編者語(yǔ)：「智駕最前沿」微信公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：C-0572，獲取本文參考報(bào)告：《信達(dá)證券：端到端革命開(kāi)啟，強(qiáng)者愈強(qiáng)時(shí)時(shí)代即將來(lái)臨》pdf下載方式。

隨著科技進(jìn)步和汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展，智能駕駛時(shí)代已然到來(lái)，智能駕駛技術(shù)也成為眾多車(chē)企研究的重點(diǎn)方向。而在這個(gè)過(guò)程中，端到端架構(gòu)（End-to-End, E2E）作為核心技術(shù)，逐漸嶄露頭角，成為推動(dòng)智能駕駛的關(guān)鍵力量。

汽車(chē)智能化：從傳統(tǒng)技術(shù)到智能駕駛

1.1汽車(chē)制造的歷史變遷

從內(nèi)燃機(jī)汽車(chē)時(shí)代到電動(dòng)汽車(chē)時(shí)代的過(guò)渡，全球汽車(chē)產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了數(shù)次技術(shù)革新。燃油車(chē)時(shí)代，車(chē)企的核心競(jìng)爭(zhēng)力主要體現(xiàn)在發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱和底盤(pán)的機(jī)械技術(shù)上。歐美和日本的傳統(tǒng)車(chē)企，如大眾、豐田等，通過(guò)多年的技術(shù)積累和創(chuàng)新，形成了難以逾越的技術(shù)壁壘。自主品牌則很難在這些技術(shù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，因此更多依賴(lài)與外資品牌的合作。隨著電動(dòng)化浪潮的到來(lái)，汽車(chē)的結(jié)構(gòu)開(kāi)始簡(jiǎn)化。電池、電機(jī)和電控系統(tǒng)逐漸取代了傳統(tǒng)發(fā)動(dòng)機(jī)成為核心部件，整車(chē)的機(jī)械復(fù)雜度顯著下降。與此同時(shí)，造車(chē)門(mén)檻大幅降低，越來(lái)越多的新勢(shì)力車(chē)企迅速涌現(xiàn)，如蔚來(lái)、小鵬等通過(guò)外購(gòu)成熟的供應(yīng)鏈方案進(jìn)入市場(chǎng)，形成了“百家爭(zhēng)鳴”的格局。

不同汽車(chē)時(shí)代車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)力壁壘變遷

1.2智能化轉(zhuǎn)型中的新競(jìng)爭(zhēng)壁壘

電動(dòng)化只是汽車(chē)技術(shù)變革的第一步，智能化才是下一步的關(guān)鍵。尤其在自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展中，數(shù)據(jù)和算力成為新的競(jìng)爭(zhēng)核心。智能駕駛不僅需要車(chē)輛感知環(huán)境，還要求車(chē)輛能夠自主做出復(fù)雜的決策，并在各種駕駛場(chǎng)景中安全行駛。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)，是大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力。而端到端架構(gòu)正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)整合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)方法，端到端架構(gòu)能夠顯著提升自動(dòng)駕駛的性能和效率，使得那些擁有大量數(shù)據(jù)和算力的企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。因此，端到端架構(gòu)的崛起讓汽車(chē)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘從傳統(tǒng)的機(jī)械制造，轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)和算法的領(lǐng)域。

端到端架構(gòu)的技術(shù)基礎(chǔ)與發(fā)展路徑

2.1端到端架構(gòu)的基本定義

端到端架構(gòu)是指從輸入數(shù)據(jù)（如傳感器采集的環(huán)境信息）到輸出控制指令（如車(chē)輛轉(zhuǎn)向、剎車(chē)等）的整個(gè)過(guò)程都通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)完成，而不再依賴(lài)人為預(yù)設(shè)的規(guī)則。與傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不同，端到端架構(gòu)通過(guò)學(xué)習(xí)和理解駕駛場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)來(lái)生成最優(yōu)決策。在傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛架構(gòu)中，任務(wù)被分為多個(gè)模塊，如感知、定位、決策、控制等，每個(gè)模塊獨(dú)立執(zhí)行各自的功能，并通過(guò)模塊間的接口傳遞信息。這種架構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是模塊化開(kāi)發(fā)方便調(diào)試，但其缺點(diǎn)也顯而易見(jiàn)：模塊間信息傳遞時(shí)會(huì)出現(xiàn)延遲和數(shù)據(jù)損耗，且難以適應(yīng)復(fù)雜的道路場(chǎng)景。

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛架構(gòu)

相比之下，端到端架構(gòu)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型直接處理從環(huán)境感知到車(chē)輛控制的全部過(guò)程，大大減少了信息傳遞的損耗，并能夠通過(guò)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，提高決策的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。這使得端到端架構(gòu)成為未來(lái)高階自動(dòng)駕駛技術(shù)的重要基礎(chǔ)。

2.2深度學(xué)習(xí)技術(shù)在端到端架構(gòu)中的應(yīng)用

端到端架構(gòu)依賴(lài)于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中，最常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛用于處理來(lái)自攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，識(shí)別出道路、車(chē)輛、行人等信息；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則用于處理車(chē)輛運(yùn)動(dòng)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如車(chē)輛的速度、加速度等。這些模型的核心原理是通過(guò)前向傳播和反向傳播的訓(xùn)練過(guò)程，不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差，輸出最優(yōu)的決策結(jié)果。在自動(dòng)駕駛的場(chǎng)景中，系統(tǒng)通過(guò)輸入來(lái)自環(huán)境的多模態(tài)數(shù)據(jù)（如攝像頭、激光雷達(dá)、超聲波等），經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)模型的多層處理，最終生成具體的駕駛指令。一個(gè)典型的端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通常包含多個(gè)隱藏層，每個(gè)隱藏層都對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取。例如，在識(shí)別一個(gè)紅綠燈時(shí)，第一層隱藏層可能會(huì)識(shí)別出光的強(qiáng)度變化，第二層隱藏層則會(huì)識(shí)別出紅綠燈的形狀，第三層則會(huì)判斷當(dāng)前燈光的顏色，從而生成最終的控制信號(hào)。

2.3端到端架構(gòu)的技術(shù)演進(jìn)：從感知到一體化

端到端架構(gòu)的發(fā)展可以分為以下幾個(gè)階段：感知端到端：這一階段，主要集中在感知任務(wù)的端到端實(shí)現(xiàn)，通過(guò)攝像頭和激光雷達(dá)等傳感器，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理周?chē)h(huán)境數(shù)據(jù)，并直接生成感知結(jié)果。目前，這一模式已經(jīng)較為成熟，尤其是在城市道路的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛對(duì)復(fù)雜環(huán)境的精準(zhǔn)感知。模塊化端到端：模塊化端到端是指在感知端的基礎(chǔ)上，將感知、決策和控制整合為一個(gè)模塊化的系統(tǒng)。雖然各模塊間仍然存在信息接口，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入讓系統(tǒng)能夠更好地實(shí)現(xiàn)信息傳遞與整體優(yōu)化。與傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)相比，這一階段減少了數(shù)據(jù)損耗，并提升了算法的整體效率。一體化端到端：這一階段，端到端架構(gòu)將徹底消除模塊間的界限，所有的感知、決策和控制任務(wù)將通過(guò)一個(gè)單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成。這個(gè)模型將不僅僅局限于單一任務(wù)，而是具備更廣泛的泛化能力，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜和未知的場(chǎng)景。未來(lái)的端到端架構(gòu)或?qū)⒔Y(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)真正的一體化自動(dòng)駕駛。

端到端架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)與技術(shù)挑戰(zhàn)

3.1端到端架構(gòu)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

與傳統(tǒng)的模塊化自動(dòng)駕駛系統(tǒng)相比，端到端架構(gòu)具備以下技術(shù)優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全局優(yōu)化：端到端模型依賴(lài)于大量的駕駛數(shù)據(jù)，通過(guò)持續(xù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能夠?qū)φw任務(wù)進(jìn)行全局優(yōu)化，快速糾正錯(cuò)誤并提升系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式使得系統(tǒng)能夠在不同場(chǎng)景下靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜的駕駛環(huán)境。減少信息傳遞損耗：在傳統(tǒng)模塊化架構(gòu)中，信息在不同模塊之間傳遞時(shí)，常常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮、延遲和誤差累積等問(wèn)題。端到端架構(gòu)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接處理，減少了這些中間環(huán)節(jié)，避免了信息的損耗。泛化能力更強(qiáng)：端到端架構(gòu)能夠通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)大量的駕駛數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾場(chǎng)景和極端情況的能力。例如，面對(duì)道路施工、臨時(shí)障礙物或突發(fā)天氣情況，端到端模型可以根據(jù)之前學(xué)到的駕駛經(jīng)驗(yàn)，快速做出相應(yīng)的決策。這種泛化能力使得端到端架構(gòu)的適應(yīng)性比傳統(tǒng)的基于規(guī)則的系統(tǒng)更強(qiáng)。

3.2數(shù)據(jù)與算力：端到端架構(gòu)的核心瓶頸

盡管端到端架構(gòu)在技術(shù)上具備諸多優(yōu)勢(shì)，但其成功的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)和算力的支持。數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：端到端架構(gòu)依賴(lài)于大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的獲取成本極高。對(duì)于車(chē)企來(lái)說(shuō)，確保數(shù)據(jù)的多樣性和準(zhǔn)確性是端到端架構(gòu)成功的關(guān)鍵。例如，特斯拉通過(guò)其龐大的FSD用戶(hù)群體，能夠持續(xù)收集全球范圍內(nèi)的駕駛數(shù)據(jù)，這使得其端到端模型能夠不斷優(yōu)化。然而，對(duì)于中小車(chē)企來(lái)說(shuō)，如何積累海量數(shù)據(jù)仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

端到端對(duì)數(shù)據(jù)的要求

算力挑戰(zhàn)：端到端模型的訓(xùn)練需要強(qiáng)大的算力支持。當(dāng)前，端到端架構(gòu)的模型規(guī)模和復(fù)雜度不斷增加，算力需求也在迅速攀升。特斯拉、華為等公司通過(guò)自建計(jì)算中心，部署了數(shù)萬(wàn)張GPU卡片來(lái)支持模型的訓(xùn)練。而在未來(lái)，隨著技術(shù)的發(fā)展，車(chē)企將需要更多的算力來(lái)處理更復(fù)雜的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，這也使得算力成為車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)的核心。

行業(yè)案例與實(shí)踐：端到端架構(gòu)的應(yīng)用現(xiàn)狀

4.1特斯拉的FSD系統(tǒng)：端到端架構(gòu)的先行者

特斯拉作為端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)的先行者，其FSD（Full Self Driving）系統(tǒng)自2020年發(fā)布以來(lái)，已經(jīng)進(jìn)行了多次迭代。特斯拉通過(guò)其全球范圍內(nèi)的FSD測(cè)試用戶(hù)，不斷收集駕駛數(shù)據(jù)，并通過(guò)端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)道路、行人和交通信號(hào)燈的精準(zhǔn)識(shí)別。

特斯拉智能駕駛硬件迭代歷程（HW1.0-HW4.0）

目前，特斯拉的FSD系統(tǒng)已經(jīng)能夠在城市街道和高速公路上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，并逐步在全球范圍內(nèi)推廣。特斯拉的端到端架構(gòu)在全球自動(dòng)駕駛市場(chǎng)中占據(jù)了領(lǐng)先地位，這得益于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)和算力支持。通過(guò)引入端到端架構(gòu)，特斯拉的FSD系統(tǒng)顯著提升了自動(dòng)駕駛的流暢性和安全性。尤其是在復(fù)雜的城市環(huán)境中，F(xiàn)SD能夠處理各種突發(fā)情況，如行人橫穿馬路、前方車(chē)輛突然減速等。此外，特斯拉通過(guò)其強(qiáng)大的算力集群，持續(xù)對(duì)FSD系統(tǒng)進(jìn)行更新和優(yōu)化，不斷提升駕駛體驗(yàn)。

4.2國(guó)內(nèi)車(chē)企的端到端技術(shù)實(shí)踐

在國(guó)內(nèi)，華為、小鵬、理想等車(chē)企也在積極布局端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)。其中，華為的ADS系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了感知、決策、控制的端到端整合，成為國(guó)內(nèi)端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)的代表之一。小鵬汽車(chē)則通過(guò)其XNGP系統(tǒng)，將端到端技術(shù)應(yīng)用于城市道路的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中。小鵬的端到端架構(gòu)通過(guò)攝像頭和激光雷達(dá)等傳感器數(shù)據(jù)的融合，能夠在沒(méi)有高清地圖的情況下，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜道路環(huán)境的感知和決策。此外，小鵬還通過(guò)與云計(jì)算平臺(tái)的合作，進(jìn)一步提升其端到端模型的訓(xùn)練效率和適應(yīng)性。

小鵬模塊化端到端算法架構(gòu)

理想汽車(chē)則通過(guò)引入VLM（Visual-Language Model，視覺(jué)語(yǔ)言模型）大模型，提升了端到端系統(tǒng)的可解釋性和精度。通過(guò)結(jié)合端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大模型，理想的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠更好地理解交通標(biāo)志、路況等信息，從而做出更準(zhǔn)確的駕駛決策。

理想端到端算法架構(gòu)

端到端架構(gòu)的政策與法律挑戰(zhàn)

5.1自動(dòng)駕駛技術(shù)的政策推動(dòng)

自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展離不開(kāi)政策的支持。在全球范圍內(nèi)，各國(guó)政府正逐步出臺(tái)相關(guān)政策，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)和落地。在美國(guó)，自動(dòng)駕駛技術(shù)的測(cè)試已經(jīng)在多個(gè)州得到了許可，而中國(guó)也在加速自動(dòng)駕駛的立法進(jìn)程，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的規(guī)?；瘧?yīng)用提供了法律保障。端到端架構(gòu)作為自動(dòng)駕駛技術(shù)的重要組成部分，也需要面對(duì)復(fù)雜的政策環(huán)境。各國(guó)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)將逐步完善相關(guān)法規(guī)，確保端到端架構(gòu)在實(shí)際應(yīng)用中的安全性和可控性。未來(lái)，端到端架構(gòu)需要符合更嚴(yán)格的安全測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，并在事故發(fā)生時(shí)提供透明的責(zé)任劃分機(jī)制。

5.2算法的不可解釋性與法律責(zé)任

端到端架構(gòu)的“黑盒”屬性使得其決策過(guò)程難以解釋?zhuān)@在法律責(zé)任方面帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)自動(dòng)駕駛車(chē)輛發(fā)生事故時(shí)，如何判斷責(zé)任歸屬將成為一大難題。尤其在端到端架構(gòu)下，系統(tǒng)的決策邏輯難以追溯，這使得監(jiān)管機(jī)構(gòu)和法律體系需要重新評(píng)估自動(dòng)駕駛的責(zé)任劃分標(biāo)準(zhǔn)。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，未來(lái)可能需要引入更加透明的模型解釋機(jī)制，如理想汽車(chē)所使用的視覺(jué)語(yǔ)言大模型，能夠幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)理解系統(tǒng)的決策過(guò)程。此外，相關(guān)法律法規(guī)可能會(huì)要求車(chē)企記錄和存儲(chǔ)每次駕駛決策的詳細(xì)數(shù)據(jù)，以便在發(fā)生事故時(shí)提供證據(jù)支持。

未來(lái)的技術(shù)趨勢(shì)與市場(chǎng)前景

6.1技術(shù)趨勢(shì)：從端到端到多模態(tài)大模型

未來(lái)，端到端架構(gòu)將與多模態(tài)大模型相結(jié)合，進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的智能化水平。通過(guò)整合視覺(jué)、語(yǔ)言、感知等多種數(shù)據(jù)源，多模態(tài)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)更加精準(zhǔn)的環(huán)境感知和決策能力。這一技術(shù)趨勢(shì)將推動(dòng)自動(dòng)駕駛從現(xiàn)有的L2+級(jí)別向L4/L5級(jí)別過(guò)渡，實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛。此外，世界模型的引入也將改變端到端架構(gòu)的現(xiàn)狀。通過(guò)重建真實(shí)世界的物理規(guī)律，世界模型將幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更好地理解和預(yù)測(cè)周?chē)h(huán)境，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供更智能的決策支持。

6.2市場(chǎng)前景：端到端架構(gòu)的規(guī)?；瘧?yīng)用

隨著技術(shù)的不斷成熟，端到端架構(gòu)將在未來(lái)幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。特斯拉、華為等企業(yè)已經(jīng)在全球范圍內(nèi)推廣其端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并逐步積累用戶(hù)數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)到2030年，全球自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的規(guī)模將突破萬(wàn)億美元，端到端架構(gòu)將成為其中的核心技術(shù)之一。與此同時(shí)，自動(dòng)駕駛芯片制造商、云計(jì)算服務(wù)提供商等也將從中受益。未來(lái)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的硬件和軟件需求將持續(xù)增長(zhǎng)，推動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展和升級(jí)。

總結(jié)

端到端架構(gòu)作為自動(dòng)駕駛技術(shù)的革命性進(jìn)展，正在推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向前邁進(jìn)。憑借其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)大算力的支持，端到端架構(gòu)具備顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，能夠大幅提升自動(dòng)駕駛的性能和決策效率。然而，端到端架構(gòu)仍然面臨數(shù)據(jù)、算力和法律責(zé)任等多方面的挑戰(zhàn)。隨著政策的逐步完善和技術(shù)的持續(xù)迭代，端到端架構(gòu)有望成為未來(lái)智能駕駛的主流解決方案。行業(yè)內(nèi)的頭部企業(yè)將在這一過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位，而中小車(chē)企則需要加速技術(shù)研發(fā)，跟上行業(yè)的步伐。未來(lái)，隨著端到端技術(shù)的普及，全球汽車(chē)行業(yè)將迎來(lái)真正的智能駕駛時(shí)代。

審核編輯 黃宇