多家车企正在角逐“端到端”智能驾驶方案，这一趋势反映了智能驾驶技术的快速发展和车企对于自动驾驶技术未来的布局。以下是关于多家车企角逐“端到端”智驾方案的详细分析：
端到端智驾方案概述
“端到端”智能驾驶方案，也称为“感知决策一体化”方案，是指通过一个深度神经网络模型，直接实现从传感器输入到车辆控制输出的完整过程。这种方案避免了传统模块化架构中的信息传递减损和级联误差，能够显著提高智能驾驶系统的性能和可靠性。
主要车企及供应商进展
- 小鹏汽车
- 小鹏汽车已经实现了端到端大模型的上车，由原先的XNGP切换到了以神经网络为主的端到端模型架构。
- 小鹏汽车董事长何小鹏表示，采用端到端大模型后，智驾能力能在未来18个月内提升30倍，并有望在未来实现完全自动驾驶。
- 特斯拉
- 特斯拉已经向部分用户推送了FSD V12版本的纯视觉端到端自动驾驶方案，该方案基于大量视频数据进行训练，实现了从图像输入到车辆控制输出的直接映射。
- 蔚来
- 蔚来在2024年4月公开了端云算力规模，并透露其端到端方案将在年内发布。
- 理想汽车
- 理想汽车推送的AD Max3.0整体框架已经具备端到端的理念，但具体实现细节尚未完全公布。
- 小米汽车
- 小米集团董事长雷军宣称，小米汽车在智驾领域实现了端到端大模型技术，但具体上车时间和效果尚待验证。
- 广汽丰田与Momenta
- 广汽丰田与Momenta联合推出端到端全场景智驾方案，由全新纯电车型bZ3X首发搭载。该方案支持城市及高速场景智驾，具备智能泊车功能，且不依赖高精地图。
- 商汤绝影
- 商汤绝影面向量产的真·端到端自动驾驶解决方案UniAD在北京车展上完成上车演示首秀。UniAD方案将感知、决策、规划等模块整合到一个全栈Transformer端到端模型中，实现了感知决策一体化。
端到端智驾方案的优势与挑战
优势
- 性能提升：通过减少信息传递环节和级联误差，端到端智驾方案能够显著提升系统性能。
- 迭代效率：由于模型架构更加简洁，端到端智驾方案能够实现更快的迭代和优化。
- 成本降低：在硬件性能不变的条件下，仅通过软件升级即可实现智驾能力的提升，有助于降低车企的研发投入和生产成本。
挑战
- 数据难题：端到端智驾方案需要大量的高质量数据进行训练，这对车企的数据采集和标注能力提出了较高要求。
- 技术难度：端到端智能驾驶技术的实现难度较高，需要车企具备强大的算法研发能力和算力支持。
- 可解释性：与传统模块化架构相比，端到端智驾方案的可解释性较差，一旦发生故障难以快速定位问题所在。
结论
多家车企正在角逐“端到端”智能驾驶方案，这一趋势反映了智能驾驶技术的快速发展和车企对于自动驾驶技术未来的布局。虽然端到端智驾方案具有显著的优势，但也面临着数据难题、技术难度和可解释性等挑战。未来，随着技术的不断进步和数据的不断积累，端到端智驾方案有望成为智能驾驶领域的主流方案之一。