雷軍談端到端與以前智駕的區別：

 

在智能駕駛技術飛速發展的今天，端到端技術的出現正引領著一場新的變革。小米集團董事長兼 CEO 雷軍，作為科技領域的重要人物，對端到端和以前智駕的區別有著深刻的見解。

 

傳統的智駕模式，大體上是由一個個有規則的子模塊連接而成，就如同一個個工作車間。這些子模塊分別對傳感器收集到的信息進行判斷加工，最后輸出行駛指令。這種模式雖然分工明確，但也存在著不可忽視的缺點。信息需要在不同的子模塊之間進行傳遞，這一過程中不可避免地會產生誤差和延遲，而且多個子模塊的協同工作也增加了系統的復雜性和潛在的故障點。

 

而端到端技術則帶來了全新的變革。端到端相當于一端傳感器輸入信息，另一端直接輸出行駛指令。它將感知、預測、規劃這些原本分開的流程，整合為統一的大模型并進行全部計算。這就如同去掉了信息在流水線上傳遞的環節，直接讓數據在一個強大的模型中進行處理，從而大大減少了誤差和延遲。同時，只需一個模型，就能把攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器收集到的感知信息，轉換為方向盤的轉動方向和角度、加速踏板的踩踏深度等具體的操作指令。用雷軍的話說，“端到端”大模型就像是人的大腦，眼睛看到紅燈，大腦就立即告訴你要停車。“端到端”大模型就是智能駕駛的“機械大腦”。

 

以前的智駕系統，由于各個子模塊的獨立性，在面對復雜多變的路況時，往往需要較長的時間來進行信息處理和決策。而且不同子模塊之間的協調配合也可能不夠順暢，導致在一些緊急情況下反應不夠迅速。而端到端技術憑借其統一的模型和直接的信息處理方式，能夠更加迅速地對各種路況做出反應，大大提高了智能駕駛的實時性和準確性。

 

例如，在城市道路中，車輛需要頻繁應對行人、車輛、交通信號燈等各種復雜因素。傳統智駕系統可能需要分別對這些因素進行分析和判斷，然后再綜合做出決策，這個過程相對較慢。而端到端技術可以直接根據傳感器輸入的信息，快速地對整個場景進行理解和判斷，從而更及時地做出正確的駕駛決策，比如及時剎車、避讓行人或車輛等。

 

此外，端到端技術在數據利用效率上也具有明顯優勢。以前的智駕系統，各個子模塊可能需要對數據進行多次處理和轉換，這在一定程度上會造成數據的損失和浪費。而端到端技術直接在一個模型中對原始數據進行處理，能夠更充分地挖掘數據中的信息，提高智能駕駛系統的性能和適應性。

 

從應用層面來看，端到端技術的出現也為智能駕駛的發展帶來了新的機遇。隨著特斯拉 FSD 進入中國市場進入倒計時，其應用的“端到端”大模型使得這一技術路線持續升溫。今年 5 月，小鵬汽車發布國內首個量產上車的“端到端”大模型：神經網絡 XNet+規控大模型 XPlanner+大語言模型 XBrain。從去年開始，百度、華為、商湯等企業也開始切換路線推進“端到端”落地。小米汽車也不甘落后，雷軍表示小米汽車的“端到端”全場景智能駕駛系統即將于今年 12 月開啟先鋒版推送。

 

在 2024 年的廣州車展上，眾多車企競相展示自家的“端到端”智能駕駛系統，此技術正逐步成為智能駕駛范疇的新寵。理想汽車的高級副總裁范皓宇透露，理想汽車已基于“端到端”技術開啟了全國門店試駕車的推送，并規劃在今年 11 月底向所有 AD Max 用戶開放“車位到車位”的有監督智能駕駛功能。小鵬汽車 CEO 何小鵬則宣告將啟動類似的智駕方案測試，旨在憑借圖靈 AI 智駕體系達成車位到車位的智能駕駛。國際巨頭梅賽德斯 - 奔馳亦在車展前夕展示了其 L2++無圖智駕系統，該系統同樣采用了“端到端”大模型，以達成感知決策的一體化。東風日產與自動駕駛公司 Momenta 的合作同樣備受關注，雙方攜手打造的高階智駕方案同樣基于“端到端”技術。

 

然而，端到端技術也并非完美無缺。它對數據的質量和數量要求極高，需要大量的標注數據來訓練模型，以確保模型的準確性和可靠性。此外，由于模型的復雜性，其計算成本也相對較高，這對硬件設備提出了更高的要求。但盡管如此，端到端技術的優勢依然明顯，它代表了智能駕駛技術未來的發展方向。

 

雷軍對端到端技術的重視和投入，也反映了小米在智能駕駛領域的決心和戰略布局。他深知在智能汽車時代，智能駕駛技術是核心競爭力之一。通過不斷探索和創新，小米希望能夠在端到端智能駕駛技術上取得突破，為用戶帶來更加安全、便捷、智能的駕駛體驗。

 

總之，端到端技術與以前的智駕模式相比，具有更高效、更準確、更實時的特點。它的出現為智能駕駛技術的發展帶來了新的契機，也讓我們看到了未來智能交通的無限可能。隨著技術的不斷進步和完善，相信端到端智能駕駛技術將在未來的交通領域發揮更加重要的作用，為人們的出行帶來更大的變革。而雷軍等科技界和汽車界的領軍人物的推動，也將加速這一進程的發展，讓我們拭目以待。