随着自动驾驶技术的飞速发展，端到端自动驾驶正逐渐成为行业内的焦点。如今，各大公司纷纷布局端到端技术，量产上车在即的端到端自动驾驶技术将走向何方？

6月12日，辰韬资本等主办的“端到端引领自动驾驶新时代高峰论坛暨行业研究报告发布会”活动在上海成功举办。活动上，辰韬资本、南京大学上海校友会自动驾驶分会、九章智驾三方联合重磅发布2024年度《端到端自动驾驶行业研究报告》。

端到端技术的核心在于将车辆的传感器数据与深度学习算法相结合，实现从原始数据到驾驶指令的直接转换，从而大大提高了自动驾驶系统的效率和可靠性。

端到端自动驾驶技术的优势在于其简洁性和高效性。传统的自动驾驶系统往往需要将传感器数据经过多个处理模块，再转化为驾驶指令。而端到端技术则能够直接将传感器数据送入深度学习神经网络中，由神经网络自行完成数据的解析、特征提取和决策生成，从而避免了中间环节可能产生的信息丢失和误差。此外，通过不断地学习和优化，神经网络能够逐渐适应各种复杂的交通环境和驾驶场景，进一步提升自动驾驶的安全性和稳定性。这种自我学习和优化的能力使得端到端自动驾驶技术在面对未知和变化时更加灵活和适应性强。

值得关注的是，《报告》提出了一套可供参考的概念定义和术语体系，对端到端的基本概念进行了界定。早期，端到端的核心定义是“从传感器输入到控制输出的单一神经网络模型”，近年来，端到端的概念有了更大范围地延展。报告认为，端到端的核心定义标准应为：感知信息无损传递、可以实现自动驾驶系统的全局优化。

辰韬资本投资经理刘煜冬指出，自动驾驶的架构演进分为四个阶段，从模块化/基于规则逐渐走向端到端/数据驱动。端到端定义范畴为第三与第四个阶段：模块化端到端、单一神经网络（One model端到端）。两个阶段都能感知信息无损传递，可以进行梯度传导。第三阶段从判别式/监督学习到第四阶段生成式/自回归模式。而模块化端到端可以实现感知信息无损传递，可以实现全局优化。分为多个模块，但是每个模块都可以模型化。

“早期端到端架构简单，近期端到端架构发展成熟，已经出现了可量产的技术方案。”刘煜冬表示，“头部自动驾驶公司已经积累丰富的端到端研发经验，未来半年到一年内量产上车。主机厂今年或明年会有初步的端到端方案上车。”

不过，端到端的落地仍然面临诸多挑战，包括技术路线、数据和算力需求、测试验证、组织资源投入等。

刘煜冬认为，端到端的落地存在几大挑战，一是技术路线未完全确定；二是训练数据要求高质量；三是训练算力需要几万－十万张GPU，会限制开发进度；四是测试验证的方法不成熟；五是组织资源投入，重心从工程师转向数据基建和数据投入。

据了解，深度学习神经网络需要大量的训练数据才能取得良好的效果。这意味着在实际应用中，需要收集大量的驾驶数据来训练神经网络，以确保其能够准确地识别和处理各种驾驶场景。其次，端到端自动驾驶技术的可靠性和安全性问题也需要得到充分地重视和保障。虽然神经网络在理论上具有强大的能力，但在实际应用中，其决策过程和结果仍然需要得到严格的验证和测试，以确保其符合安全标准。

《报告》展望，基于自动驾驶行业头部玩家纷纷提出端到端量产规划，预计模块化端到端系统将于2025年开始上车，这将带动上游技术进步、市场和产业格局演变。在技术上，端到端的落地会推动其依赖的上游工具链、芯片等加速进步。市场端，端到端带来的自动驾驶体验提升，将会带来高阶辅助驾驶渗透率的提升；由于其强泛化性，端到端也可能驱动自动驾驶跨地理区域、跨国家、跨场景的应用。产业格局方面，端到端使数据和AI人才的重要性进一步提升，可能催生新的产业分工和商业模式。