芯片和傳感器的支持。例如，德賽西威、地平線等供應商正在為車載計算提供更高性能的域控制器，以滿足端到端系統(tǒng)的高算力需求。同時，感知層硬件供應商如Velodyne、Luminar等也在為端到端系統(tǒng)提供先進的傳感器解決方案。

端到端系統(tǒng)對車輛的E/E架構(gòu)提出了高度一體化的要求，零部件供應商需要提供協(xié)同度更高的硬件架構(gòu)和數(shù)據(jù)采集方案，確保系統(tǒng)在運行過程中具備可靠的性能表現(xiàn)。隨著端到端技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的普及，供應鏈將面臨巨大的市場需求，尤其是在數(shù)據(jù)傳輸、算力芯片和傳感器等領(lǐng)域。對于供應商而言，深度參與智能駕駛系統(tǒng)的開發(fā)能夠顯著提升其市場競爭力，并助力端到端系統(tǒng)的全面落地。

結(jié)論與展望

端到端技術(shù)作為自動駕駛領(lǐng)域的重要變革，正在加速實現(xiàn)高級別自動駕駛的愿景。相比傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)，端到端系統(tǒng)在信息傳遞效率、計算性能和系統(tǒng)簡化等方面具備顯著優(yōu)勢。盡管端到端技術(shù)在數(shù)據(jù)需求、算力壓力、可解釋性和安全性等方面仍面臨挑戰(zhàn)，但其全局最優(yōu)、無損傳遞的特點使其具備了在未來占據(jù)主導地位的潛力。

未來，隨著AI底層技術(shù)的進一步成熟，端到端系統(tǒng)有望在智能駕駛功能的落地和普及上取得突破。整車廠商和零部件供應商的協(xié)作將成為端到端架構(gòu)發(fā)展的重要推動力，為智能駕駛領(lǐng)域帶來新的商業(yè)模式和市場機遇。同時，政策法規(guī)的完善和行業(yè)標準的制定將為端到端技術(shù)的商業(yè)化保駕護航，推動端到端系統(tǒng)的全面落地。

編者語：「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復：C-0551，獲取本文參考報告：《智能汽車端到端技術(shù)研究報告》pdf下載方式。

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