端到端驾驶：自动驾驶的新变革

零帕汽车 · 公众号 · · 2024-09-15 23:59

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在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶技术已经成为了汽车领域乃至整个交通行业最具变革性的创新之一。从最初的辅助驾驶功能到如今日益成熟的自动驾驶系统，每一步的发展都凝聚着无数科研人员的心血。而在众多自动驾驶的实现路径中，端到端驾驶正以其独特的魅力和巨大的潜力逐渐崭露头角。它像是为自动驾驶开启了一扇新的大门，引领我们走向一个更加智能、高效且安全的交通未来。

端到端驾驶的定义与原理

端到端驾驶是一种创新的自动驾驶技术，其核心在于通过一个 AI 模型实现从传感器信息输入到车辆控制信号输出的全过程。在传统的自动驾驶架构中，环境感知、决策规划和控制执行三个模块相对独立，信息在模块之间传递不仅可能存在延迟，还可能导致数据缺失，带来安全隐患。而端到端驾驶将感知、规划和控制三个模块集成起来，消除了模块之间的界限，让它们成为一个整体。

例如，在过去的自动驾驶架构中，感知模块只能进行环境感知，决策模块依据工程师提前设想和写好的规则进行选择和决策，控制模块在决策指令下控制车辆。但这种方式较为死板，当遇到未提前写入规则的情况，决策层可能出现错误。而端到端驾驶则不同，它运用大模型技术在大量驾驶数据中学习人类驾驶规律，无需工程师编写规则来告诉系统什么是车道线、红绿灯和交通规则。像特斯拉的 FSD V12 版本就是最早应用端到端智能驾驶系统的代表，其累计学习的人类驾驶视频片段超过 2000 万个，数据采集成本高达 50 亿元至 80 亿元。在特斯拉之后，国内首个端到端量产上车的是小鹏汽车。端到端驾驶通过整合三个模块，以高维度特征向量进行信息传递，最大程度地减少了传感器到执行器之间的信息损失，为高级别自动驾驶的智能性提升提供了全新的技术路径。

端到端驾驶的优势

功能聚焦与高效训练

端到端驾驶通过一个模型实现多种功能，为研发带来了极大的便利。在传统的自动驾驶架构中，一个智能驾驶系统可能包含很多个模型，每个模型都需要专门进行训练、优化和迭代。随着模型的不断进化，参数量不断提高，所需的研发人员也随之增加，研发投入极高。而端到端驾驶只需要针对一个模型进行整体训练，研发人员可以更好地集中资源，实现功能聚焦。通过大规模的数据集和适当的训练算法，这个深度神经网络模型能够学习从感知到控制的完整驾驶策略，从而实现性能上的提升。

降低级联误差

在传统的模块化架构中，很多模型的输入参数是前级模型的输出结果。如果前级模型输出的结果有误差，就会影响下一级模型的输出，导致级联误差的出现，最终影响整套系统的性能。而端到端驾驶输入传感器信号后可以直接输出车控信号，大大降低了级联误差的概率。例如，特斯拉的 FSD V12 版本采用端到端算法，驾驶体验丝滑优雅，解决复杂场景的能力大幅提升，接管次数大幅降低，这很大程度上得益于其降低了级联误差，从而大大提升了系统性能的上限。

更像人类驾驶

端到端驾驶像人脑一样工作，能够自主学习并提炼应对各种路况的方法。它从 “行为” 学习 “行为”，驾驶行为更加拟人化。相比传统架构，端到端驾驶减少了延迟和误差，能够更好地理解人类意图，对复杂场景的处理更加灵活自然。例如，在遇到开双闪的车辆占道时会毫不犹豫变道绕行，遇到周围骑行者、行人绕行时从容淡定，绕行幅度拟人化。这种更像人类驾驶的特点，为用户带来了更优化的自动驾驶体验。

端到端驾驶的技术实现

数据采集与处理

端到端自动驾驶系统的性能极大地依赖于训练数据的质量和数量。为了采集到高质量的驾驶数据，需要涵盖不同的驾驶场景、天气条件和交通环境。例如，特斯拉通过全球范围内的车队收集数据，这些数据包括各种路况、不同气候下的行驶情况以及复杂的交通环境。据统计，特斯拉的车队每天能够收集大量的驾驶数据，为模型的训练提供了丰富的素材。在数据采集后，还需要进行筛选和处理，去除噪声和异常数据，得到高质量的训练样本。通过对数据的精心筛选和处理，可以提高模型的准确性和可靠性。

模型训练

端到端自动驾驶采用深度学习模型，直接从输入数据到驾驶决策进行映射。这要求模型能够处理高维度的输入数据并输出准确的驾驶指令。模型训练需要大量的计算资源，例如强大的图形处理器（GPU）集群。同时，还需要优化的训练算法，以确保模型的泛化能力和实时性。为了提高泛化能力，模型需要在不同的数据集上进行训练和验证，以适应各种不同的驾驶场景。在实时性方面，模型需要在短时间内处理输入数据并输出决策，以满足自动驾驶的要求。据研究表明，一个高效的端到端自动驾驶模型需要在几十毫秒内完成数据处理和决策输出。

算法与模型优化

鉴于自动驾驶系统必须在资源有限的车载硬件上运行，因此需要对深度学习模型进行优化，以降低计算复杂度和提高运行效率。模型剪枝是一种常用的优化技术，通过去除模型中不重要的权重和连接，可以减少模型的大小和计算量。量化技术则可以将模型的权重和激活值进行量化，减少存储和计算需求。例如，通过模型剪枝和量化，可以将模型的大小减少几十倍甚至上百倍，同时保持较高的准确性。此外，还可以采用知识蒸馏等技术，将一个大模型的知识转移到一个小模型中，以提高小模型的性能。

安全性和可靠性验证

端到端自动驾驶系统的验证是一项挑战，需要确保系统在各种未知和极端条件下都能安全可靠地工作。这通常涉及到大规模的模拟测试和实车测试。在模拟测试中，可以利用虚拟环境模拟各种驾驶场景和极端情况，对模型进行测试和验证。例如，可以模拟恶劣的天气条件、复杂的交通流量和突发的障碍物等情况，以检验模型的安全性和可靠性。实车测试则是在真实的道路环境中进行测试，以验证模型的实际性能。同时，还需要对模型行为进行细致分析，例如分析模型在不同情况下的决策过程和输出结果，以确保模型的安全性和可靠性。据统计，一个可靠的端到端自动驾驶系统需要经过数百万公里的实车测试和数十亿次的模拟测试，才能确保其安全性和可靠性。

端到端驾驶的挑战

高训练成本与数据采集难题

端到端驾驶面临着极高的训练成本。以特斯拉为例，其 FSD 累计学习的人类驾驶视频片段超过 2000 万个，而这一规模的数据仅采集成本就需要 50 亿元至 80 亿元。数据的采集、清洗和筛选对企业来说是一项极具挑战性的工作。首先，采集过程需要涵盖各种不同的驾驶场景、天气条件和交通环境，这不仅需要大量的时间和资源，还需要高效的数据采集设备和技术。其次，清洗和筛选数据也是一项复杂的任务，需要去除噪声和异常数据，确保训练样本的高质量。然而，即使投入了巨大的成本，也不能保证所有采集到的数据都能用于训练。有自动驾驶工程师发现，原本积累的路测数据只有 2% 可用。这意味着企业需要在海量的数据中寻找那一小部分有效的数据，进一步增加了成本和难度。

算力增长瓶颈

国内企业在算力增长方面目前均面临较大挑战。强大的算力对于端到端驾驶至关重要，它不仅有利于实时处理海量数据，降低数据传输延迟，还可更好地支持面向智慧城市、智慧交通、高级别自动驾驶等全场景。然而，华为车 BU、百度极越、蔚来、理想、吉利、长城、小鹏等国内企业在算力增长上遇到了瓶颈。虽然不断提升 GPU 的采购规模可以提高算力，但这也意味着极高的成本，提高了 “玩家” 的进入门槛。此外，即使有了强大的算力，也需要优化的算法和模型来充分利用算力，这又是一个技术难题。

安全性未完全保障

端到端驾驶的安全性目前还没有得到完全保障。对于不常见或极端场景的数据，感知模型的泛化性能提出了极高要求。端到端驾驶系统需要能够处理这些长尾场景，以确保在任何情况下都能作出正确响应。例如，自动驾驶的汽车可能会把广告牌上的车辆视为障碍物而紧急刹停，冬天雪地里可能无法区别车道线，导致 “车道保持” 功能失效。目前行业对这些问题的解决还处于探索阶段，需要进一步完善自动驾驶大模型的成熟度，通过广泛的测试工作来提高系统的安全性和可靠性。同时，在发生事故时，如何明确责任归属也是一个亟待解决的问题，因为端到端系统就像一个 “黑箱”，我们很难理解其内部的决策过程，这给事故责任的认定带来了困难。

端到端驾驶的未来发展

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