爆火的端到端如何加速智驾落地？

原创智驾最前沿 2024-11-26 08:40

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“端到端”无疑是2024年自动驾驶行业最火热的一个词了！（相关阅读：实现自动驾驶，唯有端到端？）端到端技术通过消除模块间数据传递中的信息损耗和延迟，以神经网络驱动感知到控制输出的直接转换，有效提升系统的决策效率与整体性能。端到端技术的应用在智能驾驶领域日益受到重视。

传统的自动驾驶技术基于模块化架构，将感知、决策、规划和控制等功能模块分别处理，以实现最终的车辆控制。尽管模块化设计在早期阶段为自动驾驶的发展奠定了坚实基础，但随着行业向更高自动化级别迈进，模块化架构暴露出效率低下、信息传递损耗等问题。

为解决这些痛点，端到端架构逐步进入行业视野，并逐渐成为推动L4及以上高级别自动驾驶发展的关键路径。端到端智能驾驶系统借助深度学习模型，将传感器输入直接映射为车辆控制指令，避免了传统模块化设计中的冗余转换步骤，使得系统能够实现全局最优和高效的计算性能。

端到端技术概述

1.1 端到端技术的定义与分类

端到端技术在智能驾驶领域是指由传感器获取的数据直接通过深度学习神经网络模型处理，输出具体的车辆控制指令，实现从“感知”到“决策”的一体化过程，端到端智能驾驶系统一般可以分为狭义和广义两种类型：

狭义端到端指的是通过单一神经网络模型将传感器数据（如摄像头图像或激光雷达信息）直接转化为车辆的控制信号，包括转向角、加速和制动等动作指令。该模式完全基于神经网络进行数据处理，省去了中间的显式数据接口和规则设定，整个过程全由神经网络驱动。狭义端到端模式能够显著提高系统的集成度和信息处理效率，但由于其完全依赖数据驱动，模型训练对数据和算力的要求极高。

狭义端到端自动驾驶架构

广义端到端则允许在感知、决策和规划模块之间保留人工设定的接口，以实现分阶段处理。广义端到端虽然保留了部分模块化特征，但也利用了神经网络的端到端学习能力，通过模块间特征向量的设计降低信息损失。广义端到端的设计既可以降低算法复杂度，又在一定程度上保证了数据传递的精确性和系统的整体性能。这种广义架构为端到端系统的过渡奠定了基础，为大规模应用提供了更高的灵活性。

广义端到端自动驾驶架构

1.2 端到端架构的优势

端到端技术之所以在智能驾驶领域备受青睐，主要是由于其在信息传递效率、系统计算性能和泛化能力等方面的优势。传统模块化方案中，由于数据在感知、决策、规划和控制之间频繁传递，系统的反应速度和实时性受到影响，且多次转换过程会导致误差累计和信息丢失。

端到端架构可以显著减少信息传递的损耗。通过使用单一的神经网络模型，传感器数据可以在不经多次转换的情况下直接用于控制决策，从而有效降低信息在模块间传递的丢失和延迟。此外，端到端系统通过压缩模块化设计中的子模块数量，实现了系统架构的简化，有助于降低车辆计算系统的功耗和体积，从而更适合大规模商业化量产。

端到端架构在系统计算效率方面也具有显著优势。由于系统不再需要多个模块的分层处理，而是采用深度学习神经网络一次性进行感知、决策、规划和控制的全局优化，端到端架构在信息处理速度上较传统系统有明显提升。此外，端到端系统能够高效学习和适应新场景的能力，其泛化能力得到显著提升。基于神经网络的深度学习模型在海量数据中自适应学习，在面对陌生或极端环境时，端到端模型比传统规则驱动的模块化方案具有更强的应对能力。

技术架构及实现方法

2.1 端到端的三阶段架构

端到端系统在实现过程中通常分为三个阶段，分别是感知“端到端”、模块化“端到端”和OneModel（单一模型）端到端，这三个阶段是端到端技术逐步成熟并向单一模型收敛的路径。

端到端自动驾驶架构演进示意图

感知“端到端”：在端到端技术的初步实现中，感知模块是端到端神经网络的主要应用场景。该阶段利用基于多传感器融合的神经网络模型处理感知任务，以实现多维度数据融合和深度特征提取。常见的方案是采用鸟瞰视角（BEV）结合Transformer结构，通过对场景的整体特征建模，实现精确的目标检测和障碍物识别。目前，感知“端到端”是行业中应用最广泛的端到端方案，在自动驾驶感知领域有较大的技术成熟度。

模块化“端到端”：在感知端到端的基础上，逐步将决策和规划模块引入神经网络模型中，形成模块化端到端体系。在该阶段，控制模块不再依赖于传统的规则设计，而是通过深度学习模型生成控制决策。为避免感知到控制之间的数据传递损耗，模块间采用特征向量形式进行数据交换。模块化端到端实现了感知、决策和规划之间的协调与数据无损传递，是端到端技术逐步向一体化系统过渡的阶段。

OneModel端到端：最终形态的端到端系统以单一神经网络模型实现从传感器数据输入到车辆运动轨迹的输出。OneModel在架构上实现了模块融合，打破了感知、决策和规划之间的界限，直接输出路径规划结果。该模型主要基于强化学习和模仿学习技术训练，通过自动化的数据特征学习避免了人为规则的干预。OneModel端到端是端到端技术的理想状态，具备更高的系统集成度和全局最优能力。

2.2 模仿学习与强化学习

在端到端系统的训练过程中，模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）是主流的神经网络训练方法。模仿学习通过模仿专家驾驶行为，让神经网络学习驾驶的最佳策略。模仿学习采用行为克隆（Behavior Cloning）和逆最优控制（Inverse Optimal Control）等算法，主要目标是将人类专家驾驶数据作为输入，让模型在不同驾驶环境中学习最佳响应策略。模仿学习的优点在于学习过程较为直接，但对数据依赖度高，且在复杂场景中容易出现泛化问题。

强化学习则是通过构建奖励函数和环境模型，使得智能体通过不断试错优化驾驶策略。相比模仿学习，强化学习在端到端技术中表现出更强的适应性。通过设计合理的奖励函数，强化学习可以在不断的训练过程中提升模型应对复杂场景的能力。然而，强化学习的设计难点在于如何准确地定义奖励函数，以适应道路、天气、车辆动态等多种环境的变化。

端到端自动驾驶背后的基本训练方法

端到端技术的价值与优势分析

3.1 全局优化与系统效率

端到端系统实现了从感知到决策的全局优化，在系统整体性能和计算效率方面相较传统方案具备显著优势。在传统模块化设计中，系统需要通过不同模块之间的多次信息传递完成复杂的智能驾驶任务，每个模块之间的连接不仅需要大量的接口设计，还导致了信息传递的损耗。端到端架构则通过深度神经网络模型，实现了数据从输入到输出的一次性处理，使得整个过程能够围绕最终的控制目标进行最优计算。

在系统计算效率方面，端到端架构通过压缩多重任务的分布式计算，将不同模块整合为单一神经网络模型，显著减少了计算资源的消耗，使系统更高效。特别是在执行控制过程中，端到端架构能够迅速对外界环境的变化做出反应，并生成实时的驾驶指令，以达到较高的响应速度。此外，由于端到端系统以神经网络模型为核心，系统的整体计算架构可以更紧凑，为车辆上路提供了更轻量化和低功耗的方案，有助于降低车辆的硬件成本。

3.2 信息无损传递与泛化能力

传统模块化架构虽然稳定且具有良好的可解释性，但由于多模块分割，导致信息传递过程中产生丢失和延迟，且模块之间的误差逐层累积，影响了系统的整体性能。端到端架构通过避免中间数据转换，实现了信息的无损传递，有效提高了系统的精确度和可靠性。

3.3 系统简化与可靠性提升

端到端架构相较于传统模块化架构的另一显著优势是系统结构的简化。传统自动驾驶系统包括感知、决策、规划和控制等多个模块，每个模块需单独处理一部分信息，并依赖上一个模块的输出。然而，这种层层传递的模式在实际应用中易导致信息滞后、误差叠加等问题，最终影响系统的实时性和安全性。端到端系统通过统一的神经网络架构，直接将输入数据转化为控制信号，无需依赖中间模块，这不仅减少了复杂的接口设计，也使得系统更易于维护和更新。

此外，端到端系统的可靠性也得到了显著提升。由于端到端架构通过深度学习算法直接在大规模数据集上进行训练，它能够适应多种场景和环境变化，不再局限于预定义的规则，具有极强的环境自适应性。特别是在极端天气条件、复杂道路状况和突发交通事件中，端到端系统可以通过已学习到的综合特征进行快速决策，提高车辆在非结构化道路中的行驶安全性。这种灵活性和鲁棒性使得端到端技术在未来自动驾驶的普及过程中具有重要价值。

市场进展与产业化应用

4.1 学术研究进展

近年来，端到端技术在智能驾驶领域的应用逐步加深，许多学术研究和技术论文对端到端系统的架构、算法优化和训练方法进行了探讨。例如，2023年CVPR大会上由上海人工智能实验室提出的UniAD模型获得了最佳论文奖。UniAD模型采用了一种基于多任务学习的联合优化框架，通过整合感知、预测、规划等多个任务，提升了系统在端到端路径规划方面的效率和安全性。

UniAD模型的核心架构基于Transformer，能够实现对多种输入数据的有效处理。其特征提取过程中，分别设计了TrackFormer、MapFormer、MotionFormer等模块，以实现对动态交通元素、道路信息和车辆交互的全方位理解。特别是该模型将传统模块化的规划算法整合入统一的端到端网络框架，最终生成车辆的行车轨迹和规划路径，并通过碰撞检验确保行驶安全。UniAD的创新之处在于它将多任务学习和端到端优化相结合，为端到端智能驾驶的实现提供了有力支持，并为未来的实际应用打下了理论基础。

4.2 产业应用案例

端到端技术的产业化应用主要集中在领先的智能汽车制造商和技术公司。近年来，特斯拉、小鹏、理想等企业纷纷投入到端到端技术的开发与应用上，并已在量产车型中初步实现了端到端架构的一部分功能。

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构，以简化自动驾驶系统的控制路径。FSD V12版本采用了完全端到端的神经网络模型，直接从摄像头图像输入生成控制信号。这一模型的引入，使得车辆的决策速度和响应能力大幅提升，且避免了传统模块化方案中因冗余转换导致的系统延迟。特斯拉通过内部测试表明，FSD V12具备更高的路径规划精确度，并已实现稳定的城市道路驾驶。

小鹏汽车：小鹏的XNet系统基于BEV（鸟瞰图）感知模型，结合端到端架构设计，将摄像头输入数据直接转化为三维空间中的检测结果。与传统方案不同，XNet系统在设计时减少了大量人工规则，直接通过端到端模型完成感知和规划任务。小鹏的端到端架构已在多个城市的道路测试中取得了较好的表现，且在系统稳定性和复杂路况处理能力上具有显著优势。

小鹏汽车端到端架构

理想汽车：理想汽车采用了端到端架构的增强版本，结合了BEV和视觉模型，实现了从感知到规划的全方位控制。理想的系统具有“无图驾驶”功能，能够在没有高精地图的情况下通过实时摄像头输入生成道路规划，适应性较强，能够应对多变的道路环境。该系统已在多个城市进行了实际路测，具备较高的安全性和稳定性，展示了端到端技术在复杂环境中的可靠性。

关键驱动因素与挑战

5.1 数据和算力的要求

端到端技术对数据和算力的要求非常高。端到端模型的核心是深度神经网络，需要通过大量的训练数据来实现模型的泛化和精确性。对于高级自动驾驶来说，车辆在实际路况中收集的数据必须足够丰富，涵盖不同的场景、天气、光照等条件，以确保模型能够在各种环境下稳定运行。然而，数据采集和标注成本高昂，且数据隐私和安全问题也需要考虑。

在算力方面，端到端模型通常涉及大量的参数和多层神经网络结构，特别是当端到端模型整合了感知、规划和控制模块时，所需算力成倍增加。对于整车厂商来说，必须投入大量资源来构建和维护高性能计算基础设施。以特斯拉为例，其在自动驾驶训练中采用了基于NVIDIA和自研芯片的高性能计算平台，以支持端到端模型的大规模训练。此外，云计算和边缘计算的结合也被视为解决算力瓶颈的潜在方案，能够实现高效的实时数据处理和模型更新。

5.2 可解释性与安全性问题

端到端模型的“黑箱”特性带来了可解释性问题。由于端到端系统直接从输入数据生成控制指令，其内部决策路径难以被解读和验证，特别是在极端条件下，模型的行为有时会显得不够透明。为了确保端到端系统的安全性和可靠性，行业正在探索多种方法来提升模型的可解释性。例如，部分研究通过在端到端系统中引入基于规则的辅助模块，使得系统在关键决策点上增加更多可解释信息。此外，通过数据分析和可视化手段展示模型的内部特征，帮助开发人员更好地理解模型的工作原理。

产业机遇与未来前景

6.1 整车厂商的机遇

端到端技术为整车厂商带来了新的机遇。随着高级别自动驾驶需求的提升，整车厂商不仅需要具备硬件制造能力，还需构建自主的智能驾驶算法体系。领先车企如特斯拉、理想和小鹏在端到端技术的研发上投入了大量资源，并逐步构建了各自的技术优势。未来，端到端架构有望成为智能汽车的主流解决方案，这不仅能够增强厂商的竞争力，还能够在实际应用中提高用户的驾驶体验。例如，特斯拉通过其端到端FSD系统实现了高度自动化的城市驾驶，极大地吸引了用户的关注。

在商业化层面，端到端技术降低了系统开发和维护的成本，为整车厂商实现智能驾驶的快速部署提供了支持。整车厂商可以通过端到端系统实现车辆的统一升级，减少硬件变更需求，从而提高系统的扩展性和灵活性。未来，端到端架构可能会成为智能汽车发展的核心技术，使得整车厂商能够在技术竞争中占据主导地位。

6.2 零部件供应商的角色

端到端架构的实现不仅依赖整车厂商的研发投入，零部件供应商在其中也扮演了关键角色。端到端技术要求E/E（电气/电子）架构的升级，并且需要高性能计算芯片和传感器的支持。例如，德赛西威、地平线等供应商正在为车载计算提供更高性能的域控制器，以满足端到端系统的高算力需求。同时，感知层硬件供应商如Velodyne、Luminar等也在为端到端系统提供先进的传感器解决方案。

端到端系统对车辆的E/E架构提出了高度一体化的要求，零部件供应商需要提供协同度更高的硬件架构和数据采集方案，确保系统在运行过程中具备可靠的性能表现。随着端到端技术在行业内的普及，供应链将面临巨大的市场需求，尤其是在数据传输、算力芯片和传感器等领域。对于供应商而言，深度参与智能驾驶系统的开发能够显著提升其市场竞争力，并助力端到端系统的全面落地。