雷军谈端到端与以前智驾的区别：智能驾驶的变革与演进

雷军谈端到端与以前智驾的区别：

 

在智能驾驶技术飞速发展的今天，端到端技术的出现正引领着一场新的变革。小米集团董事长兼 CEO 雷军，作为科技领域的重要人物，对端到端和以前智驾的区别有着深刻的见解。

 

传统的智驾模式，大体上是由一个个有规则的子模块连接而成，就如同一个个工作车间。这些子模块分别对传感器收集到的信息进行判断加工，最后输出行驶指令。这种模式虽然分工明确，但也存在着不可忽视的缺点。信息需要在不同的子模块之间进行传递，这一过程中不可避免地会产生误差和延迟，而且多个子模块的协同工作也增加了系统的复杂性和潜在的故障点。

 

而端到端技术则带来了全新的变革。端到端相当于一端传感器输入信息，另一端直接输出行驶指令。它将感知、预测、规划这些原本分开的流程，整合为统一的大模型并进行全部计算。这就如同去掉了信息在流水线上传递的环节，直接让数据在一个强大的模型中进行处理，从而大大减少了误差和延迟。同时，只需一个模型，就能把摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器收集到的感知信息，转换为方向盘的转动方向和角度、加速踏板的踩踏深度等具体的操作指令。用雷军的话说，“端到端”大模型就像是人的大脑，眼睛看到红灯，大脑就立即告诉你要停车。“端到端”大模型就是智能驾驶的“机械大脑”。

 

以前的智驾系统，由于各个子模块的独立性，在面对复杂多变的路况时，往往需要较长的时间来进行信息处理和决策。而且不同子模块之间的协调配合也可能不够顺畅，导致在一些紧急情况下反应不够迅速。而端到端技术凭借其统一的模型和直接的信息处理方式，能够更加迅速地对各种路况做出反应，大大提高了智能驾驶的实时性和准确性。

 

例如，在城市道路中，车辆需要频繁应对行人、车辆、交通信号灯等各种复杂因素。传统智驾系统可能需要分别对这些因素进行分析和判断，然后再综合做出决策，这个过程相对较慢。而端到端技术可以直接根据传感器输入的信息，快速地对整个场景进行理解和判断，从而更及时地做出正确的驾驶决策，比如及时刹车、避让行人或车辆等。

 

此外，端到端技术在数据利用效率上也具有明显优势。以前的智驾系统，各个子模块可能需要对数据进行多次处理和转换，这在一定程度上会造成数据的损失和浪费。而端到端技术直接在一个模型中对原始数据进行处理，能够更充分地挖掘数据中的信息，提高智能驾驶系统的性能和适应性。

 

从应用层面来看，端到端技术的出现也为智能驾驶的发展带来了新的机遇。随着特斯拉 FSD 进入中国市场进入倒计时，其应用的“端到端”大模型使得这一技术路线持续升温。今年 5 月，小鹏汽车发布国内首个量产上车的“端到端”大模型：神经网络 XNet+规控大模型 XPlanner+大语言模型 XBrain。从去年开始，百度、华为、商汤等企业也开始切换路线推进“端到端”落地。小米汽车也不甘落后，雷军表示小米汽车的“端到端”全场景智能驾驶系统即将于今年 12 月开启先锋版推送。

 

在 2024 年的广州车展上，众多车企竞相展示自家的“端到端”智能驾驶系统，此技术正逐步成为智能驾驶范畴的新宠。理想汽车的高级副总裁范皓宇透露，理想汽车已基于“端到端”技术开启了全国门店试驾车的推送，并规划在今年 11 月底向所有 AD Max 用户开放“车位到车位”的有监督智能驾驶功能。小鹏汽车 CEO 何小鹏则宣告将启动类似的智驾方案测试，旨在凭借图灵 AI 智驾体系达成车位到车位的智能驾驶。国际巨头梅赛德斯 - 奔驰亦在车展前夕展示了其 L2++无图智驾系统，该系统同样采用了“端到端”大模型，以达成感知决策的一体化。东风日产与自动驾驶公司 Momenta 的合作同样备受关注，双方携手打造的高阶智驾方案同样基于“端到端”技术。

 

然而，端到端技术也并非完美无缺。它对数据的质量和数量要求极高，需要大量的标注数据来训练模型，以确保模型的准确性和可靠性。此外，由于模型的复杂性，其计算成本也相对较高，这对硬件设备提出了更高的要求。但尽管如此，端到端技术的优势依然明显，它代表了智能驾驶技术未来的发展方向。

 

雷军对端到端技术的重视和投入，也反映了小米在智能驾驶领域的决心和战略布局。他深知在智能汽车时代，智能驾驶技术是核心竞争力之一。通过不断探索和创新，小米希望能够在端到端智能驾驶技术上取得突破，为用户带来更加安全、便捷、智能的驾驶体验。

 

总之，端到端技术与以前的智驾模式相比，具有更高效、更准确、更实时的特点。它的出现为智能驾驶技术的发展带来了新的契机，也让我们看到了未来智能交通的无限可能。随着技术的不断进步和完善，相信端到端智能驾驶技术将在未来的交通领域发挥更加重要的作用，为人们的出行带来更大的变革。而雷军等科技界和汽车界的领军人物的推动，也将加速这一进程的发展，让我们拭目以待。