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　　谈到从动驾驶，大师的第一反映就是从动驾驶系统“能不克不及把车开稳”，看似很是简单的一个方针，其背后其实是对系统可否正在各类现实场景下做出准确、可预期决策的一项严酷要求。为了能让从动驾驶汽车做出准确、平安且符。

　　2025年的CVPR从动驾驶Workshop上，大学的Li Hongyang做了一篇名为《从动驾驶端到端方式：现状取瞻望》的开场。 给了端到端一个定义，并引见了端到端的宿世，以及挑和！

　　跟着从动驾驶手艺飞速成长，智能驾驶系统的设想思也履历了从保守模块化架构到端到端大模子改变。保守模块化架构将、预测、规划和节制等子使命拆分隔，别离由分歧模块完成；而端到端大模子则测验考试间接将传感器输入映照到车辆节制指令上，实现结合优化。

　　从动驾驶手艺的成长，催生出端到端手艺的使用，一段式端到端（end-to-end single-stage）做为端到端手艺的一种实现体例，指的是用一个进修模子把传感器输入（好比摄像头图像、激光雷达点云、特斯拉一曲被良多企业对标，其FSD系统的每一次更新，城市获得很是多人的关心。晚期从动驾驶是一个分层的、由多模块构成的系统，、定位、预测、规划、节制等环节各自傲责分歧的功能，各。

　　小米的智能驾驶和小米销量一样是中国智能汽车中成长最快的，到2024年3月28日小米Su 7，带着高速领航上市；半年之后的9月份，小米的城区领航上市；到2025年现正在起头内测车位到车位智驾驶。

　　采用 ChatGPT 雷同大模子做为从动驾驶算法焦点的 - Waymo 的端到端多模态算法 EMMA。

　　本文来历：智车科技 国内智能汽车行业正派历一场由AI驱动的手艺变化，而DeepSeek凭仗其开源生态取高效锻炼能力，敏捷惹起国内车企的共情和合做。正在保守汽车向“软件定义汽车”转型的海潮下，车联网、从动驾驶等手艺的迭代对算力取研发成本提出了更高要求！

　　本文来历：智车科技 从动驾驶若何逾越“手艺抱负”取“贸易现实”的鸿沟？ 现状：从“模块堆叠”到“全局出现”， 手艺范式沉构进行时 2025年，端到端（End-to-End。

　　近年来，从动驾驶手艺的快速成长引领了整个汽车行业的变化，从根本到高阶的智能决策，每一环节都正在押求效率取智能的最大化。端到端手艺做为一种立异性的系统设想方式，以其极简化架构和高效能表示，逐步成为行业的热点线年，从动驾驶即将开“卷”的端到端大模子 2。0 - VLA (Vision Language Action)！

　　近年来，从动驾驶手艺不竭演进，从最后的辅帮驾驶到现在的高阶智驾，手艺线和系统架构也不竭发生着变化。正在从动驾驶系统中，决策规划模块承担着“思虑”的感化，做为从动驾驶汽车的“大脑”，它间接影响汽车正在实正在道中的平安性和鲁棒性。

　　跟着从动驾驶手艺落地，端到端（End-to-End）大模子也成为行业研究取使用的抢手标的目的。相较于保守从动驾驶系统中的模块化布局，端到端模子测验考试间接从输入（如摄像头、激光雷达数据）映照到节制输出（如标的目的盘转角、加快度、制动等），以深度神经收集为焦点，打通了从视觉到驾驶行为的完整链条。

　　引言 据36氪汽车报道，英伟达内部正正在奥秘孵化Robotaxi项目，这项决定正在近期的一项全员大会上颁布发表，将由就职多年的高级总监Ruchi Bhargava担任。英伟达将采用全新的“一。

　　一、引 言 跟着、决策和节制各模块的机能逐渐迫近上限，端到端进修（End-to-End Learning）正在智能驾驶范畴遭到越来越多关心。端到端模子通过深度神经收集将原始传感器输入间接映照为驾驶节制信号，削减两头模块误差的影响，无望简化系统架构、提拔全体协同效率。

　　正在智能驾驶范畴，端到端手艺的提出标记着从动驾驶系统正在架构设想上的一次底子性改变。从保守的模块化架构将、决策、规划以及节制等各子系统相互分工，到现在依托深度进修算法实现输入到输出端的全体映照，端。

　　从动驾驶手艺的成长正在径选择上呈现出多样化的趋向，正在2020年摆布，业内还常看好车协同的标的目的，但跟着手艺的逐步成熟和落地，单车智能成为次要选择。正在从动驾驶架构的选择上，也履历了从、决策节制。