實現(xiàn)自動駕駛，唯有端到端？

自動駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始探索更加智能、高效的解決方案，隨著AI大模型入場，自動駕駛涌現(xiàn)出許多新的技術(shù)，智駕行業(yè)技術(shù)路徑從CNN、RNN、GAN、再到Transformer大模型，去年行業(yè)主流方案還是輕高精地圖城區(qū)智駕，今年大家的目標都瞄到了端到端（End-to-End, E2E）。

端到端作為一種新興的技術(shù)路徑，逐漸受到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。端到端解決方案在自動駕駛中的應用，意味著整個駕駛過程由一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)完成，從感知、決策到控制，所有步驟都融合在一起。這種方法不同于傳統(tǒng)的模塊化方法，在架構(gòu)設計和實現(xiàn)方式上具有顯著的差異。

2024年3月，特斯拉開始在北美地區(qū)大范圍推送FSD V12。這套端到端智駕系統(tǒng)表現(xiàn)優(yōu)秀，讓從業(yè)者和用戶前所未有地感受到技術(shù)帶來的體驗提升，也使之成為端到端自動駕駛這一技術(shù)路線快速形成大范圍共識的最重要的推動力。

何為端到端自動駕駛？

端到端自動駕駛解決方案是一種整體化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術(shù)路徑，旨在簡化自動駕駛系統(tǒng)的架構(gòu)設計。與傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中的模塊化架構(gòu)不同，端到端方法試圖通過一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，直接從傳感器輸入（如攝像頭、激光雷達等）到控制輸出（如方向盤轉(zhuǎn)動角度、油門和剎車力度）來完成整個駕駛過程。這種方法的核心思想是用深度學習模型取代傳統(tǒng)系統(tǒng)中的多個獨立模塊，通過大量數(shù)據(jù)的訓練，使得系統(tǒng)能夠自行學習、感知并做出決策。在端到端學習中，一般不需要明確地給出不同模塊或階段的功能，中間過程不需要人為干預。端到端學習的訓練數(shù)據(jù)為“輸入－輸出”的形式，無須提供其他額外信息。因此，端到端學習和深度學習一樣，都是要解決貢獻度分配問題。

1.傳統(tǒng)模塊化自動駕駛系統(tǒng)

傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)通常被分為以下幾個主要模塊：感知模塊：負責采集環(huán)境數(shù)據(jù)并識別道路、障礙物、行人等關(guān)鍵信息。感知模塊依賴于各種傳感器如攝像頭、激光雷達、雷達等，以及圖像處理和目標檢測算法。定位模塊：通過GPS、IMU（慣性測量單元）、地圖數(shù)據(jù)等手段，準確確定車輛在環(huán)境中的位置。路徑規(guī)劃模塊：基于感知和定位數(shù)據(jù)，規(guī)劃車輛行駛的最優(yōu)路徑，并考慮交通規(guī)則、道路狀況等因素。決策模塊：決定車輛在行駛過程中應采取的具體動作，例如超車、避讓、減速等。控制模塊：執(zhí)行決策模塊的指令，直接控制車輛的轉(zhuǎn)向、加速和制動。每個模塊各自獨立工作，負責不同的功能。模塊間的接口需要精心設計，以確保整個系統(tǒng)的協(xié)同工作。

2.端到端自動駕駛的實現(xiàn)

端到端自動駕駛系統(tǒng)試圖打破這種模塊化的限制，通過一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡，直接從傳感器輸入生成控制輸出。在這種系統(tǒng)中：傳感器輸入：包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等數(shù)據(jù)直接作為輸入。深度學習模型：通常是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或其變種，負責從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，進行環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和決策，并最終生成車輛的控制指令?？刂戚敵觯耗Ｐ椭苯虞敵鲕囕v的控制命令，如方向盤角度、油門和剎車力度。在這個過程中，沒有明確的模塊劃分，也不包含任何人為設計的規(guī)則模塊。所有任務由一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)完成。這種方法依賴于大規(guī)模的端到端訓練數(shù)據(jù)，通過訓練使模型學會駕駛。

3.端到端簡單理解

從理論上看，端到端較難理解，這里智駕最前沿以一個小故事，來給大家理解下端到端。在一個小島上有兩個村莊，分別叫感知村和執(zhí)行村，感知村的村民一直都有給執(zhí)行村的村民寫信的需求，但是這兩個村莊比較遠，需要送信員來傳遞村莊之間的信件。在起初的時候，信件的傳遞比較簡單，感知村的村民只是告知送信員這封信要給誰，但并沒有告知收件人住在執(zhí)行村哪里，送信員在拿到信件來到執(zhí)行村后，要挨家挨戶地去敲門，問他們是否就是收件人，在未將信交給收信人前，每個人都會拿信看一下，不僅讓信變褶皺了，有些信息也看不清了（人為地給了名稱規(guī)則，讓決策層去一個個校對，找到對應的規(guī)則并執(zhí)行）。

由于這種信息傳遞的效率很低，且在執(zhí)行村每多一戶人家，送信員就需要多敲一次門，且萬一出現(xiàn)收件人姓名未找到的情況（新的場景），送信員就無法處理了。為了解決這個問題，送信員決定開拓新的且統(tǒng)一的送信方式，那就是在給執(zhí)行村送信時，順便將每一戶根據(jù)姓名標上戶號（大數(shù)據(jù)學習），當感知村的村民給執(zhí)行村送信件時，送信員就會在信件上寫上對應戶號（指深度學習的過程，僅舉例，便于理解），當拿到信件后，只需要看信件上的戶號，找到對應的房子，就可以很快將信件送到了，這樣信件也不會破損，萬一遇到新的收件人，只需要再添加上戶號就可以了，這樣送信效率也更高了！雖然這個小故事不能很全面地概括端到端，但也可以簡單給大家理解下，端到端到底是什么意思，若有不正確的，還請大家在留言區(qū)交流。

端到端解決方案的優(yōu)勢

1.簡化架構(gòu)設計

降低復雜性：端到端系統(tǒng)將傳統(tǒng)的多模塊架構(gòu)簡化為一個統(tǒng)一的深度學習模型，這顯著降低了系統(tǒng)的復雜性。傳統(tǒng)系統(tǒng)中，每個模塊都需要單獨開發(fā)、測試和調(diào)試，而端到端方法只需開發(fā)和訓練一個模型，簡化了開發(fā)過程。減少接口設計：在傳統(tǒng)系統(tǒng)中，各模塊之間需要精心設計接口，以確保數(shù)據(jù)的無縫傳遞和處理。而在端到端系統(tǒng)中，所有處理都是通過一個模型完成的，不再需要設計復雜的接口，減少了系統(tǒng)集成的難度。

2.減少人工干預

數(shù)據(jù)驅(qū)動：傳統(tǒng)系統(tǒng)中，許多功能需要依賴人工設定的規(guī)則和參數(shù)，例如目標檢測的閾值、路徑規(guī)劃的權(quán)重等。而端到端方法通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，不再依賴人為的規(guī)則設定，而是通過大量真實數(shù)據(jù)的訓練，使模型自動學習處理不同的駕駛場景。自動優(yōu)化：端到端系統(tǒng)在訓練過程中，能夠自動進行參數(shù)優(yōu)化，減少了對人工調(diào)試的依賴。這使得系統(tǒng)能夠更好地適應復雜多變的駕駛環(huán)境，例如天氣變化、路況復雜的場景等。

3.潛在的性能提升

深度學習的強大能力：深度學習模型在圖像處理、模式識別等任務上表現(xiàn)出色，端到端系統(tǒng)能夠利用這種能力，直接從傳感器輸入中學習出高層次的特征，進而提升系統(tǒng)的整體性能。場景理解的提升：端到端系統(tǒng)能夠通過學習捕捉環(huán)境中的細微差別，例如行人行為、復雜交通狀況等，從而在某些復雜場景下表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能。

4.更強的適應性

持續(xù)學習：端到端系統(tǒng)可以通過持續(xù)學習和數(shù)據(jù)更新，適應新的道路條件和駕駛場景。這意味著系統(tǒng)在面臨新的駕駛環(huán)境時，可以通過引入新的數(shù)據(jù)進行再訓練，迅速調(diào)整以適應新情況。多樣性適應：由于端到端系統(tǒng)直接從數(shù)據(jù)中學習，它在面對不同地域、不同天氣、不同交通法規(guī)等情況下，能夠更靈活地調(diào)整自身的行為策略。

端到端解決方案的劣勢

1.高數(shù)據(jù)需求

大量數(shù)據(jù)需求：端到端系統(tǒng)的訓練需要大量的駕駛數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅涵蓋多種駕駛場景，還需要包括各種異常情況和極端條件。這對企業(yè)的數(shù)據(jù)收集、處理和存儲能力提出了極高的要求。數(shù)據(jù)標注的復雜性：訓練端到端模型需要大量精確標注的數(shù)據(jù)，這一過程往往耗時且成本高昂。特別是在異常情況的數(shù)據(jù)采集和標注上，可能面臨更多挑戰(zhàn)。

2.黑箱問題

決策過程不透明：由于端到端系統(tǒng)依賴于深度學習模型，其決策過程難以解釋。這種“黑箱”特性導致系統(tǒng)的行為缺乏透明度，難以明確其在某些場景下為何做出特定決策。安全性與合規(guī)性挑戰(zhàn)：在實際應用中，端到端系統(tǒng)的不可解釋性可能帶來安全性和合規(guī)性方面的擔憂。例如，當系統(tǒng)發(fā)生錯誤時，難以明確責任歸屬，給事故分析和責任追究帶來了困難。

3.泛化能力不足

訓練數(shù)據(jù)的局限性：端到端系統(tǒng)的性能依賴于訓練數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋度。當系統(tǒng)遇到未曾見過的場景或條件時，可能無法做出正確的決策，表現(xiàn)出泛化能力不足的問題。應對新場景的挑戰(zhàn)：雖然端到端系統(tǒng)可以通過持續(xù)學習來適應新的場景，但在面對全新、極端或復雜場景時，其表現(xiàn)可能不如經(jīng)過特別設計的模塊化系統(tǒng)。

4.難以處理復雜任務

單一模型的限制：端到端系統(tǒng)依賴于單一的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，這使得在處理高度復雜的任務時可能面臨性能瓶頸。例如，在處理多車道高速公路的交通場景或復雜的城市交叉路口時，單一模型可能無法勝任所有任務。場景復雜性增加：隨著駕駛場景的復雜性增加，端到端系統(tǒng)需要處理的變量也隨之增加，導致其在某些極端情況下的性能可能下降，甚至出現(xiàn)無法應對的情況。

端到端解決方案對自動駕駛行業(yè)的影響

1.推動技術(shù)創(chuàng)新人工智能與自動駕駛的融合：端到端解決方案代表了人工智能技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域的深度應用。通過深度學習模型，系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中自主學習，擺脫了傳統(tǒng)算法的限制。這種方法的推廣，推動了更多創(chuàng)新算法和技術(shù)的出現(xiàn)，提升了自動駕駛系統(tǒng)的智能化水平。催生新技術(shù)路徑：隨著端到端方法的發(fā)展，可能會催生更多針對復雜駕駛?cè)蝿盏幕旌霞軜?gòu)或增強型模型，例如結(jié)合傳統(tǒng)模塊化系統(tǒng)與端到端模型的混合架構(gòu)，以克服單一模型的局限性。

2.改變研發(fā)范式

人才需求的轉(zhuǎn)變：端到端系統(tǒng)的開發(fā)更依賴于數(shù)據(jù)科學家和深度學習專家，而非傳統(tǒng)的工程師和領(lǐng)域?qū)＜摇＿@種變化可能影響到整個自動駕駛行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)和培養(yǎng)方向，數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)范式將變得更加重要。研發(fā)流程的變化：端到端方法的應用使得傳統(tǒng)的模塊化開發(fā)流程需要調(diào)整。企業(yè)可能需要重新設計其研發(fā)流程，以適應數(shù)據(jù)驅(qū)動的開發(fā)模式。這可能包括數(shù)據(jù)采集、標注、模型訓練和部署等環(huán)節(jié)的全面優(yōu)化。

3.加速商用進程

特定場景下的快速落地：端到端系統(tǒng)在特定場景（如高速公路、封閉園區(qū)等）下可能比傳統(tǒng)方法更具優(yōu)勢，因而有可能更快實現(xiàn)商用化。這種優(yōu)勢可以幫助自動駕駛技術(shù)在早期階段取得市場份額，并進一步推廣至更廣泛的應用場景。商業(yè)模式的變革：隨著端到端方法的推廣，自動駕駛技術(shù)的商業(yè)模式可能也會發(fā)生變化。例如，基于數(shù)據(jù)的服務模式（如持續(xù)更新和優(yōu)化的駕駛模型）可能成為新的商業(yè)方向。

4.挑戰(zhàn)法規(guī)和標準

法規(guī)適應性問題：由于端到端系統(tǒng)的黑箱特性，現(xiàn)有的自動駕駛法規(guī)和標準可能需要進行調(diào)整，以適應這種新的技術(shù)路徑。如何在保障安全性、透明性和可追責性的前提下，制定適合端到端系統(tǒng)的法規(guī)，是行業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。標準化的困難：端到端方法的多樣性和高度依賴數(shù)據(jù)的特性，使得制定統(tǒng)一的行業(yè)標準變得更加復雜。標準化的難度可能會延緩技術(shù)的廣泛應用，并對行業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展造成一定影響。

5.影響供應鏈和產(chǎn)業(yè)鏈

產(chǎn)業(yè)鏈的重新布局：端到端方法的推廣，可能減少對傳統(tǒng)模塊的依賴，進而影響現(xiàn)有自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)。特別是那些專注于特定模塊的供應商，可能面臨重新定位的挑戰(zhàn)。新興企業(yè)的機會：端到端方法的普及可能為新興企業(yè)提供進入市場的機會，特別是那些在數(shù)據(jù)采集、處理、標注以及深度學習模型開發(fā)方面具備優(yōu)勢的公司。

結(jié)論

端到端自動駕駛解決方案作為一種革新性技術(shù)路徑，展示了其在簡化系統(tǒng)架構(gòu)、減少人工干預、提升性能和適應性等方面的巨大潛力。然而，端到端方法在實際應用中面臨高數(shù)據(jù)需求、黑箱問題、泛化能力不足以及處理復雜任務時的局限性等挑戰(zhàn)。這些問題表明，端到端解決方案尚未完全成熟，但其潛在的優(yōu)勢依然吸引了大量的行業(yè)關(guān)注。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，端到端方法有望在更多的駕駛場景中得到應用，并對自動駕駛技術(shù)的商用化進程產(chǎn)生深遠影響。

在未來的行業(yè)發(fā)展中，端到端解決方案可能成為推動自動駕駛技術(shù)進步的重要力量。然而，如何解決其固有的挑戰(zhàn)，并制定相應的法規(guī)和標準，仍是行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。面對這一新興技術(shù)路徑，自動駕駛行業(yè)必須在技術(shù)創(chuàng)新和法規(guī)制定之間找到平衡，以確保端到端方法能夠為未來的交通系統(tǒng)帶來真正的價值。

這篇文章不僅探討了端到端自動駕駛解決方案的技術(shù)細節(jié)，還分析了其對行業(yè)的廣泛影響。隨著更多企業(yè)投入到端到端方法的研究和開發(fā)中，我們有理由期待這項技術(shù)在未來幾年內(nèi)帶來更多的突破和應用。