自动驾驶行业向端到端架构转型

一、效能革命

• 消除信息损耗与延迟

  • 传统模块化架构的流程是感知、决策、规划、控制这四个环节串联。例如，在一个自动驾驶汽车行驶过程中，感知模块先识别出前方有障碍物，将信息传递给决策模块，决策模块再决定是刹车还是变道，接着规划模块规划具体的行驶路径，最后控制模块执行操作。然而，在这个过程中，每个模块之间的接口会导致信息损失。比如，感知模块可能只能传递有限的关于障碍物的信息（如距离、速度等几个关键参数），而一些细节特征可能丢失。而且，整个过程会产生决策延迟，大概在 100 - 300 毫秒之间，这对于高速行驶的汽车来说，可能会错过最佳的应对时机。
  • 端到端架构的优势就在于它直接将传感器的原始数据输入到一个单一的模型中，然后输出控制指令。以视觉传感器为例，它能将摄像头拍摄到的连续视频帧（包含丰富的场景细节，如道路标记、交通标志、车辆外观等原始像素数据）直接输入模型，模型经过训练后可以快速地根据这些原始数据输出控制汽车的方向、速度等指令，减少了中间环节，大大提升了响应速度和系统效率。

• 全局优化能力

  • 在模块化架构中，各个子模块是独立优化的。比如感知模块可能通过提高传感器精度、改进算法等方式来提升自身的准确性，但这就可能导致与决策模块之间的不匹配。例如，感知模块能够更精确地识别出前方是一个小动物，但决策模块的规则可能没有考虑到这种情况，无法及时做出合适的决策，从而引发局部目标与整体驾驶任务的冲突。
  • 端到端模型可以实现感知、决策、控制的联合训练。它以最终的驾驶目标（如安全、舒适的到达目的地）为导向，对整个过程进行全局优化。例如，在城市复杂路况下，端到端模型可以综合考虑交通流量、行人行为、道路施工等多种因素，通过联合训练找到最优的驾驶策略，突破了传统模块化架构下各模块独立优化带来的性能瓶颈。

二、技术实证

• 攻克长尾场景

  • 传统规则系统是基于人工编码规则来处理各种场景。例如，对于道路起火油污和积水这两种情况，可能需要编写不同的规则来应对。但长尾场景（即出现概率较低但种类繁多的场景）非常复杂多样，如漂浮塑料袋和坠落钢筋的区分对于传统规则系统来说很难覆盖全面。因为人工去编写每一种场景的规则需要耗费大量的人力和时间，而且很难穷尽所有可能的情况，导致泛化性差。
  • 端到端架构通过海量数据学习隐式特征表达。例如，它可以通过收集大量的道路施工场景数据（包括不同类型的施工标志、施工车辆、道路封闭情况等），学习到这些场景的隐式特征，从而在遇到类似的施工区时能够更好地适应。同样，对于违章行人这种难以预测行为的场景，端到端模型也能够通过学习大量包含行人不同行为的数据来做出合理的应对。

• 拟人化驾驶体验

  • 模块化系统在动态博弈场景中的行为比较机械。比如在加塞场景中，模块化系统可能只是按照预设的规则，如保持一定的安全距离来应对，但这样可能会导致行驶不够流畅或者过于保守。在拥堵跟车场景下，它可能无法像人类驾驶员那样灵活地根据前车的速度变化、车距等因素来调整自己的行驶状态。
  • 端到端模型通过模仿学习生成更贴近人类驾驶员的决策风格。以特斯拉 FSD v12 为例，推送后用户无接管行程占比从 47% 升至 72%，平均接管里程从 116 英里提升至 333 英里。这表明端到端模型能够更好地模拟人类驾驶员在各种复杂场景下的决策，使得自动驾驶汽车的驾驶体验更接近人类驾驶，提高了行驶的流畅性和安全性。

三、成本与效率优化

• 如表格所示，传统模块化架构需要维护 30 - 40 个独立模块，研发和调试成本很高。比如每个模块可能需要专门的开发团队进行优化和维护，当其中一个模块出现问题时，排查和解决的过程可能会涉及到多个模块之间的交互，非常复杂。而端到端架构是单一模型，简化了架构，大大降低了维护复杂度。
• 在硬件依赖方面，传统模块化架构依赖激光雷达和高精地图，这使得硬件成本较高。例如，一套激光雷达加上高精地图服务的成本可能超过 1.5 万元。端到端架构可以采用纯视觉方案，就像特斯拉那样，有效降低了硬件成本。
• 对于迭代效率，传统模块化架构中的模块需要单独更新，整个更新周期可能长达数月。而端到端架构基于数据驱动，可以通过 OTA（Over - The - Air，空中下载技术）实现快速迭代。例如，当收集到新的道路数据或者用户反馈驾驶体验的问题后，端到端模型可以在短时间内通过云端更新，优化驾驶策略。

并且，从成本数据来看，激光雷达单价从 2024 年 2500 元降至 2025 年 1200 元，城市 NOA（Navigate on Autopilot，自动辅助导航驾驶）系统硬件成本预计 2028 年降至 7820 元（降幅 50%），这进一步凸显了端到端架构在成本优化方面的优势。

四、行业共识与竞争倒逼

• 头部企业示范效应

  • 特斯拉 FSD v12 的成功为行业树立了标杆，验证了端到端架构的可行性。这使得其他车企纷纷转向这一技术路线。例如，华为宣布其乾崑 ADS 3.0 采用端到端架构，并计划在 2025 年实现量产；小鹏也制定了 “类 L4” 端到端架构的量产计划；理想同样紧跟这一趋势。这些企业的布局说明头部企业对端到端架构的认可，并且在推动整个行业向这一方向发展。

• 竞争格局重塑

  • 如今，智能化已经成为消费者购车决策的核心因素之一，超过 50% 的消费者会优先考虑汽车的智能驾驶功能。端到端能力成为车企在智能化竞争中的关键差异化因素。行业竞争的焦点已经从单纯比较在多少城市开通自动驾驶功能（开城数量）转变为比较端到端全场景覆盖能力。那些没有跟进端到端架构的车企，可能会因为无法提供足够好的智能驾驶体验而面临市场淘汰的风险。

总的来说，自动驾驶行业向端到端架构转型是技术发展的必然趋势，它在提升效能、解决技术痛点、优化成本和适应行业竞争等方面都展现了巨大的优势，随着技术的不断成熟和成本的降低，有望推动自动驾驶技术迈向更高的水平，加速实现从 L2 + 向 L4 级别的跨越。