本报记者 王镜茹
美国西部时间2024年3月20日，元戎启行在英伟达开发者大会上宣布，已与英伟达达成合作，将于2025年采用英伟达的DRIVE Thor芯片适配公司端到端智能驾驶模型。
早在2023年8月，元戎启行就运用端到端模型完成了道路测试。元戎启行CEO周光日前透露，搭载该公司端到端智能驾驶模型的量产车型将于2024年内上市。
除元戎启行外，今年以来，不少厂商都在端到端智驾模型做创新尝试。
智能驾驶系统目前普遍分为感知、预测、规划三个模块，端到端模型则是将三个模块融为一体，从感知端输入信息，在执行端直接输出结果。
在模块化的技术架构下，信息的传递会出现减损，系统的维护难度大，无法从容应对复杂路况。而端到端模型则不同，该模型将感知、预测、规划三个模型融为一体，无须程序员编写代码去制定规则，而是用海量数据去训练系统，赋予机器自主学习、思考和分析的能力。
招商证券分析师董瑞斌认为，模块化架构性能有限，端到端架构有望成为自动驾驶的终极解决方案。
在此背景下，2024年初，小鹏汽车透露，智能驾驶系统将采用端到端大模型；小米方面则表示，小米汽车的智能驾驶系统基于自研的端到端感知决策大模型。
中国电子商务专家服务中心副主任郭涛对《证券日报》记者表示：“端到端大模型在自动驾驶领域兴起，主要因其能提供更为流畅和一体化的解决方案。端到端大模型通过传感器采集到原始数据，将原始数据输入神经网络系统，直接给车辆底层控制器输出加速等驾驶指令。该方式显著提升了模型训练效率和性能上限，是自动驾驶算法模型理想状态。”
端到端驾驶的加速落地亦离不开TSN（Time-Sensitive Networking时间敏感网络）、多模态等产业链新技术助力。据悉，下一代汽车网络将以高速确定性TSN以太网为核心，将核心域控制器高效互联。
工业互联网企业三旺通信近日披露，TSN技术已进入实际应用的启动阶段，现在已基本完成整个TSN的端到端从网卡到终端的采集传输设备布局。未来准备往应用方向赋能，以及会跟客户合作一些应用的支撑开发。
然而，由于神经网络的黑盒性质有可能会影响端到端模型的安全性，多位采访人士认为，年内有望看到多家车企端到端大模型落地，但实际效果仍有待观察。
止于至善投资总经理何理对《证券日报》记者表示：“端到端架构难点在于模型训练部分，端到端的任务从视觉输入，到下游任务输出，中间空间过大，导致训练很不稳定。神经网络的黑盒性质使得端到端模型缺乏可解释性，尤其无法保障极端情况下模型输出的安全性，增加了错误风险以及研发调试的难度。”
对此，周光对《证券日报》记者表示：“端到端模型技术难度主要包括模型的搭建，涉及去高精度地图，各个模型的融合。元戎启行的数据来源于车企，均为真实的行车数据，涵盖场景很全面，数据质量较高。另外，DRIVE Thor芯片算力也完全满足端到端模型的需求。”
郭涛认为，端到端模型在自动驾驶领域的广泛应用将指日可待，但目前仍需要整个行业的共同努力，包括技术创新、政策制定、公众教育等多方面的协同发展。
（编辑 闫立良）
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