9月20日電 2024年，自動駕駛領域正迎來一場前所未有的技術革命，而引發(fā)這場技術革命的正是端到端技術。作為目前行業(yè)的焦點，端到端技術也標志著自動駕駛技術邁入了新的發(fā)展階段。從感知、決策到控制，端到端技術以其高效、智能的特性，對傳統(tǒng)分模塊化的技術棧端發(fā)起挑戰(zhàn)，一場新的行業(yè)變局一觸即發(fā)，行業(yè)普遍認為端到端技術正引領汽車產業(yè)走向更加安全、便捷的未來。

自動駕駛端到端技術的早期探索可以追溯到2016年左右。當時，英偉達發(fā)布了一篇名為《End to End Learning for Self-Driving Cars》的論文，首次提出了基于卷積神經網絡(CNN)的端到端自動駕駛方案。然而，由于當時技術條件的限制，這一方案并未得到廣泛應用。

隨著深度學習技術的不斷進步和傳感器技術的快速發(fā)展，自動駕駛端到端技術逐漸具備了實現(xiàn)的可能性。目前，小鵬、理想、蔚來等企業(yè)在這一領域的技術創(chuàng)新和實踐不僅展示了智能汽車行業(yè)的廣闊前景，也為整個行業(yè)的技術進步和產業(yè)升級提供了寶貴的經驗。

9月14日，理想汽車全新一代智駕“端到端+VLM”為千人用戶推送版了本號為6.2.0(E2E-VLM Beta 4)版智駕系統(tǒng)，打造了行業(yè)首個“車位到車位”產品落地體驗，開啟了一鍵智駕新時代。理想汽車的端到端技術，也因此引發(fā)了行業(yè)大量關注。

世界首創(chuàng)“端到端+VLM”雙系統(tǒng)智能駕駛方案

端到端自動駕駛技術將感知、決策、控制等多個模塊集成到一個神經網絡模型中，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的無損傳遞和全局優(yōu)化。這一優(yōu)勢使得系統(tǒng)能夠更加準確地理解環(huán)境信息，并做出更加合理的決策。同時，由于減少了模塊間的信息傳遞和計算冗余，系統(tǒng)的整體性能得到了顯著提升。

由于端到端自動駕駛技術是從大量人類駕駛數(shù)據(jù)中學習而來，因此其駕駛行為更加擬人化。這使得系統(tǒng)在處理復雜駕駛場景時更加從容淡定，能夠像人類駕駛員一樣做出合理的決策和應對。這種擬人化的駕駛行為不僅提高了系統(tǒng)的安全性，還增強了用戶的信任感和舒適感。

自動駕駛端到端技術架構可以從多個角度進行分類，但主要可以歸納為單一神經網絡模型、模塊化集成、分階段實現(xiàn)。受到諾貝爾獎獲得者丹尼爾·卡尼曼提出的雙系統(tǒng)理論啟發(fā)，理想汽車研發(fā)出世界首創(chuàng)的“端到端+VLM”雙系統(tǒng)智能駕駛方案。

理想汽車的端到端技術屬于自動駕駛領域中的一種創(chuàng)新技術類別，它打破了傳統(tǒng)自動駕駛系統(tǒng)中感知、決策、控制等模塊的界限，將自動駕駛功能整合到一個統(tǒng)一的神經網絡模型中，被稱為One Model一體化端到端。這種架構能夠保證大部分場景下的“高效率”，使智能駕駛具備“老司機”的駕駛能力，支撐其無圖NOA功能的快速上線。而VLM視覺語言模型是世界上第一個成功部署在車端芯片的大模型，具備應對復雜場景的邏輯思考及決策能力?；诖思夹g方案，理想汽車為用戶帶來了全新的智能駕駛產品和體驗形態(tài)，即車位到車位的“一鍵智駕”功能。