「端到端」技术正在全面“引爆”高阶智驾市场。

2024 年 3 月，特斯拉开始在北美地区正式推送FSD V12， 最大的卖点就是端到端的神经网络模型上车。

在国内，也快速涌现了一批端到端自动驾驶模型的践行者。

以鸿蒙智行、小鹏汽车、元戎启行、商汤绝影、零一汽车、小马智行等为代表的一批头部汽车主机厂和智能驾驶技术公司纷纷投入研发端到端系统，并于最近半年陆续对外披露上车量产规划。

“端到端就是下一代最主流的自动驾驶技术路线”，无疑已经成为了智能汽车行业上下游的共识。

无论是产业界、学术界和资本市场无不纷纷瞄准这一“爆点”技术领域。

6月12日，辰韬资本、南京大学上海校友会自动驾驶分会、九章智驾三方联合重磅发布2024年度《端到端自动驾驶行业研究报告》（下称《报告》）。

报告指出，预计端到端将于 2025 年开始上车，带动上游技术进步、 市场和产业格局演变。

一、端到端技术的现状与挑战

根据《报告》显示，自动驾驶架构的演进可以分为四个主要阶段：

第一阶段：感知“端到端”。

这一阶段，整个自动驾驶架构被拆分成了感知和预测决策规划两个主要模块，其中，感知模块已经通过基于多传输器融合的 BEV (Bird Eye View)，鸟瞰图视角融合 ) 技术实现了模块级别的 “ 端到端 ”。

通 过引入 transformer 以及跨传感器的 cross attention 方案，感知输出检测结果的精 度及稳定性相对之前的感知方案都有比较大的提升，不过，规划决策模块仍然以 Rule-based 为主。

第二阶段：决策规划模型化。

这个阶段，整个自动驾驶架构被仍然分为感知和预测决策规划两个主要模块，其中，感知端仍保持上一代的解决方案，但预测到决策到规划的功能模块已经被集成到同 一个神经网络当中。

值得注意的是，感知和预测规划决策这两个主要模块之间的接口仍然基于人类的理解定义（如障碍物位置， 道路边界等）；另外在这一阶段，各模块仍然会进行独立训练。

第三阶段：模块化端到端。从结构上来讲，这一阶段的结构和上一阶段比较类似，但是在网络结构的细节及训练方案上有很大不同。

比如感知模块不再输 出基于人类理解定义的结果，而更多给出的是特征向量。相应地，预测决策规划 模块的综合模型基于特征向量输出运动规划的结果。此外两个模块在训练方式上也发生了变化。

第四阶段：One Model/ 单一模型端到端。

在这一阶段，就不再有感知、决策规划等功能的明确划分。从原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用同一 个深度学习模型。

2023 年以来，模块化端到端和 One Model 端到端都有了重大的进步。但《报告中》也指出，目前已经量产和量产的方案还停留在 “ 决策规划模型化 ” 阶段，距离模块化端到端或 One Model 端到端自动驾驶量产落地还有距离。

毋庸置疑，当前端到端的发展的无论是技术端还是产业端都形成了极强的驱动力。

《报告》分析显示，因目前端到端落地仍有许多应用困境与痛点亟待解决，如技术路线分歧、数据和算力需求大、测试验证方法尚不成熟、组织资源投入等各方面的挑战。

以数据为例，端到端自动驾驶作为数据驱动的模型，如果说端到端第一阶段研发用到的数据量约为几千小时，所有拥有车队的自动驾驶公司均能达到这一要求，真正的挑战来自于为提高模型性能所需的海量数据。

正如小马智行 CTO 楼天城表示，现阶段，训练出一个一般性能的端到端模型，自动驾驶的数据量已经不是一个问题；

但是要训练出一个高性能的端到端模型，对数据的质量要求可能是几个量级的提 升，这是自动驾驶行业都会面临的挑战。

并且，端到端模型对训练算力的需求也越来越高，当前大部分研发端到端自动驾驶的公司目前的训练算力规模在千卡级别，随着端到端 逐渐走向大模型，训练算力将显得捉襟见肘。

当前包括主机厂、自动驾驶系统供应商也纷纷构建大算力平台。例如小鹏汽车于 2023 年 8 月宣布建成了 “ 扶摇 ” 自动驾驶智算中心，算力可达 600PFLOPS。商汤大装置已经布局全国一体化的智算网络，拥有4.5 万块 GPU，总体算力规模达 12000PFLOPS，2024 年底将达到 18000PFLOPS。

二、端到端技术上车量产在即

目前，国内头部乘用车自动驾驶企业已经公开端到端自动驾驶方案在2024-2025年上车的规划，包括华为、小鹏、元戎启行、商汤绝影等。

《报告》调研部分专家认为，这一技术演进的时间进度可以参考国内企业追赶特斯拉BEV/Occupancy Network的进度。特斯拉在2021和2022年年底的AI Day上分别公布了BEV和Ocuupancy Network的技术架构，而国内车企开始OTA基于BEV/Occupancy Network的功能普遍在2023-2024年，与特斯拉的研发进度差大概在1.5-2年。

大部分专家认为国内自动驾驶公司的模块化端到端方案上车量产时间可能会在2025年。

当前行业中很多公司也在积极布局下一代的One Model端到端系统。该技术方案需要更多模型、数据、训练算力和芯片层面的升级，中性预期其落地时间会晚于模块化端到端1~2年时间，从2026年至2027年开始上车量产。

其中今年北京车展上商汤绝影推出面向量产的端到端自动驾驶解 决方案 “UniAD”（“ 模块化端 到端 ” 类型）， 同时，商汤绝影也发布了其下一代自动驾驶技术 DriveAGI，即基于多模态大 模型对端到端智驾方案进行改进和升级的 “One Model 端到端 ”。

元戎启行对外展示了即将 量产的高阶智驾平台 DeepRoute IO 以及基于 DeepRoute IO 的端到端解决方案。 目前，元戎启行已经与多家车企进行量产合作，将于今年推动端到端模型进入消费者市场。

零一汽车则是首家在商用车投入端到端技术的公司。零一汽车认为，由于商用车自动驾驶的应用场景比乘用车更加可控，公司规划在2025年开始测试One Model的端到端系统，2026年开始在部分应用场景开始稳定运营，并实现常态无人化。

据介绍，零一的端到端架构是基于一个模块，同一个系统实现，具有全方位降本增效的优势；量产成本方面也非常具有优势。

可以说，随着端到端的逐步上车，自动驾驶渗透率的加速提升，将大大带动自动驾驶行业上游技术进步、市场和产业格局演变。

这也意味着自动驾驶赛道进入了全新的竞争阶段，对主机厂、自动驾驶系统供应商们都带来了新的挑战。