主要观点总结
本文介绍了关于生成式AI时代最火的AI芯片峰会以及端到端自动驾驶技术的相关内容。峰会将汇聚行业领军企业和专家讨论AI芯片技术。同时，文章详细介绍了端到端自动驾驶的概念、发展历程、原理、特点、与传统架构的对比分析以及面临的挑战等关键点。
关键观点总结
关键观点1: 生成式AI芯片峰会
介绍峰会的主办方、时间、地点以及参与的企业和嘉宾，讨论AI芯片技术的最新进展和发展趋势。
关键观点2: 端到端自动驾驶概念
解释端到端自动驾驶的定义，即一种集成化的技术，直接从传感器输入数据到车辆控制输出的自动化驾驶系统。
关键观点3: 端到端发展历程
描述端到端自动驾驶技术的起源、早期发展以及现在的发展状况，包括主要的技术突破和进展。
关键观点4: 端到端原理
解释端到端自动驾驶系统的工作原理，包括传感器感知环境、计算机视觉算法处理和分析信息、决策模块的决策过程以及执行模块的操作等。
关键观点5: 端到端特点
介绍端到端自动驾驶的特点，如信息整合、直接映射、自适应性、实时决策等。
关键观点6: 端到端与传统架构的对比分析
比较端到端自动驾驶与传统架构的优缺点，如简洁性和高效性、信息传递协调、误差处理等。
关键观点7: 端到端面临的挑战
分析端到端自动驾驶面临的可解释性、实时性和可靠性、数据隐私和安全、技术门槛和成本、数据采集和集成等挑战。
正文
生成式AI时代最火AI芯片峰会下月来袭！9月6-7日，智猩猩发起主办的
2024全球AI芯片峰会
将在北京盛大举行。峰会设有开幕式、数据中心AI芯片专场、边缘/端侧AI芯片专场、智算集群技术论坛等7大板块。来自AMD、高通、Habana、壁仞科技、摩尔线程、苹芯科技、亿铸科技、凌川科技、云天励飞、中国移动研究院、北极雄芯等50+企业的嘉宾将参会演讲或讨论。扫码报名或购票～
上一篇（
端到端自动驾驶的秘密（一）导读篇
）我们做了一个端到端学习内容的规划，本篇正式介绍端到端，包含：
端到端概念、端到端发展历程、端到端原理、端到端特点、端到端与传统架构的对比分析以及端到端面临的挑战。
端到端自动驾驶是指使用一种
集成化
的技术，
一种直接从传感器输入数据到车辆控制输出的自动化驾驶系统，它旨在通过单一的深度学习模型处理所有的感知、预测和规划任务，从而实现从原始传感器数据到车辆控制指令的端到端处理。
当前已量产自动驾驶解决方案主要仍以模块化架构为主，主要将自动驾驶任务拆解成多个模块交给专门的模块处理。完整的模块化架构包括感知、定位、决策、路径规划和控制等模块。而端到端架构减少中间环节，将自动驾驶多个模块整合成一个模块，进入数据驱动阶段。与传统的软硬件分离的设计方式不同，
端到端架构更注重系统连接的紧密度，即结构的完整性。
端到端自动驾驶的概念最早在 2016 年被提出，并迅速成为自动驾驶领域的研究热点。第一家提出端到端自动驾驶技术的不是特斯拉，而是英伟达，早在 2016 年英伟达就发表了研究论文，不过这项技术始终停留在实验阶段，最后还是由特斯拉在 2024 年开始正式向用户推送。 早期的端到端自动驾驶系统主要基于深度学习模型：深度卷积神经网络（CNN），用于直接从图像数据中学习驾驶策略。随着时间的推移，研究人员开始探索不同的深度强化学习算法，如 DQN（Deep Q-Network）、DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）等，以提高自动驾驶系统的决策能力和适应复杂环境的能力。
//深度卷积神经网络（CNN）：一种深度学习模型，由一系列的卷积层、池化层、全连接层以及归一化层构成。卷积层主要用于提取特征，线性整流层用于调整输入信号，池化层则用于减少特征维数，全连接层用于做分类。CNN的主要运算过程包括数据规则化、卷积运算、补零、卷积核和全连接层等。CNN 的应用非常广泛，包括图像分类、检索、目标定位检测、目标分割、人脸识别和骨骼识别等领域。2012 年，由 AlexKrizhevsky 赢得了 ImageNet 大赛后，许多公司开始将其作为核心技术发展。LeNet-5 和 AlexNet 是两个具有重要影响力的卷积神经网络，分别用于手写数字识别和图像分类应用。前者包含 7 层，其中第二层具有特殊的池化层行为，而后者则深度更深。
// Deep Q-Network（DQN）：是一种深度学习的强化学习算法。它将强化学习和深度学习的优势结合起来，从而提供了更有效的解决方案。它的基本原理是使用深度神经网络来近似 Q 值函数，学习最优的动作策略。在解决具有离散动作空间的马尔可夫决策过程（MDP）问题时，它表现出色。
//深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一种深度强化学习算法，它利用深度神经网络和经验回放机制，解决连续动作空间控制任务。DDPG 的核心思想是在连续动作空间中使用深度神经网络学习到高质量的策略，同时引入了双重神经网络架构以达到更好的性能。DDPG 的优点是优化策略效率更高、求解速度更快，但不适用于随机环境的场景。
自动驾驶功能架构演进：分布式 ADAS 架构→域控式 ADAS 架构→跨域式 ADAS 架构→跨域冗余式 ADS 架构→中央式架构。
Tips：上述的“分布式架构”、“域控式架构”等都是整车功能层级的架构，体现了功能实现所需要的完整的电器要素和逻辑关系（传感器-控制器-执行器），主要工作输出物是功能定义规范以及故障后处理策略，这里的架构虽然是一个个硬件实体，但不能体现出物理布置关系，也有公司把它称为逻辑架构。
自动驾驶架构演进：感知“端到端”→决策规划模型化→模块化端到端→One Model/ 单一模型端到端。
目前，国内多家头部汽车主机厂和智能驾驶技术公司已纷纷投入研发端到端系统，并在近期陆续披露上车量产规划。
预计将于 2025 年开始上车
，端到端自动驾驶有望实现更加智能、安全和高效的驾驶体验。
端到端自动驾驶系统的工作原理是通过各种传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）感知周围的环境，从而获得汽车自身及周围环境的信息，这些信息将通过计算机视觉算法进行处理和分析，包括定位、障碍物检测、车道检测等。然后，这些信息将被传输到自动驾驶系统的决策模块，该模块将根据这些信息进行决策，包括路径规划、速度控制、转向控制等。决策模块将生成相应的控制信号，并将其发送到自动驾驶系统的执行模块，该模块将根据控制信号进行相应的操作，如加速、减速、转向等。
在这个过程中，自动驾驶系统还需要与其他车辆、道路设施、交通信号灯等进行交互，以确保安全行驶。此外，自动驾驶系统还需要通过深度学习算法进行训练，以提高其决策和控制的准确性和可靠性。
简单来说，端到端自动驾驶系统通过传感器感知环境处理分析后传输给决策模块，决策模块进行决策并生成控制信号传递给执行模块，执行模块根据信号进行相应的操作。
端到端自动驾驶，一定是基于 3D 感知的，激光雷达天然是 3D 位置的数据，而摄像头的数据需要通过坐标系投影的方式，转到 3D 空间中，这也是最近一两年受人关注的 Camera BEV 讨论的问题。一个能给出足够精准结果的端到端自动驾驶神经网络，一定是具备以下几个特点：
信息整合：
端到端系统能够整合来自不同传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的信息，避免了传统系统中因信息分割而导致的决策不准确或延迟。
直接映射：
该系统可以直接从感知数据映射到控制动作，省略了复杂的预处理和特征工程。
自适应性：
通过学习大量的驾驶场景，端到端自动驾驶能够自适应不同的道路条件和交通情况。
实时决策
：由于其决策过程是基于实时数据的，因此能够快速响应突发状况。
端到端自动驾驶的主要优势在于它的
简洁性和高效性
。端到端的本质是
感知信息的无损传递
，这意味着在从感知输入到控制输出的过程中，所有的有用信息都被保留下来，没有任何信息的丢失。这与传统的自动驾驶系统设计方法形成对比，后者通常会将感知信息分解成不同的部分，然后在不同的模块中处理，比如先进行物体检测，然后进行路径规划，最后执行控制。此外，端到端系统还可以通过大量的数据进行闭环迭代，不断优化其驾驶策略。简单来说，
相同的输入条件和输出内容，传统自动驾驶包含多个任务，而端到端只有一个任务。
二者之间的一些差异简单介绍如下：
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代码量相对较少。与传统架构相比可以减少 30 多万行代码
（马斯克曾说）
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模块化的设计方法无法让各个模块充分发挥自身的长处，反而可能会限制整体性能提升。
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端到端架构可以让各个模块充分发挥自身的特点和优势，从而提高车辆的整体性能。
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传统的模块化架构缺乏全面的感知、预测、决策的信息交换和协调机制，使得车辆在行驶过程中可能面临困境或者决策的困难。
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端到端架构可以将感知、预测、决策等功能进行一体化处理，从而实现更高效的信息交换和协调，提高车辆的行驶效率和安全性。
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不同模块之间的数据不一致或者误差累积的情况，从而产生误差和不确定性。
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通过一体化的处理方式消除不同模块之间的误差，从而减少误差累积，提高车辆的行驶性能和安全性。
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在传统的模块化系统中，信息在不同模块间传递时可能会有损失，因为每个模块只关注特定类型的信息，忽视了其他信息。例如，物体检测模块可能只关心物体的位置和类型，而路径规划模块则需要更多关于环境和车辆意图的信息。这种分割可能导致信息的不完整，从而影响系统的性能。相比之下，端到端系统试图直接从感知输入（如摄像头和雷达信号）传递到控制输出（如转向和油门指令），而不通过显式的信息抽取和决策步骤。这样做可以保留所有感知信息，使得系统能够利用所有可用数据进行决策，从而可能获得更高的效率和性能。
端到端模型通过学习大量的数据，能够捕捉到复杂的模式和关系，这在传统的基于规则或模块化的方法中是难以实现的。这种方法有望处理更加复杂的场景，并且能够更好地应对异常情况和不确定性。
端到端系统往往被视为“黑盒”，因为它们通过大量的数据学习得到行为模式，而不是通过明确的规则和逻辑。因此，评价端到端系统时，很难理解模型做出特定决策的具体原因。
在自动驾驶端到端架构中，各个系统和设备之间需要实时交互和协同工作，因此系统的实时性和可靠性就显得尤为重要。如果系统出现故障或异常情况，可能会影响整个系统的稳定性和可用性，因此需要建立完善的监控和维护机制以确保自动驾驶系统的稳定性和可靠性。
自动驾驶端到端架构需要采集和处理大量数据，企业需要对部分数据进行脱敏及加密保护，以确保数据的安全性和隐私性。同时，企业也需要建立完善的数据管理和安全保障体系，以应对数据泄露和数据篡改等风险。
